MapBox

Google Map にゼンリンがデータを提供するのをやめたと同時に，MapBoxとゼンリンの提携が報道された．

多くの一般ユーザーはGoogle MapのかわりにMapBoxを使おうとして失敗しているようだが，MapBoxはアプリではなく開発環境なのだ．

PythonからMapBoxを使って地図を書くにはユーザー登録をしてtokenを得てから，Plotly経由で書くのが一番簡単だ．

Plotlyのインストールは

conda install -c plotly plotly

もしくは

pip install plotly

できる．

Plotlyにおける図の構成要素は，

トレース：基本描画単位（Scatter, Line, Barなどのオブジェクト）
データ：トレースのリスト（複数のトレースをひとつの画面に描画）
レイアウト：図のレイアウト．タイトル，軸などを定義．
図：データとレイアウトから構成されるオブジェクト

であり，データ以外は，辞書（の辞書）から成るデータ構造で保管される．

描画は，オンラインとオフラインで描画できる．
オンラインの場合にはPlotlyのAPIキーが必要で，この場合には図はJupyter上だけでなく，サーバー側に保管される．無料ユーザーのデータはすべて公開（public）となるので注意が必要である．

オフラインの場合にはhtmlファイルを出力（と同時にブラウザで表示）する．肝心の地図の描画だが，前述したようにmapboxへの登録が別途必要（tokenを設定）で，枝が多いときには（Noneを間に挟むことによって）１つのトレースとして描画することによる高速化が必須になる．

# Plotlyによる描画の準備
import plotly
import plotly.plotly as py
from plotly.graph_objs import *
plotly.tools.set_credentials_file(username='ユーザー名' api_key='Plotlyのキー)
mapbox_access_token = 'トークン'
plotly.tools.set_config_file(world_readable=False,sharing='private')

と準備をした後で，こんな感じで書くと描画される．

edge_trace_x, edge_trace_y = [], []
for (c,b) in Edge:
   edge_trace_x +=[c.lat, b.lat, None ]
   edge_trace_y +=[c.lng, b.lng, None]

data = [
      Scattermapbox( #edge 
       lat=edge_trace_x,
       lon=edge_trace_y,
       line=dict(width=1,color='yellow'),
        hoverinfo='none',
        mode='lines',
        name ="枝"
      ), 
      Scattermapbox( #node
       lat=latitude,
       lon=longitude,
       mode='markers',
       marker=dict(
           size =20, color="blue", opacity=0.5
       ),
      text = text,
       name = "点"
     ),
     
layout = Layout(
   autosize=True,
   hovermode='closest',
   mapbox=dict(
       accesstoken=mapbox_access_token,
       bearing=0,
       center=dict(
           lat=35.8573157, 
           lon=139.64696
       ),
       pitch=0,
       zoom=5,
       style="dark" #'satellite-streets'
   ),
)
fig = dict(data=data, layout=layout)
plotly.offline.plot(fig, filename='地図.html', 
                   show_link=False, config={"displaylogo":False, "modeBarButtonsToRemove":["sendDataToCloud"]})