[Перевод] Как создавать красивые карты с помощью Python
![xcz1xztoygyw_wbosoejobx1ogc.png](https://habrastorage.org/webt/xc/z1/xz/xcz1xztoygyw_wbosoejobx1ogc.png)
Установка OSMnx
Прежде всего нам нужно установить Python. Я рекомендую использовать Conda и виртуальные среды (
venv
) для создания рабочего пространства. Также мы собираемся использовать пакет Python OSMnx, который позволит нам загружать пространственные данные из OpenStreetMap. Чтобы развернуть venv
и установить OSMnx, нужно выполнить две команды Conda: conda config --prepend channels conda-forge
conda create -n ox --strict-channel-priority osmnx
Скачивание дорожно-уличных сетей
После успешной установки OSMnx мы можем начинать программировать. Первое, что нам нужно сделать, — это загрузить данные. Сделать это можно разными способами, один из самых простых — использовать метод
graph_from_place()
.graph_from_place()
принимает несколько параметров. place
— это запрос, который будет использоваться в OpenStreetMaps для извлечения данных указанного места, retain_all
вернёт нам все улицы, даже если они не связаны с другими элементами, simplify
немного очистит предоставленный граф, а network_type
укажет, какой тип уличной сети нужно получить.Я хочу получить все возможные данные (network_type=’all’)
, но вы можете загружать только проезжие дороги, используя drive
, или пешеходные дорожки, используя walk
.
Другой способ загрузить данные — использовать graph_from_point()
, который позволяет нам указать GPS-координаты. В некоторых случаях этот вариант более удобен, например в местах со схожими названиями, и даёт нам большую точность. Используя dist
, мы можем сохранить только те узлы, которые находятся в указанных пределах от центра графа.
Вам необходимо учитывать, что, если вы загружаете данные из крупных мест, таких как Мадрид или Берлин, нужно немного подождать, чтобы получить всю информацию.
Распаковка и раскраска наших данных
И
graph_from_place()
, и graph_from_point()
вернут MultiDiGraph
, который мы можем распаковать и положить в список, как показано в руководстве Фрэнка Себальоса.Теперь нам остаётся перебрать данные и раскрасить их, а также отрегулировать ширину линий в зависимости от длины улицы.
Есть даже возможность идентифицировать определённые дороги и как-то иначе раскрасить только эти дороги.
В моём примере
colourMap.py
я использую следующие цвета: ![mtt97temrdh2igk97qjen-by2iu.png](https://habrastorage.org/webt/mt/t9/7t/mtt97temrdh2igk97qjen-by2iu.png)
color="#a6a6a6"
color="#676767"
color="#454545"
color="#bdbdbd"
color="#d5d5d5"
color="#ffff"
Не стесняйтесь менять цвета или условия, чтобы создавать новые карты на свой вкус.
Чертим и сохраняем карту
Наконец, нам нужно только одно — сформировать карту. Во-первых, нам нужно определить центр нашей карты. Выберите GPS-координаты того места, которое вы хотите сделать центром карты. Затем мы добавим границы и цвет фона.
bgcolor
, north
, south
, east
и west
будут новыми границами нашей карты. Сформированная карта будет обрезана по введённым координатам. Если вам нужна карта побольше, просто увеличьте границы. Учтите, что, если вы используете метод graph_from_point()
, вам нужно будет увеличить значение dist
в соответствии с вашими потребностями. Для bgcolor
я выбрал тёмно-синий цвет #061529
, чтобы прикинуть чертёж, но вы опять же можете настроить его по своему вкусу.![ec6zzohrptknau-obyn90ppmgky.png](https://habrastorage.org/webt/ec/6z/zo/ec6zzohrptknau-obyn90ppmgky.png)
После этих шагов нам нужно просто сформировать и сохранить карту. Я рекомендую использовать
fig.tight_layout(pad = 0)
для настройки параметров карты, чтобы хорошо подогнать части чертежа.Результаты
Используя этот код, мы можем создать карты, приведённые ниже, но я рекомендую вам настраивать такие параметры, как ширина линий или ограничение границ для каждого города.
![pjmr7b6alv6ca7u2nt2xvh9c6p0.png](https://habrastorage.org/webt/pj/mr/7b/pjmr7b6alv6ca7u2nt2xvh9c6p0.png)
Одно различие, которое следует учитывать между
graph_from_place()
и graph_from_point()
, заключается в том, что graph_from_point()
получает данные об улицах из окрестности на основе установленного вами расстояния (dist
). В зависимости от того, нужна ли вам простая карта или более подробная, вы можете использовать любой из этих методов. Карта Мадрида была создана с помощью graph_from_place()
, а карта Берлина — с помощью graph_from_point()
.![b5vh17gefh7xptyj3uyuaircj68.png](https://habrastorage.org/webt/b5/vh/17/b5vh17gefh7xptyj3uyuaircj68.png)
Вдобавок к этому, возможно, вам понадобится изображение размером с плакат. Самый простой способ сделать это — установить атрибут
figsize
внутри ox.plot_graph()
. figsize
может регулировать ширину и высоту в дюймах. Обычно я выбираю размер побольше, например figsize=(27,40)
.Бонус: добавляем воду
OpenStreetMap также содержит данные о реках и других природных источниках воды, таких как озёра или водные каналы. Снова используя OSmnx, мы можем загрузить эти данные.
Как и раньше, мы можем перебирать данные и раскрашивать карту. В данном случае я предпочитаю синие цвета, например
#72b1b1
или #5dc1b9
.![q2zmcjbemwbyfzwza72mx36vpsq.png](https://habrastorage.org/webt/q2/zm/cj/q2zmcjbemwbyfzwza72mx36vpsq.png)
Наконец, нам нужно сохранить рисунок. В этом случае я не использую границы с bbox
внутри plot_graph
. Это ещё одна вещь, с которой можно поэкспериментировать.
После успешной загрузки водоёмов нам нужно соединить два изображения. Немного GIMP«a или Photoshop«a сделает своё дело; не забудьте, что эти два изображения должны быть с одним и тем же fig_size
или границами, bbox
, для упрощения интерполяции.
![xpnlg-cfmoe4ltu3djqzt2ukah4.png](https://habrastorage.org/webt/xp/nl/g-/xpnlg-cfmoe4ltu3djqzt2ukah4.png)
Последние штрихи
Мне нравится добавлять текст с названием города, GPS-координатами и названием страны. GIMP или Photoshop делают своё дело.
![hng6akesslglpexptnxv7yffk6g.png](https://habrastorage.org/webt/hn/g6/ak/hng6akesslglpexptnxv7yffk6g.png)
Также, если вы добавите воду, вам нужно будет заполнить некоторые места или покрасить другие водоёмы, например море. Линия рек изменяется, но с помощью инструмента «Ведро с краской» вы можете заполнить эти пробелы.
![e6qyojoppnp40laemrmrpeq7kuk.png](https://habrastorage.org/webt/e6/qy/oj/e6qyojoppnp40laemrmrpeq7kuk.png)
Заключение и код
Код для создания этих карт доступен в моем GitHub. Не стесняйтесь использовать его и покажите мне свои результаты! Надеюсь, вам понравился этот пост. Благодарю, что прочитали, и призываю вас делиться знаниями, которые приведут нас к лучшим, невероятным результатам!
Отвечая на призыв автора, делимся знаниями на нашем курсе Python, который будет еще выгоднее с промокодом HABR, добавляющим 10% к скидке на баннере.
![image](https://habrastorage.org/webt/k_/6p/2c/k_6p2cw0il2nfrcwp85r1mta47k.png)
КУРСЫ