Kepler.gl manual

Kepler.gl manual

URL : https://uber.github.io/kepler.gl

Kepler.gl is an open-source project provided by Uber for visualizing geom-data, such as spatial points, trajectories, and so on. It provides many types of layers to visualize your data, such as point, arc, heatmap, ect. This article just introduces some simple functions of Kepler.gl as a record. If you are interested in it or have more insight about it, please leave your comments. I'm looking forward to chatting with you.

add dataset

1 .csv format dataset

Draw Points: dataset should contain columns<name>_lngandname_lat

Draw trajectories: dataset should contain columns<name>_lngand<name>_lat, <name>_lngand<name>_lat

add layer

1. Point

point.jpg

Point layers draw points for a given event or object.

2. Arc

arc.jpg

Arc layers draw an arc between two points. They’re useful for visualizing the distance between two points as well as comparing distances in 3D. Note that arc layers don’t show routes between points, but simply the distance between the two points. The tallest arc represents the greatest distance.

To draw arcs, your dataset must contain the latitude and longitude of two different points for each arc.

3. heatmap

heatmap.jpg

4. Cluster

cluster.png

Cluster layers visualize aggregated data based on a geospatial radius.

5. Icon

Icon layers are a type of point layer. They allow you to differentiate between points by assigning icons to points based on a field. For example, you might use icons to differentiate between types of venues and points of interest.

Icon can also be interpreted as type.

Filter

filter.png

Add filters to your map to limit the data that is displayed. Filters must be based on the columns in your dataset.

Base map

basemap.jpg

There are some map laypers in Base map can be setted to display, such as label, road, border, water and so on.

Interactions

Tooltipcontrols the elements to be displayed.

Tooltip.jpg

Brushcontrols the the circle around your mouse to be displayed.

brush.jpg

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 214,904评论 6 497
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 91,581评论 3 389
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 160,527评论 0 350
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 57,463评论 1 288
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 66,546评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,572评论 1 293
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,582评论 3 414
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,330评论 0 270
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,776评论 1 307
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,087评论 2 330
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,257评论 1 344
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,923评论 5 338
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,571评论 3 322
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,192评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,436评论 1 268
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,145评论 2 366
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,127评论 2 352

推荐阅读更多精彩内容