Full Circle Magazine FR

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**Alright, I admit it. I let things slide on my FCM duties this month (and other things as well, but that's another story for another time). Between the medical issues, and trying to write chapters for the book, it just never happened. Thankfully, my friend in Norway, Halvard, came to my rescue once again. A few weeks ago, he sent me a message about a neat visualization tool for Python called Folium. I thanked him and took a look. I was really impressed until I realized that all the examples that I was seeing were for Jupyter Notebook. I spent a little bit of time looking for examples that didn't use Jupyter Notebook, but since I didn't put much effort into it, I really couldn't find anything. Today, just before I needed to leave to go to a Doctor's appointment, I received Ronnie's monthly gentle nudge about the deadline for articles. Rolling my eyes like a 14 year-old girl, and sighing deeply, I sent myself a reminder that when I got back home, I REALLY needed to get to work on this.**

Bon, je l'admets. Je me suis laissé aller ce mois-ci dans mes devoirs pour le FCM (et aussi pour d'autres choses, mais c'est une autre histoire pour une autre fois). Entre les problèmes médicaux et des essais d'écriture de chapitres pour le livre, il ne s'est rien passé. Par chance, mon ami norvégien Halvard est venu à mon secours une fois encore. Il y a quelques semaines, il m'a envoyé un message à propos d'un outil de visualisation soignée pour Python appelé Folium. Je l'ai remercié et j'ai jeté un œil. J'ai été réellement impressionné jusqu'à ce que je réalise que tous les exemples que je voyais étaient pour un notebook Jupyter. J'ai passé un peu de temps à chercher les exemples qui n'utilisaient pas le notebook Jupyter, mais, comme je n'ai pas poussé la chose bien loin, je n'ai, en fait, rien trouvé. Aujourd'hui, juste avant de sortir pour aller à un rendez-vous médical, j'ai reçu le gentil rappel de Ronnie à propos de la date limite pour les articles. En levant les yeux au ciel comme une gamine de 14 ans et en soupirant profondément, je me suis envoyé un rappel pour que, à mon retour à la maison, je me mette VRAIMENT au travail sur le sujet.

**So let me tell you about Folium. Directly from their website:
"folium makes it easy to visualize data that’s been manipulated in Python on an interactive leaflet map. It enables both the binding of data to a map for choropleth visualizations as well as passing rich vector/raster/HTML visualizations as markers on the map.

The library has a number of built-in tilesets from OpenStreetMap, Mapbox, and Stamen, and supports custom tilesets with Mapbox or Cloudmade API keys. folium supports both Image, Video, GeoJSON and TopoJSON overlays."

When Halvard sent me the link, I reluctantly pulled up Jupyter and tried the sample code. I could see a number of things that I'd like to try to do with this really neat tool. But again, things got in my way, and I left it as a "to look at in the future". The biggest thing that kept me from digging any further at the time was the need for Jupyter Notebook. I don't know why I dislike it so very badly. I just do.**

Aussi, permettez que je vous parle de Folium. En direct de leur site Web :
« Folium facilite la visualisation, sur une carte interactive, des données qui ont été manipulées dans Python. Il permet à la fois le lien des données à la carte pour une visualisation avec choropleth et la transmission de visualisations enrichies sous forme vectorielle/raster/html comme marqueurs sur la carte.

« La bibliothèque a un certain nombre de jeux de tuiles intégrés pour OpenStreetMap, Mapbox et Stamen, et supporte les jeux de tuiles personnalisés avec les clés API de Mapbox ou Cloudmade. Folium supporte les superpositions avec des images, de la vidéo, du GeoJSON et du TopoJSON. »

Quand Halvard m'a envoyé le lien, j'ai repris mon Jupyter avec réticence et j'ai essayé l'exemple de code. Je pouvais voir un certain nombre de choses que j'aurais aimé essayer de faire avec cet outil réellement soigné. Mais, à nouveau, des perturbations vinrent et je l'ai laissé de côté, « à faire dans le futur ». La chose qui m'a le plus empêché de creuser plus loin à ce moment-là, c'était la nécessité d'un notebook Jupyter (JN). Je ne sais pas pourquoi je le déteste tant. C'est comme ça.

**When I got back from the Doctor's office, I did a semi-intelligent web search for a way to use folium without needing to use JN. Sure enough, there were a number of links that gave me a starting point. So may I present my findings.

First of all, you have to install the Folium library (as if you didn't see that coming). The current version is 0.11.0. It's easy by using Pip:

$ pip install folium

You can also download the source code from the github repository at https://github.com/python-visualization/folium. The repository has a large number of examples that you can try out, but I'm guessing that they are all run under Notebook, since the extensions are all "ipynb". That's for another day.**

Quand je suis rentré du cabinet médical, j'ai effectué une recherche à demi-intelligente sur le Web sur une façon d'utiliser Folium sans utiliser un JN. Bien sûr, il y a un bon nombre de liens qui m'ont donné un point de départ. Aussi, permettez-moi de vous présenter mes découvertes.

En premier lieu, vous devez installer la bibliothèque Folium (comme si vous n'avez pas prévu de le faire). La version actuelle est la 0.11.0. C'est facile en utilisant pip :

$ pip install folium

Vous pouvez aussi télécharger le code source à partir du dépôt github à : https://github.com/python-visualization/folium. Le dépôt a un grand nombre d'exemples que vous pouvez tester, mais je présume qu'ils fonctionnent tous avec le JN, car les extensions sont toutes des « jpynb ». Ce sera pour une autre fois.

**The idea is to provide various types of maps via the leaflet.js library.

Let's get started.

I lived in a small community called Canyon Lake, Texas for many years. It was a beautiful area and that time was a very happy one for myself and my family, so we will use that location for the first demonstration. Assuming that you want to do this directly from Jupyter Notebooks, it is really easy:

import folium

m = folium.Map(location=[29.8752, -98.2625])

m

Once you run this program, you should see something like the image on the previous page.**

L'idée est de fournir différents types de cartes via la bibliothèque leaflet.js.

Commençons.

J'ai vécu pendant des années dans une petite municipalité appelée Canyon Lake, au Texas. C'était une belle région et cette période fut très heureuse pour moi et ma famille ; aussi, nous utiliserons cet endroit pour la première démonstration. En supposant que vous voulez faire ça directement à partir d'un JN, c'est vraiment facile :

import folium

m = folium.Map(location=[29.8752, -98.2625])

m

Une fois que le programme est lancé, vous devriez voir quelque chose comme l'image de la page précédente.

**Of course, I zoomed in a little bit, but there it is.

The code is pretty self-explanatory. If you are a purist like me, you can run it in "normal" Python, that's pretty easy as well, once you know the trick. Top right is the revised code.

Again, the code is fairly clear and easy to understand, but I'll break it down a bit.

First, we import both folium and webbrowser libraries. Then we create an instance of the map by calling folium.Map with the Lat and Lon as a list. We then define the output filename and call the .save method. Finally, we use the webbrowser library to open the file in a new window.**

Bien sûr, j'ai agrandi un peu mais c'est ça.

Le code se comprend de lui-même. Si vous êtes un puriste comme moi, vous pouvez le lancer dans un Python « normal » ; c'est aussi facile, une fois que vous connaissez le truc. En haut à droite, voici le code révisé.

À nouveau, le code est bien clair et facile à comprendre, mais je vais le détailler un peu.

D'abord, nous importons les bibliothèques folium et webbrowser. Puis, nous créons une instance de la carte en appelant folium.Map avec la latitude et la longitude dans une liste. Ensuite, nous définissons le nom du fichier de sortie et appelons la méthode .save. Enfin, nous utilisons la bibliothèque webbrowser pour ouvrir le fichier dans une nouvelle fenêtre.

**The output is really nice, and the map is easy to zoom into and out of. But what if we want to have it already zoomed in for us. That’s also easy. Just change the m = folium.Map... line to:

m = folium.Map(location=[29.8752, -98.2625], zoom_start=13)

And save and re-run the program. It should look something like this:
Again, super easy!

We can also define the type of tile maps that folium will use. It’s a simple addition to the object initialization line. Change the m= folium.Map line to the following:

m = folium.Map(location=[29.8752, -98.2625],
    tiles='Stamen Terrain',
    zoom_start=13)

This will give you a somewhat nicer map in my opinion (below).**

La sortie est vraiment jolie et la carte est facile à agrandir et à réduire. Mais que se passe-t-il si nous voulons qu'elle arrive déjà agrandie ? C'est facile aussi. Il suffit de remplacer la ligne m = folium.Map par :

m = folium.Map(location=[29.8752, -98.2625], zoom_start=13)

Sauvegardez encore et relancez le programme. Il devrait ressembler à ceci :

Vraiment, c'est super facile !

Nous pouvons aussi définir le type de carte en tuiles que folium utilisera. C'est un simple ajout sur la ligne d'initialisation de l'objet. Remplacez la ligne m = folium.Map par ceci :

m = folium.Map(location=[29.8752, -98.2625], tiles='Stamen Terrain', zoom_start=13)

Vous obtiendrez une carte encore un peu plus jolie, à mon avis (ci-dessous).

**If you want to enhance the map, you can easily add markers at a specific latitude/longitude. Again, it’s very easy. Just add the following lines before the line that assigns the filename, but after you’ve created the folium map. In this case, I’m going to add three markers (top right)

Save and re-run the program and you’ll see something like the image bottom right.

I’ve included just a small selection of the actual map output. If you click on one of the markers you will see something like that shown right.**

Si vous voulez améliorer la carte, vous pouvez facilement ajouter des marqueurs à une latitude/longitude spécifique. Là encore, c'est très facile. Ajoutez simplement les lignes suivantes avant la ligne qui assigne le nom du fichier, mais après celle qui crée la carte folium. Dans le cas présent, je vais ajouter trois marqueurs (en haut à droite).

Enregistrez et relancez le programme ; vous verrez quelque chose comme l'image ci-dessous à droite.

Je n'ai inclus qu'une petite partie de la sortie réelle de la carte. Si vous cliquez sur un des marqueurs, vous verrez quelque chose comme ce qui est montré à droite.

**As they say here in the U.S., “BUT WAIT! There’s More!”. Wouldn’t it be nice to add the ability for the user (you and me in this case) to click the mouse on the map anywhere and get a Latitude and Longitude in a pop-up? That’s yet again, another easy addition. Simply add the following line, before the output filename assignment:

m.add_child(folium.LatLngPopup())

When you save and run the program again, you should get something like that shown on the next page, top left.

Again, I’ve zoomed in pretty deeply. There are plenty of other types of maps like these that you can use. You can check the documentation at https://python-visualization.github.io/folium/index.html .**

Comme nous pouvons le dire en France : « Hé ! Attendez : il y en a encore plus ! » Ne serait-ce pas sympa d'ajouter la possibilité pour l'utilisateur (vous et moi dans notre cas) de cliquer quelque part avec la souris et d'obtenir les latitude et longitude dans une info-bulle ? Là encore, un ajout facile. Il suffit d'ajouter la ligne suivante, avant l'assignement du nom du fichier :

m.add_child(folium.LatLngPopup())

Quand vous sauvegardez et relancez le programme, vous devriez obtenir quelque chose comme ce qui est présenté à la page suivante, en haut à gauche.

À nouveau, j'ai agrandi pas mal. Il y a plein d'autres types de cartes comme celle-là, que vous pouvez utiliser. Vous pouvez vérifier la documentation à https://python-visualization.github.io/folium/index.html.

**Now we start to explore one of the other types of maps that folium can produce, a Choropleth map. According to the Data Visualization Catalog website (https://datavizcatalogue.com/methods/choropleth.html):

“Choropleth Maps display divided geographical areas or regions that are coloured, shaded or patterned in relation to a data variable. This provides a way to visualise values over a geographical area, which can show variation or patterns across the displayed location.”

Top right is an example image from that website.**

Maintenant, nous commençons l'exploration d'un des autres types de cartes que Folium peut produire, une carte Choropleth. D'après le site Web du Catalogue de visualisation des données (https://datavizcatalogue.com/methods/choropleth.html) :

« L'affichage Choropleth des cartes est divisé en zones ou régions géographiques qui sont colorées, ombrées ou avec motifs en lien avec une variable des données. Cela fournit une façon de visualiser des valeurs sur une zone géographique, ce qui peut montrer une variation ou des motifs sur le lieu affiché. »

En haut à droite, voici un exemple tiré de ce site Web.

**Let’s do it for ourselves with a demo from the folium website. First, we will need to import folium, webbrowser, and for this one, pandas:

import folium
import pandas as pd
import webbrowser

Now, we need to set a url address that points to the data, set a few other variables (shown below), and have pandas load it.

Next, we create the folium map as we did before:

m = folium.Map(location=[48, -102], zoom_start=3)

Next, we have to define the parameters for the Choropleth portion of folium (shown above).**

Faisons-le nous-mêmes avec une démo tirée du site Web de Folium. Nous aurons besoin d'importer folium, webbrowser et, pour ce cas, pandas :

import folium
import pandas as pd
import webbrowser

Maintenant, nous devons paramétrer une adresse url qui pointe sur les données, régler quelques autres variables (voir ci-dessous) et demander à pandas de les charger.

Ensuite, nous créons la carte folium comme nous l'avons fait précédemment :

m = folium.Map(location=[48, -102], zoom_start=3)

Puis nous devons définir les paramètres de la portion Choropleth de folium (présenté ci-dessus).

**And add it to the map object:

folium.LayerControl().add_to(m)

As before, you simply assign the output filename and save the html file, then send it to webbrowser.

output_file = "map2.html"

m.save(output_file)

webbrowser.open(output_file, new=2)

When you run it, it will produce the image shown below.**

Et ajoutez-la à l'objet carte :

folium.LayerControl().add_to(m)

Comme précédemment, vous assignez simplement le nom du fichier de sortie et vous sauvegardez le fichier html, puis l'envoyez à webbrowser.

output_file = "map2.html"

m.save(output_file)

webbrowser.open(output_file, new=2)

Quand vous le lancerez, il produira l'image montrée ci-dessous.

**Well, that’s about it for this time. I strongly suggest that you try the examples from folium and others from the web to see how folium can help you in your own programming. There was a number of examples in a jupyter notebook gallery, but sometime between when I started and as I’m ending, many of them have disappeared, and, when checking the folium version on the gallery site, it shows a higher number than what’s available on the repository, so expect a new version out soon.

I’ve put the source code for this month up on Pastebin. The links are:
https://pastebin.com/Fv5jVy3G

https://pastebin.com/y1vE6z1A


As always, until next time; stay safe, healthy, positive and creative!**

Bon ! C'est tout pour cette fois-ci. Je vous suggère vivement d'essayer les exemples tirés de Folium et d'autres sur le Web pour voir comment Folium peut vous aider dans votre propre programmation. Il y avait un grand nombre d'exemples dans une « jupyter notebook gallery », mais, entre le moment où j'ai commencé et maintenant où je termine, beaucoup d'entre eux ont disparu ; quand je vérifie la version de Folium sur le site de la galerie, une valeur est présentée qui est supérieure à celle disponible dans le dépôt. Attendez-vous à une nouvelle version bientôt.

J'ai mis le code source de ce mois sur pastebin. Les liens sont :
https://pastebin.com/Fv5jVy3G

https://pastebin.com/y1vE6z1A

Comme toujours, à la prochaine fois ; soyez prudent, en bonne santé, positif et créatif !