Visualization Climbing Routes with Python and Streamlit

RWEPA | 登山路線視覺化分析平台 

(Python + Streamlit) 【中文字幕】

2023.11.11 更新

streamlit 佈署

步驟1: 連線

連結 https://share.streamlit.io/

選取適當的登入選項, 本例選取 "Continue with GitHub"

步驟2: 登入 Streamlit

使用 GitHub 登入

步驟3:  建立新的app

選取 New app \ Create new app with Github Codespaces

步驟4: 佈署app

參考附圖依序輸出 "GitHub URL", "App URL", 最後按下 [Deploy!] 即完成 Streamlit 佈署.

# end

說明

使用免費 Python 與 Streamlit 模組，建立登山路線視覺化分析平台。

包括以下特色：

1. 理解使用 Python程式匯入 GPX 檔案。
2. 熟悉 Pandas 資料處理、matplotlib 與 folium 視覺化應用。
3. 理解 Streamlit 模組檔案匯出為 Excel 應用。

🌸YouTube (包括中文字幕)：https://youtu.be/-_zghs2qrIg

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大綱

1. 系統展示
2. 程式解說
3. 結論

模組

1. gpxpy - GPX 檔案處理
2. streamlit - 互動式資料分析
3. folium - 地圖視覺化
4. streamlit-folium - Streamlit + 地圖視覺化
5. xlsxwriter - 寫入 Excel 檔案

程式碼下載

🌷系統展示: https://rwepa-climb.streamlit.app/

🌷Code: https://github.com/rwepa/teaching-streamlit-climb

🌷Link: https://rwepa.blogspot.com/2023/08/visualization-climbing-routes-with.html

參考資源

✅GPX, or GPS Exchange Format in Wikipedia, 2023.

https://en.wikipedia.org/wiki/GPS_Exchange_Format

✅Python - streamlit dashboard 教學

https://youtu.be/FW-dl-flLvk

✅Python - Streamlit dashboard 連結

https://rwepa.blogspot.com/2023/01/python-streamlit-dashboard.html

✅Python - Streamlit dashboard 程式碼

https://github.com/rwepa/teaching-streamlit

✅Streamlit Chart elements

https://docs.streamlit.io/library/api-reference/charts

✅Data Science for Cycling, 2023

https://github.com/better-data-science/data-science-for-cycling/blob/main/001_Read_and_Analyze_GPX_Strava_Route.ipynb

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