使用Python在地图上进行交互式大2D点云数据可视化

Question

我有一个二维点云数据时间序列。数据的形状是[N,T]。 N是一个很大的数字（百万），T是2D点云图像的数量，一般小于300。我还有这N个点的坐标，形状为[N, 2]（经度和纬度）。我想在地图中以交互方式可视化这些数据。

具体来说，我想要： 1.) 交互式放大或缩小以显示特定区域和大图； 2.）我可以点击一个点并绘制该点的时间序列； 3.) 我可以在T图像中切换要显示的图像。

我知道绘制那么多点是不可能也没有必要的。动态聚合和光栅化将是更好的选择。 https://egms.land.copernicus.eu/ 是一个很好的例子。它满足我所有的要求。它仅在放大到一个小区域时显示所有点。否则，仅显示少量点。这可能是其效率的原因。

我在Python生态系统中发现的唯一类似技术是Holoviews+Datashader。但我发现它的效率仍然不是很高。原因可能是 datashader 动态栅格化点云，但该网站之前仅在几个特定的缩放级别上栅格化点云。

我想知道是否有任何Python包可以有效地可视化这么大的数据集，或者是否有更好的方法来利用holoviews和datashader。谢谢！

Answer 1

如果您提供一个您想要实现的目标的实际示例，那就太好了...

我认为EOmaps可能能够满足您的需求！ （我是开发者:-)

您所描述的任务是我最初开始开发该软件包的原因之一！

简而言之，EOmaps 提供了多种可视化大型数据集的方法（包括对

datashader

的支持）以及使用地图进行交互式数据分析的 API...

这是一个玩具示例的 gif，可能与您想要做的类似：