Python備忘録 GISのお勉強 2022年6月頃～

２０２３年１月頃

Helsinki Universityが提供しているGEO-PYTHON 2021(URL:https://geo-python-site.readthedocs.io/en/2021.0/index.html)のLESSON 7 Exercise 7 Problem 1に則って特徴量付きの散布図を作成してみました。

特徴量表示のコーディング以外はGEO-PYTHONで習ったことの復習でうまくいきましたが、特徴量表示のコーディングについてはネットを検索して調べました。

綺麗なランダムの散布図が完成しました。

計算結果（グラフ作成の結果）はGoogleColaboratryのファイルフォルダー内に"my_first_plot.png"というファイル名で保存されます。

Helsinki University様に感謝感激です。

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

plot_data = pd.DataFrame()

plot_data["x_nums"] = np.random.rand(1000)

plot_data["y_nums"]  = np.random.rand(1000)

#c = np.random.rand(1000), 

#特徴量'c'は'plt.scatter'の外側ではなく、内側で指定するようです。

plt.scatter(plot_data["x_nums"], plot_data["y_nums"], 

    s = 100, 

    c = np.random.rand(1000), 

    #特徴量'c'の指定は'plt.scatter'の内側でないと、色分けできませんでした。

    alpha = 0.9, 

    cmap = 'rainbow', 

    edgecolors = 'black', 

)

plt.title('My random candy points')

plt.xlabel('X_label')

plt.ylabel('Y_label')

plt.colorbar() #グラフの横に色の凡例をつけます。

# Save plot to file

plt.savefig("my_first_plot.png")

２０２２年６月頃

Pythonの手習いとして、まず、Google Colaboratoryにエントリーした上で、ヘルシンキ大学の講座でpandas、geopandasを学習しながら、GISライブラリーであるgiopandasやfoliumなどを利用して、国土交通省や国土地理院が公表している国土数値情報や国土地理院地図などを表示、整理するお勉強をしてみました。

コードはネット上に掲載されているものを参考にさせていただきながら、自分がやりたいことができるようにカスタマイズしてみました。

かなりの時間がかかりましたが、何とかある程度満足がいくものが完成しました。

ただし、まだバグがある可能性は十分にございますので、その点はご容赦下さい。

まず、国土地理院がネット上で公開している国土地理院地図の標高タイルの活用について。