These implementations are for learning purposes. They may be less efficient than the implementations in the Python standard library. Use Jupyter Notebook & PyCharm Community Edition.

• : 벡터 및 행렬 계산에 편의를 제공하는 라이브러리로 pandas,matplotlib의 기본 base library
• : 고유하게 정의된 자료 구조를 활용해서 빅데이터 분석 가능
• : numpy와 pasndas를 통해 얻은 데이터 분석결과를 시각화 해주는 라이브러리
• : matplotlib을 기반으로 하는 Python데이터 시각화 라이브러리로 매력적이고 정보를 제공하는 통계 그래픽을 그리기 위한 높은 수준의 인터페이스를 제공

• python version 3

• pandas version or later

• numpy version 1.15.4 or later

• matplotlib version 3.0.2 or later

• seaborn version 0.9.0 or later

• pandas version 0.23.4 or later

• scikit-learn 0.20.2 or later

• jupyter version 1.0.0 or later

• statsmodels version 0.9.0 or later

• konlpy version 0.5.1 or later

• JPype1 version 0.7.0 or later

• pytagcloud version 0.3.5 or later

• simplejson version 3.16.0 or later

conda create --name mincloud python=3 conda install pandas jupyter seaborn scikit-learn statsmodels conda info --envs 

Collecting package metadata: done Solving environment: done ## Package Plan ## environment location: C:\Users\mincloud\Anaconda3 added / updated specs: - jupyter - pandas - scikit-learn - seaborn - statsmodels The following packages will be downloaded:	package | build ---------------------------|-------------------------------- ca-certificates-2018.03.07 | 0 155 KB certifi-2018.4.16 | py36_0 143 KB conda-4.6.14 | py36_0 2.1 MB openssl-1.0.2o | h8ea7d77_0 5.4 MB ------------------------------------------------------------ Total: 7.8 MB The following packages will be SUPERSEDED by a higher-priority channel: ca-certificates anaconda --> pkgs/main certifi anaconda --> pkgs/main conda anaconda --> pkgs/main openssl anaconda --> pkgs/main

> git clone https://github.com/mincloud1501/Python.git 

• Install the environment for this hands-on by running:

> cd Python/ > conda activate mincloud > python -m ipykernel install --name mincloud --user > jupyter notebook --port=8888 

run_and_pass = 'Shift + Enter' run_and_add_cell = 'Alt + Enter' run_and_stay = 'Ctrl + Enter' recommendations = 'Tab' docstrings = 'Shift + Tab' add_hashtag = 'Ctrl + /' add_cell = 'b' delete_cell = 'dd'

• 페이스북 (http://www.facebook.com) 가입
• 페이스북 개발자 페이지(http://developer.facebook.com) 계정 생성
• Facebook API 사용등록 및 신규 app 생성
• 대시보드에서 App ID와 Secret Code 확인

• 네이버 개발자 페이지(https://developers.naver.com) 에서 오픈API 이용 신청에서 검색 API 추가
• 웹 서비스 URL (http://localhost) 등록
• Client ID와 Client Secret 확인

• deck.gl offers an extensive catalog of pre-packaged visualization "layers", including ScatterplotLayer, ArcLayer, TextLayer, GeoJsonLayer, etc.
• Uber 에서 만든 자바스크립트 공간 데이터 시각화 라이브러리며, pydeck 은 이 라이브러리를 파이썬에서도 쓸 수 있도록 만든 패키지
• 대용량 데이터도 거뜬하게 렌더링할 수 있으며, 렌더링이 좀 버거울 수도 있는 일부 레이어는 GPU 연산을 제공한다.

$npm install deck.gl

• 다른 채널에서 다른 geo package를 설치하면 종속성 충돌이 발생할 수 있으므로, 새로운 환경에서 geopandas 설치 권고

$conda create -n geo_env $conda activate geo_env $conda config --env --add channels conda-forge $conda config --env --set channel_priority strict $conda install python=3 geopandas

• Pydeck library is a set of Python bindings for making spatial visualizations with deck.gl, optimized for a Jupyter Notebook environment.

$pip install pydeck

• Jupyter notebook server에 설치하면, widget extension을 사용할 수 있다.

$jupyter nbextension install --sys-prefix --symlink --overwrite --py pydeck $jupyter nbextension enable --sys-prefix --py pydeck

• 레이어를 지도 위에 올릴 때, 항상 이 클래스를 통해서 만든다.

pdk.Layer type = "미리 정의된 레이어 타입", id = "이 레이어의 아이디 (optional)", data = "pandas.DataFrame 또는 geojson url", )

• folium이나 mapboxgl에서도 흔히 볼 수 있는 파라미터들로 렌더링 시, 초기화 뷰에 대한 설정이다.

pdk.ViewState( longitude = "중심 경도 (default 0)", latitude = "중심 위도 (default 0)", zoom = "줌 레벨 (default 0)", pitch = (default 0), bearing = (default 0), **kwargs, )

• 생성된 Layer, View Info, Map Style 등 모든 요소를 모아 출력시킬 수 있는 클래스
• mapboxgl 과 비교되는 가장 큰 장점으로 Layer를 쌓을 땐, layers 리스트에 추가하면 된다.

pdk.Deck( layers=[], views=[{"controller": true, "type": "MapView"}], map_style='mapbox://styles/mapbox/dark-v9', mapbox_key=None, initial_view_state={"bearing": 0, "latitude": 0.0, "longitude": 0.0, "maxZoom": 20, "minZoom": 0, "pitch": 0, "zoom": 1}, width='100%', height=500, tooltip=True, )

• 에 계정 생성
• Access Token Copy
• Mapbox basemaps 사용을 위한 환경변수 설정 MAPBOX_API_KEY=<mapbox-key-here>

import pydeck as pdk # 2014 locations of car accidents in the UK UK_ACCIDENTS_DATA = ('https://raw.githubusercontent.com/uber-common/' 'deck.gl-data/master/examples/3d-heatmap/heatmap-data.csv') # Define a layer to display on a map layer = pdk.Layer( 'HexagonLayer', UK_ACCIDENTS_DATA, get_position='[lng, lat]', auto_highlight=True, elevation_scale=50, pickable=True, elevation_range=[0, 3000], extruded=True, coverage=1) # Set the viewport location view_state = pdk.ViewState( longitude=-1.415, latitude=52.2323, zoom=6, min_zoom=5, max_zoom=15, pitch=40.5, bearing=-27.36) # Render r = pdk.Deck(layers=[layer], initial_view_state=view_state) r.to_html('demo.html') # Jupyter 환경 밖에서 실행 시 r.to_html('demo.html', notebook_display=False)

• pydeck은 shapely.geometry.multipolygon 형태를 읽지 못하므로 항상 geometry에 연속된 포인트들을 갖는 리스트 값이 있어야 한다.

def multipolygon_to_coordinates(x): lon, lat = x[0].exterior.xy return [[x, y] for x, y in zip(lon, lat)] df['coordinates'] = df['geometry'].apply(multipolygon_to_coordinates) del df['geometry']

• pydeck 을 이용하여 각 데이터를 Choropleth로 시각화 할 수 있다. pydeck에서는 Choropleth로 부르지 않고 PolygonLayer라고 한다. (sample_older_seoul.ipynb)

// Make layer layer = pdk.Layer( 'PolygonLayer', // 사용할 Layer 타입 df, // 시각화에 쓰일 데이터프레임 get_polygon='coordinates', // geometry 정보를 담고있는 컬럼 이름 get_fill_color='[0, 255*정규화인구, 0]', // 각 데이터 별 rgb 또는 rgba 값 (0~255) pickable=True, // 지도와 interactive 한 동작 on auto_highlight=True // 마우스 오버(hover) 시 박스 출력 ) // Set the viewport location center = [126.986, 37.565] view_state = pdk.ViewState( longitude=center[0], latitude=center[1], zoom=10 ) // Render r = pdk.Deck(layers=[layer], initial_view_state=view_state) r.show()

• HeatmapLayer를 이용하여 Point들의 밀집도를 한 눈에 파악 가능하다. (sample_toilet_seoul.ipynb)

layer = pdk.Layer( 'HeatmapLayer', df, get_position='[lng, lat]' ) center = [126.986, 37.565] view_state = pdk.ViewState( longitude=center[0], latitude=center[1], zoom=10 ) r = pdk.Deck(layers=[layer], initial_view_state=view_state) r.show()

• 추적을 수집하려면 Stackdriver 내보내기와 OpenCensus 추적기 패키지를 가져와야 한다. 또한 애플리케이션은 Stackdriver 내보내기와 추적기를 인스턴스화해야 한다.
• Stackdriver 내보내기는 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 통해 인증되며, 코드를 GCP(Google Cloud Platform)에서 실행한다면 프로젝트 ID는 생략해도 된다.
• google cloud의 어느 project에 있는 Stack Driver와 연결할지를 PROJECT_ID 환경 변수에 Project명을 지정해주면 된다.

export PROJECT_ID="zipkin-proxy"

> pip install google-api-python-client

• Create the exporters in code
• Run the code: python main_test.py (Running on http://127.0.0.1:5000/)
• Viewing your traces: https://console.cloud.google.com/traces/traces

[main.py]

import argparse import random import time from flask import Flask, redirect, url_for # [START trace_setup_python_configure] from opencensus.ext.stackdriver import trace_exporter as stackdriver_exporter import opencensus.trace.tracer def initialize_tracer(project_id): exporter = stackdriver_exporter.StackdriverExporter( project_id=project_id ) tracer = opencensus.trace.tracer.Tracer( exporter=exporter, sampler=opencensus.trace.tracer.samplers.AlwaysOnSampler() ) return tracer # [END trace_setup_python_configure] app = Flask(__name__) @app.route('/', methods=['GET']) def root(): return redirect(url_for('index')) # [START trace_setup_python_quickstart] @app.route('/index.html', methods=['GET']) def index(): tracer = app.config['TRACER'] tracer.start_span(name='index') # Add up to 1 sec delay, weighted toward zero time.sleep(random.random() ** 2) result = "Tracing requests" tracer.end_span() return result # [END trace_setup_python_quickstart] if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser( description=__doc__, formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter ) parser.add_argument( '--project_id', help='Project ID you want to access.', required=True) args = parser.parse_args() tracer = initialize_tracer(args.project_id) app.config['TRACER'] = tracer app.run()

[main_test.py]

import os import main def test_index(): project_id = os.environ['GCLOUD_PROJECT'] main.app.testing = True main.app.config['TRACER'] = main.initialize_tracer(project_id) client = main.app.test_client() resp = client.get('/index.html') assert resp.status_code == 200 assert 'Tracing requests' in resp.data.decode('utf-8') def test_redirect(): project_id = os.environ['GCLOUD_PROJECT'] main.app.testing = True main.app.config['TRACER'] = main.initialize_tracer(project_id) client = main.app.test_client() resp = client.get('/') assert resp.status_code == 302 assert '/index.html' in resp.headers.get('location', '')

[Trace Result]

• https://openapi.sk.com/ 에 가입 후 Project 생성하여, API(무료) 구매

• Tmap Open API를 사용하려면 키(Project Key)를 발급 받아야 한다. select the API serveces > get your own API key
• VScode에서 Preview on Web Server 설치 후 Ctrl+Hhift+L 로 아래 Code 실행 (index.html)

<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8"> <title>simpleMap</title> <script src="https://apis.openapi.sk.com/tmap/jsv2?version=1&appkey=발급받은 Appkey"></script> <script type="text/javascript"> // 페이지가 로딩이 된 후 호출하는 함수입니다. function initTmap(){ // map 생성 // Tmapv2.Map을 이용하여, 지도가 들어갈 div, 넓이, 높이를 설정합니다. var map = new Tmapv2.Map("map_div", { // 지도가 생성될 div width : "100%", // 지도의 넓이  height : "400px" // 지도의 높이  });  }  </script> </head>  <body onload="initTmap()"><!-- 맵 생성 실행 -->  <div id="map_div"></div> </body> </html>

• Marker Cluster를 사용하는 example

<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8"> <title>simpleMap</title> <script src="https://apis.openapi.sk.com/tmap/jsv2?version=1&appkey=발급받은 Appkey"></script> <script type="text/javascript"> var map; // 페이지가 로딩이 된 후 호출하는 함수입니다. function initTmap(){ // map 생성 // Tmap.map을 이용하여, 지도가 들어갈 div, 넓이, 높이를 설정합니다. map = new Tmapv2.Map("map_div", { center : new Tmapv2.LatLng(37.566481622437934, 126.98502302169841), // 지도 초기 좌표 width : "100%", // map의 width 설정 height : "400px" // map의 height 설정  }); map.setZoom(16); var lat = 37.566681; var lng = 126.978453; var markers1 = []; for (var i = 0; i < 5; i++) { for (var j = 0; j < 5; j++) { var marker = new Tmapv2.Marker({ position: new Tmapv2.LatLng(lat + (j * 0.001), lng + (i * 0.001)), label: 'cluster', map: map }); markers1.push(marker); } } // 마커클러스터 등록 markerCluster = new Tmapv2.extension.MarkerCluster({ markers: markers1, // 마커들이 담긴 배열 map: map // 지도 객체 }); }; </script> </head> <body onload="initTmap()"><!-- 맵 생성 실행 -->  <div id="map_div"></div> </body> </html>

• Geo Coding 및 명칭(POI)통합 검색을 사용하는 example (geocoding.html)

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