¡Aprenda a trabajar con Lexcube, un paquete de Python para visualización de datos en el dominio del espacio-tiempo!
- 🌟 Introducción
- 🌐 lexcubo
- 📰 Datos
- 📂 Cubo de datos con números aleatorios
- 🗂️ Cubo de datos con datos climáticos
- 🔄 Capas ráster a Xarray
- 🌍 Visualización 3D de Xarray por Lexcube
- 📦 ¿Qué más podemos hacer con Lexcube?
- 📝 Conclusión
- 📚 Referencias
🌟 Introducción
La visualización de datos en tres dimensiones (latitud, longitud y tiempo) es fascinante, ¿no? Como científico de datos geoespaciales, siempre quise saber cuál es la forma más sencilla de trazar un conjunto de datos cúbicos creado mediante la fusión de cientos de capas ráster. Mientras leía mis feeds en LinkedIn, encontré una excelente biblioteca de Python llamada Lexcube, que recientemente estuvo disponible para Jupyter Notebook. Para obtener información adicional sobre Lexcube, consulte este artículo y/o consultar Lexcube en GitHub.
En primer lugar, me gustaría agradecer a Miguel Mahecha por compartir esa publicación en LinkedIn y también a Maximilian Söchting y su equipo por desarrollar una herramienta valiosa para la comunidad de datos geoespaciales. En segundo lugar, aquí hay un ejercicio práctico que le ayudará a utilizar este paquete para visualizar sus datos cúbicos en un gráfico 3D. Todos los pasos se codificaron en Python en Google Colab y al final de esta historia, aprenderá cómo convertir sus capas ráster al formato Xarray y luego usarlas en Lexcube para crear un gráfico 3D de sus datos.
Si, como yo, estaba buscando un paquete para la visualización 3D de sus datos, esta historia es para usted. No tengo ninguna afiliación con Lexcube y solo quería compartir mi experiencia escribiendo esta publicación de blog.
🌐 lexcubo
Leipzig Explorer of Earth Data Cubes, o Lexcube, es una herramienta de visualización de datos interactiva desarrollada por Maximilian Söchting como Ph.D. proyecto bajo la supervisión de Gerik Scheuermann y Miguel Mahecha en la Universidad de Leipzig. La herramienta está diseñada para manejar grandes cubos de datos de la Tierra. El proyecto recibió financiación de varias instituciones y agencias, incluida la Agencia Espacial Europea (ESA). En mayo de 2022, se lanzó una versión web de esta herramienta…