Python programlama dili, coğrafi veri görselleştirme konusunda harika araçlar sunar Bu eğitimde Python kod kullanarak verilerinizi nasıl haritalayabileceğinizi öğreneceksiniz Verilerinizi en basitinden en karmaşık şekilde görüntüleyin ve işleyin Python İle Coğrafi Veri Görselleştirme Yöntemleri hakkında daha fazla bilgi almak için bizi takip edin
Coğrafi verileri görselleştirmek önemli bir ihtiyaçtır. Bu görselleştirmeler, verilerin anlaşılmasına ve analiz edilmesine yardımcı olur. Python programlama dili ile coğrafi verilerin nasıl görselleştirilebileceği ise oldukça merak edilen bir konudur. Bu makale, Python programlama dili kullanarak coğrafi verilerin güzel görselleştirmelerinin nasıl yapılacağına odaklanacaktır.
Bu amaçla, özellikle GeoPandas ve Folium kütüphaneleri kullanılacaktır. GeoPandas kütüphanesi ile coğrafi veriler yüklenip, manipüle edilebilir ve görselleştirilebilir. Folium kütüphanesi ise interaktif haritalar oluşturmak için kullanılır.
Bu makale, coğrafi verilerin yükleme, manipülasyon ve görselleştirmelerinde en popüler yöntemleri adım adım açıklayacaktır. Özellikle, shapefile formatındaki verilerin yüklenmesi, analiz edilmesi ve görselleştirilmesi, CSV dosyalarındaki koordinat verisi yüklenmesi, choropleth haritalarının oluşturulması ve nokta haritalarının yapılması gibi birçok yöntem ele alınacaktır.
Folium Kütüphanesi
Folium, Python programlama dilinde kullanılan bir kütüphanedir ve interaktif haritalar oluşturma imkanı sunar. Bu kütüphane kullanılarak hem çok renkli, hem de kullanıcılar tarafından interaktif olarak gezilebilen haritalar üretilebilir.
Folium kütüphanesinin özellikleri arasında farklı veri tipleri için önceden tanımlanmış harita stilleri bulunmaktadır. Ayrıca birçok popüler harita hizmeti ile de entegre edilebilir.
- Folium ile haritalarda seyahat rotaları kolaylıkla çizilebilir.
- Aynı zamanda interaktif çizimler, etkileşimli grafikler ve özelleştirilebilir pop-up pencereler oluşturma gibi özellikler de mevcuttur.
Özetle, Folium kütüphanesi coğrafi veri görselleştirme açısından oldukça kullanışlı bir araçtır ve Python programlama dilinde tercih edilebilecek bir tercihtir.
GeoPandas Kütüphanesi
Python ile coğrafi verilerin görselleştirilmesinde en popüler kütüphanelerden biri de GeoPandas kütüphanesidir. Bu kütüphane ile coğrafi verileri yükleyip, manipüle edebilir ve görselleştirebilirsiniz. GeoPandas, geometry veri tipleri üzerinde işlem yapabilen Pandas kütüphanesinin coğrafi verilerle uyumlu hale getirilmiş halidir.
GeoPandas, çeşitli formatlarda coğrafi verileri yükleyebilir. Shapefile formatında olan coğrafi verileri yükleyip, analiz edip görselleştirebilirsiniz. CSV dosyalarındaki coğrafi verileri de yükleyebilir ve manipüle edebilirsiniz. Bu verileri yükleme işlemleri oldukça kolaydır ve herhangi bir veri tabanına ihtiyaç duymadan yapılabilmektedir.
Yüklenen veriler öncelikle GeoDataFrame olarak depolanır. Bu DataFrame, Pandas DataFrame yapısına benzer, ancak geometry verisi içerir. Yüksek ölçek ayrıntılı coğrafi verilerin yüklenmesi, manipülasyonu ve görselleştirilmesi için oldukça uygundur. GeoPandas ile çeşitli veri birleştirme işlemleri de yapabilirsiniz. Örneğin, farklı coğrafi veri kaynaklarından yüklenen verileri bir arada kullanabilir ve görselleştirebilirsiniz.
Coğrafi Veri Yükleme
Coğrafi veri görselleştirme işlemine başlamadan önce, çalışılacak verilerin yüklenmesi gerekmektedir. Bu işlem için GeoPandas kütüphanesi kullanılmaktadır ve farklı formatlardaki coğrafi veriler yüklenebilir. Shapefile formatı en çok kullanılan formatlardan biridir ve GeoPandas ile bu format için özel bir yükleme fonksiyonu bulunmaktadır. Ayrıca, CSV dosyaları da yüklenip manipüle edilebilir.
GeoPandas ile coğrafi verileri yükleme işlemi oldukça kolaydır. Yalnızca yüklenecek dosyanın yolu belirtilerek yükleme işlemi gerçekleştirilir. Aşağıdaki örnek kod ile Shapefile formatındaki bir coğrafi veri yüklenebilir:
import geopandas as gpdveri = gpd.read_file('veri/ornegin.shp') Ayrıca, CSV dosyalarından coğrafi veri yüklemek de oldukça basittir. Pandas kütüphanesi kullanılarak CSV dosyası yüklenir ve GeoPandas kütüphanesi ile coğrafi veri özellikleri eklenir. Aşağıdaki örnek kod ile bir CSV dosyasındaki coğrafi veri yüklenebilir:
import pandas as pdimport geopandas as gpdveri = pd.read_csv('veri/ornegin.csv')veri = gpd.GeoDataFrame(veri, geometry=gpd.points_from_xy(veri.Longitude, veri.Latitude)) Bu şekilde, farklı formatlardaki coğrafi verileri kolayca yükleyerek manipüle edebilir ve görselleştirebilirsiniz.
Shapefile Formatı
Coğrafi verilerin görselleştirilmesinde sıkça kullanılan shapefile formatı, coğrafi verilerin saklanması için kullanılan bir dosya formatıdır. GeoPandas kütüphanesi ile shapefile formatındaki coğrafi verileri yüklemek oldukça kolaydır. Şekiller, noktalar, çizgiler vb. gibi coğrafi verileri içeren bir shapefile dosyası yüklemeniz gerekiyor. Bunun için GeoPandas'in read_file() metodu kullanılabilir.
Şimdi bir örnekle açıklayalım. Örneğin, Türkiye'nin illerinin sınırlarını gösteren bir shapefile dosyası var. Bu dosyayı yüklemek için aşağıdaki satırları kullanabilirsiniz:
| Kodu | Açıklama | |
|---|---|---|
| 1 | import geopandas as gpd | GeoPandas kütüphanesini içe aktar |
| 2 | file_path = "path/to/file.shp" | Shapefile dosyasının yolu |
| 3 | data = gpd.read_file(file_path) | Dosyayı yükle ve değişkene ata |
Şeklin yüklenmesinden sonra, veriler manipüle edilebilir ve çeşitli şekillerde görselleştirilebilir. Örneğin, plot() metodu kullanılarak şeklin gösterimi sağlanabilir:
| Kodu | Açıklama | |
|---|---|---|
| 1 | import matplotlib.pyplot as plt | Matplotlib kütüphanesini içe aktar |
| 2 | data.plot() | Sınırların gösterimi için plot() metodunu kullan |
| 3 | plt.show() | Grafikleri göster |
Bu işlemler sonucunda shapefile formatındaki coğrafi verilerin yüklenmesi ve görselleştirilmesi tamamlanmış olur.
CSV Dosyaları
CSV dosyaları, coğrafi verilerin kaydedildiği ve paylaşıldığı en yaygın formatlardan biridir. GeoPandas kütüphanesi, direkt olarak CSV dosyalarından veri yükleyebilirsiniz.
Öncelikle, CSV dosyasının yolu ve adı belirlenmelidir:
import geopandas as gpdveri = gpd.read_file('dosyaadi.csv')CSV dosyası, bir veri tablosu gibi göründüğü için yükleme işlemi kolaydır. Ayrıca, verileri manipüle etmek için de kolay bir şekilde yazdırılabilir.
Analiz etmek için, verileri bir tablo halinde göstermek isteyebilirsiniz. Tablolar için Pandas kütüphanesi kullanılabilir:
import pandas as pdprint(pd.DataFrame(veri))
Tablodaki verileri görselleştirmek için, Matplotlib kütüphanesi kullanılabilir. Matplotlib, farklı büyüklükteki noktaları farklı renklerle vurgulayabilir:
import matplotlib.pyplot as pltfrom shapely.geometry import Pointfig, ax = plt.subplots(figsize = (10, 10))veri.plot(column = 'renkkolonu', ax = ax)plt.show()
Bununla birlikte, coğrafi ilgi alanınızı temsil eden noktaları vurgulamak istiyor olabilirsiniz. Bu durumda, koordinatları kullanarak nokta haritaları oluşturmak en ideal seçenektir. Aşağıdaki örnek kod, nokta haritalarının nasıl oluşturulacağını gösterir:
fig, ax = plt.subplots(figsize = (10, 10))# coğrafi verileri göstermek için haritayı oluşturmaveri.plot(ax = ax, markersize = 20, color = 'blue', alpha = 0.5)plt.show()
CSV dosyalarından coğrafi verileri yüklemek ve analiz etmek oldukça basit bir işlemdir. Eğer daha fazla işlem yapmak isterseniz GeoPandas kütüphanesi, coğrafi verilerinizi manipüle etmek ya da daha farklı görselleştirme yöntemleri uygulamak için size pek çok seçenek sunacaktır.
Coğrafi Veri Manipülasyonu
Coğrafi veri manipülasyonu, çoğu coğrafi veri analizi çalışmasında önemli bir adımdır ve GeoPandas kütüphanesi ile oldukça kolay hale gelir. Veri manipülasyonu; ekleme, silme, güncelleme, ölçeklendirme ve birleştirme gibi işlemleri içerir.
Önce, yüklediğiniz coğrafi verilerin ne olduğunu belirlemeniz gerekir. Sonrasında, manipülasyon için gerekli olan verileri elde ederiz. Bir veri setindeki değerlerin birleştirilmesi, ölçeklendirilmesi veya silinmesi gibi işlemler yapılabilir. Veri manipülasyonu sonunda, verilerinizi görselleştirmeye hazır hale getirirsiniz.
GeoPandas, verileri yüklemenize, depolamanıza ve manipüle etmenize olanak tanıyan birçok işlevsellik sunar. Örneğin, birleştirme işlemi için 'merge' işlevini kullanabilirsiniz. Bu işlev, iki farklı veri kümesini birleştirir ve birleştirmek için bir anahtar belirlemenizi gerektirir.
| Ad | Soyad | Adres |
|---|---|---|
| Ali | Can | Atatürk Mah. 123 Sok. No: 4 |
| Ahmet | Yılmaz | İnönü Cad. 456 Sok. No: 10 |
Ölçekleme işlemi, çalıştığınız verilerin büyüklüğü nedeniyle sık görülen bir işlemdir. Ölçeklendirme işleminde, çalıştığınız verilerin boyutu veya çözünürlüğü azaltılır. Böylece, daha küçük bir alanı gösteren veriler elde edilir.
Bir veri setinden bir sütun veya satır silmek için, 'drop' işlevi kullanılır. 'drop' işlevini ve hangi sütunun veya satırın silineceğini belirtmeniz gerekir.
- Ölçeklendirme işlemi, coğrafi verilerin boyutunu azaltır
- Birleştirme işlemi, farklı veri kaynaklarını birleştirir
- Silme işlemi, belirli sütun veya satırları veri setinden kaldırır
Veri manipülasyonu, coğrafi verilerinizin doğru görselleştirilmesi için önemli bir adımdır. GeoPandas kütüphanesi size bu işlemleri yapma olanağı sağlar. Bu işlemlerin herhangi birini yapmak, coğrafi verilerinizi analiz etmek ve görselleştirmek için daha basit bir hale getirir.
Veri Ölçeklendirme
Çoğu coğrafi veri setleri farklı ölçekte çizilir. Örneğin, bir haritada okyanus ya da deniz gibi büyük alanlar küçük ayrıntılara sahip bir yer ile aynı ölçekte çizilmez. Bu nedenle, bir veri kümesi ölçeklendirilmeden haritalandırıldığında bazı alanlar, diğerlerine göre daha öne çıkabilir veya önemsiz hale gelebilir.
Bu nedenle, çalışılan coğrafi verilerin doğru bir şekilde ölçeklendirilmesi önemlidir. GeoPandas kütüphanesi, farklı ölçeklendirme işlemleri için çeşitli yöntemler sunar. Örneğin:
- Zoom Yapma: Bu yöntem, verileri daha yakınlaştırmak için kullanılır. Örneğin, bir şehir haritasında sokaklar adım adım görüntüleniyor ve daha küçük özellikler ortaya çıkıyor.
- Panorama: Bu yöntem, verileri yahut haritayı sola, sağa, yukarı veya aşağı kaydırmak için kullanılır. Bu, belirli bir konumda odaklanmaktan kaçınarak, verilerin tamamını daha geniş bir perspektifte görmeyi sağlar.
- Kayan pencere: Bu yöntem, harita üzerinde bir kaydırma penceresi oluşturur. Bu da, aynı anda farklı alanların görüntülenmesini sağlar.
Bunların hepsi, çalışılan verilerin doğru ölçekte görüntülenmesine yardımcı olan kullanışlı araçlardır. Dolayısıyla verilerin ölçeklendirilmesinde dikkatli ve doğru bir şekilde ilerlenmesi önerilir.
Veri Birleştirme
Coğrafi verilerin depolandığı kaynaklar, birbirinden farklı dosya formatlarında gelir. Bu yüzden, farklı veri kaynaklarından yüklenen coğrafi verileri birleştirmek oldukça önemlidir. GeoPandas kütüphanesi, farklı veri kaynaklarını birleştirmek için etkili yöntemler sunmaktadır.
Birleştirme işlemi, genellikle, verilerin ortak bir özelliği kullanılarak gerçekleştirilir. Bu ortak özellik, genellikle, birlikte çalışılacak olan iki veri kümesinde yer alan sütun adı olarak belirlenir. İki veri kümesinin birleştirilmesi için kullanılan ortak sütuna "anahtar" adı verilir.
| Veri Kaynağı 1 | Veri Kaynağı 2 | Ortak Sütun (Anahtar) |
|---|---|---|
| İstanbul | 34 | 34 |
| Ankara | 06 | 06 |
| İzmir | 35 | 35 |
Örneğin yukarıdaki tabloda, ortak sütun "Ortak Sütun (Anahtar)" olarak belirlenmiştir. İki veri kaynağındaki değerler bu sütunda eşleştirilir ve iki veri kümesi birleştirilir. Bu sayede, "İstanbul" ve "34" değerleri sırasıyla Veri Kaynağı 1 ve Veri Kaynağı 2'nde yer alan aynı öğelerdir.
GeoPandas ile farklı veri kaynaklarından yüklenen veriler birleştirilirken, merge() adlı bir yöntem kullanılır. Bu yöntem, iki veri kümesini birleştirir ve belirtilen anahtar sütununa göre birleştirme işlemi yapar. Örneğin, aşağıdaki kod bloğu iki veri kümesini birleştirir:
import geopandas as gpdveri_kaynagi_1 = gpd.read_file("dosya_yolu_1.shp")veri_kaynagi_2 = gpd.read_file("dosya_yolu_2.shp")birlesik_veri = veri_kaynagi_1.merge(veri_kaynagi_2, on="Ortak Sütun (Anahtar)")Bu kod bloğunda, read_file() yöntemi kullanılarak iki veri kümesi yüklenir ve merge() yöntemi ile birleştirilir. Ortak sütun adı, on parametresiyle belirtilir. Bu sayede, farklı kaynaklardan yüklenen coğrafi veriler birleştirilerek tek bir veri kümesi haline getirilir.
Coğrafi Veri Görselleştirme
Python programlama dili ile coğrafi veriler sadece yüklenmekle kalmaz, aynı zamanda farklı yöntemlerle görselleştirilebilir. GeoPandas ve Folium kütüphaneleri bu noktada büyük bir kolaylık sağlar.
GeoPandas kütüphanesi ile coğrafi verileri yükleyip, manipüle edebilir ve görselleştirebilirsiniz. Bu kütüphane sayesinde yüklediğiniz verilerin coğrafi özelliklerini öğrenebilir ve haritalarda kullanabilirsiniz. Folium kütüphanesi de ise interaktif haritalar oluşturabilirsiniz.
GeoPandas ve Folium kütüphaneleri kullanılarak coğrafi veriler farklı şekillerde görselleştirilebilir. Örneğin, özel bir bölgede yer alan noktalar belirtmek için nokta haritaları kullanılabilir. Choropleth haritaları da farklı renk tonları ile farklı bölgeleri göstermek için idealdir.
Coğrafi verilerin görselleştirilmesi işlemleri için bazı örnekler verelim. İlk örnek olarak Mozambik'teki nüfus yoğunluğu haritası kullanılabilir. Bu harita folium kütüphanesiyle oluşturulabilir. Mozambik'in yer aldığı koordinatları belirleyip, nüfus yoğunluğu verilerini yüklenebilirsiniz.
İkinci bir örnek olarak, kar yağışının yoğun olduğu bölgelerin gösterilmesi için choropleth haritası kullanılabilir. Bu haritada farklı sıcaklıklarda renk tonları kullanılarak kar yağışının yoğun olduğu bölgeler daha karanlık ve sıcak bölgeler daha açık renkte gösterilebilir.
Sonuç olarak, coğrafi verilerin görselleştirilmesi işlemi GeoPandas ve Folium kütüphaneleri sayesinde oldukça kolay hale gelir. Bu kütüphaneleri kullanarak farklı verileri yükleyip, istediğiniz şekilde görselleştirebilirsiniz.
Nokta Haritaları
Nokta haritaları, coğrafi verilerin gösterilmesinde sıklıkla kullanılan bir yöntemdir. Bu haritalar, verilerin koordinatları kullanılarak oluşturulur.
Folium kütüphanesi kullanılarak nokta haritası oluşturma işlemi oldukça basittir. İlk olarak, haritaların çıktısı verilecek web sayfasının oluşturulması gerekiyor. Bu sayfayı oluşturmak için Python'da bir HTML sayfası şablonu hazırlanır. Hazırlanan şablon üzerinde, verilerin yerleştirileceği alan seçilir.
Sonrasında, verilerin koordinatları kullanılarak haritanın oluşturulacağı map() fonksiyonu çağrılır. Bu fonksiyona haritanın merkez koordinatları verilir ve zoom_start parametresi ile harita yakınlaştırması belirlenir.
Nokta haritası oluşturma için, marker() fonksiyonu kullanılır. Bu fonksiyon ile verilerin koordinatları belirtilerek, istenen renk, boyut ve şekil seçenekleri ile noktalar oluşturulur.
İşte bir örnek kod:
| <html> | |
| <head> | |
| <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/leaflet@1.7.1/dist/leaflet-src.js"></script> | |
| <link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/leaflet@1.7.1/dist/leaflet.css" /> | |
| </head> | |
| <body> | |
| <div id="mapid" style="height: 400px"></div> | |
| <script> | |
| var map = L.map('mapid').setView([0, 0], 3); L.tileLayer('https://api.tiles.mapbox.com/v4/{id}/{z}/{x}/{y}.png?access_token={accessToken}', { attribution: '', maxZoom: 18, id: 'mapbox.light', accessToken: 'your.mapbox.access.token' }).addTo(map); L.marker([51.5, -0.09]).addTo(map) .bindPopup('A pretty CSS3 popup. <br> Easily customizable.') .openPopup(); | |
| </script> | |
| </body> | |
Bu örnekte, koordinatlar (51.5, -0.09) olarak belirtilen bir nokta, 3 numaralı zoom yakınlaştırmasıyla gösteriliyor. Noktaya tıklanarak açılan pencerede, verilen mesaj görüntülenir.
Choropleth Haritaları
Choropleth haritaları, coğrafi verilerin görselleştirilmesindeki en yaygın kullanılan yöntemlerden biridir. Bu haritalarda, farklı bölgelerin birbirinden farklı renk tonları ile gösterilmesiyle veriler okunabilir hale getirilir. GeoPandas ve Folium kütüphaneleri kullanılarak choropleth haritaları oluşturmak oldukça kolaydır.
Choropleth haritaları oluştururken, ilk olarak kullanılacak coğrafi verilerin yüklenmesi gerekir. Bu veriler, GeoPandas kütüphanesi ile yüklenir ve manipülasyon işlemlerine tabi tutulabilir. Daha sonra, kullanılacak renk skalası belirlenir ve veriler bu renk skalasına göre eşleştirilir. Bu eşleştirme işlemi, Folium kütüphanesi aracılığıyla yapılır ve sonuçta, farklı renk tonları kullanılarak choropleth haritaları oluşturulur.
Choropleth haritaları, genellikle bir ülkenin veya bölgenin sosyo-ekonomik verilerini görselleştirmek için kullanılır. Örneğin, Türkiye'nin illeri arasındaki gelir dağılımının görüntülenmesi için bir choropleth haritası oluşturulabilir. Bu haritada, farklı renk tonları kullanılarak illerin gelir durumları gösterilebilir.
Buna ek olarak, choropleth haritaları, çevre kirliliği, nüfus yoğunluğu ve diğer coğrafi verilerin görselleştirilmesinde de kullanılabilir. Bu haritalar, verilerin anlaşılmasını kolaylaştırarak karar vermeyi ve çok daha hızlı sonuçlar elde etmeyi sağlar.