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Mapserver-Kacheln - Probleme mit der Projektion


Ich versuche, Kacheln mit zu rendern shp2img Tool aus der Mapserver-Suite und meine Kacheln stimmen nicht überein. Kacheln sind wie in openstreetmaps.org nummeriert. Dies ist ein Versuch, eine Kachel (Ebene 1, x=1, y=0) mit einer Ausdehnung [xmin=0, ymin=0, xmax=180, ymax=90] zu zeichnen:
http://img69.imageshack.us/img69/4112/z0x1y0.png">http://img834.imageshack.us/img834/5489/z0x1y0v2.png">
Ein paar Details:
ogrinfo-Ausgabe:

Layer SRS WKT: GEOGCS["Unknown", DATUM["MIF 0", SPHEROID["WGS_84_MAPINFO_Datum_0",6378137.01,298.257223563]], PRIMEM["Greenwich",0], UNIT["Degree",0.017453292519943295]]

Projektionsabschnitt aus MAP-Datei:

PROJEKTION "init=epsg:4326" ENDE

Gelöst, ich habe einfach die Projektion in der MAP-Datei auf Mercator gesetzt:

PROJEKTION "proj=merc" "a=6378137" "b=6378137" "lat_ts=0.0" "lon_0=0.0" "x_0=0.0" "y_0=0" "k=1.0" "units=m" "[email protected] null" "no_defs" END # btw, gibt es eine Möglichkeit, es kürzer zu deklarieren? "init=epsg:900913" ist meinem Mapserver unbekannt.

und in jedem Layer-Objekt wird ein eigenes Koordinatensystem deklariert:

PROJEKTION "init=epsg:4326" ENDE

Danach begann meine Karte, Meter als Einheiten zu verwenden und die Projektion wurde zu Mercator geändert, jetzt sind Kacheln gut.


Bei Namen von Konstanten und Namen von Klassenmembern muss in PHP die Groß-/Kleinschreibung beachtet werden.

Die folgenden MapServer-Konstanten sind verfügbar:

MS_TRUE, MS_FALSE, MS_ON, MS_OFF, MS_YES, MS_NO

MS_INCHES, MS_FEET, MS_MILES, MS_METERS, MS_KILOMETER, MS_DD, MS_PIXELS, MS_NAUTICALMILES

MS_LAYER_POINT, MS_LAYER_LINE, MS_LAYER_POLYGON, MS_LAYER_RASTER, MS_LAYER_ANNOTATION (veraltet seit 6.2), MS_LAYER_QUERY, MS_LAYER_CIRCLE, MS_LAYER_TILEINDEX, MS_LAYER_CHART

MS_ON, MS_OFF, MS_DEFAULT, MS_EMBED, MS_DELETE

ermöglicht die Verwendung von alpha-transparenten Pixmaps mit RGB-Kartenbildern MS_GD_ALPHA

MS_UL, MS_LR, MS_UR, MS_LL, MS_CR, MS_CL, MS_UC, MS_LC, ​​MS_CC, MS_XY, MS_AUTO, MS_AUTO2, MS_FOLLOW, MS_NONE

MS_TINY , MS_SMALL, MS_MEDIUM, MS_LARGE, MS_GIANT

MS_SHAPE_POINT, MS_SHAPE_LINE, MS_SHAPE_POLYGON, MS_SHAPE_NULL

MS_SHP_POINT, MS_SHP_ARC, MS_SHP_POLYGON, MS_SHP_MULTIPOINT

MS_NORMAL, MS_HILITE, MS_SELECTED

MS_INLINE, MS_SHAPEFILE, MS_TILED_SHAPEFILE, MS_SDE, MS_OGR, MS_TILED_OGR, MS_POSTGIS, MS_WMS, MS_ORACLESPATIAL, MS_WFS, MS_GRATICULE, MS_RASTER, MS_PLUGIN, MS_UNION

MS_NOERR, MS_IOERR, MS_MEMERR, MS_TYPEERR, MS_SYMERR, MS_REGEXERR, MS_TTFERR, MS_DBFERR, MS_GDERR, MS_IDENTERR, MS_EOFERR, MS_PROJERR, MS_MISCERR, MS_CGIERR, MS_WEBERR, MS_IMGERR, MS_HASHERR, MS_JOINERR, MS_NOTFOUND, MS_SHPERR, MS_PARSEERR, MS_SDEERR, MS_OGRERR, MS_QUERYERR, MS_WMSERR, MS_WMSCONNERR, MS_ORACLESPATIALERR, MS_WFSERR, MS_WFSCONNERR, MS_MAPCONTEXTERR, MS_HTTPERR, MS_WCSERR

MS_SYMBOL_SIMPLE, MS_SYMBOL_VECTOR, MS_SYMBOL_ELLIPSE, MS_SYMBOL_PIXMAP, MS_SYMBOL_TRUETYPE

MS_IMAGEMODE_PC256, MS_IMAGEMODE_RGB, MS_IMAGEMODE_RGBA, MS_IMAGEMODE_INT16, MS_IMAGEMODE_FLOAT32, MS_IMAGEMODE_BYTE, MS_IMAGEMODE_FEATURE, MS_IMAGEMODE_NULL

MS_STYLE_BINDING_SIZE, MS_STYLE_BINDING_ANGLE, MS_STYLE_BINDING_COLOR, MS_STYLE_BINDING_OUTLINECOLOR, MS_STYLE_BINDING_SYMBOL, MS_STYLE_BINDING_WIDTH

MS_LABEL_BINDING_SIZE, MS_LABEL_BINDING_ANGLE, MS_LABEL_BINDING_COLOR, MS_LABEL_BINDING_OUTLINECOLOR, MS_LABEL_BINDING_FONT, MS_LABEL_BINDING_PRIORITY, MS_LABEL_BINDING_POSITION, MS_LABEL_BINDING_BINDING, MS_LABEL_WSINDING

MS_ALIGN_LEFT, MS_ALIGN_CENTER, MS_ALIGN_RIGHT


Was ist ka-Map

ka-Map ("ka" wie in ka-boom!) ist ein Open-Source-Projekt, das darauf abzielt, eine Javascript-API für die Entwicklung hochgradig interaktiver Web-Mapping-Schnittstellen mit Funktionen bereitzustellen, die in modernen Webbrowsern verfügbar sind.

  • interaktives, kontinuierliches Schwenken ohne Neuladen der Seite
  • Tastaturnavigationsoptionen (Zoomen, Schwenken)
  • Zoomen auf voreingestellte Maßstäbe
  • Unterstützung von Maßstabsleiste, Legende und Tastaturbelegung
  • optionale Ebenensteuerung auf Client-Seite (Ebenen werden sofort sichtbar gemacht, jedoch mit reduzierter Leistung aufgrund von mehr Bildern und möglicherweise langsamerer Browser-Interaktivität)
  • testen. ka-Map muss in allen modernen Browsern so stabil wie möglich sein. Bitte melden Sie Erfolg oder Misserfolg von ka-Map in einem beliebigen Browser
  • Funktionen und Fehler. ka-Map braucht eine aktive Entwickler-Community, um Probleme zu lösen und neue Funktionen hinzuzufügen. Der CVS-Commit-Zugriff ist eingeschränkt, steht jedoch denjenigen zur Verfügung, die ernsthaft daran interessiert sind, Beiträge zu leisten. Trotzdem kann jeder dazu beitragen, Fehler zu melden oder neue oder geänderte Funktionen in der Mailingliste vorzuschlagen oder Code-Patches an die Mailingliste zu senden. Sie werden berücksichtigt und so schnell wie möglich der CVS-Version hinzugefügt
  • Dokumentarfilmer. Es fehlt die Dokumentation, und es werden Mitwirkende benötigt, die bei der Entwickler-API (zur Wartung und Erweiterung des Kerns), einem Benutzerhandbuch zur Integration in eine Kartenanwendung und einem Benutzerhandbuch für die Endbenutzerfunktionen helfen.

Mögliche Lösung

Das Problem kann behoben werden, indem die Projektion außerhalb von Osmarender durchgeführt wird. Man müsste eine OSM-Datei mit Breiten- und Längengraden in eine mit bereits projizierten übersetzen x und ja Werte (oder Easting und Northing, wenn Sie es vorziehen). Dies hätte wahrscheinlich folgende Vorteile:

  • Kein Projektionsfehler
  • Schnellere Verarbeitung, da XSLT in Mathe nicht gut ist
  • Noch schneller im [email protected], da die Projektion nur einmal pro Tileset und nicht einmal pro Zoomstufe erfolgen müsste und Tiles aus einer großen Bitmap geschnitten werden könnten (a la[email protected])
  • Einfache Umrüstung auf andere Projektionen auf Wunsch

Ein Nachteil davon wäre wahrscheinlich die Tatsache, dass Osmarender nicht in der Lage wäre, ein Lat/Lon-Gitter zu zeichnen oder tatsächlich eine Skala in Metern oder Meilen anzuzeigen, weil es nichts über den geographischen Begrenzungsrahmen weiß, den er rendert.

Benutzer: Frederik Ramm hat ein Prototyp-Projektionsskript und einen modifizierten Osmarender, um mit seiner Ausgabe zu arbeiten. Es scheint zu tun, was es soll, muss aber noch ein wenig gefeilt und poliert werden, bevor man [email protected] wiederbeleben kann.

  • Diese Probleme wurden in anderer freier Software bereits solide gelöst,
    • Die Mailingliste PROJ.4 wird Sie in diesen Bereichen beraten. Sie ist eine mächtige Sammlung von Experten. Durchsuchen Sie ihre Mailinglisten-Archive nach Threads (d. h. Schimpfwörtern) über die "Google Sphere"-Projektion.
      Siehe auch diese proj4-Parameter für die Mercator-Projektion von Google auf einer kugelförmigen Erde.
    • Auch die GDAL/OGR-Tools und -Entwickler könnten hilfreich sein, um korrekt georeferenzierte Kacheln zu generieren und einen WMSMapServer einzurichten, was eine ideale (Online-)Lösung wäre.

    Mapserver-Kacheln - Probleme mit der Projektion - Geographische Informationssysteme

    Interaktive Visualisierung in Python

    /> Dieses Tutorial ist lizenziert unter einer Creative Commons Namensnennung-Nicht kommerziell 4.0 International Lizenz.

    Dieses Lab bietet einen Überblick über die interaktive Datenvisualisierung in Python mit plotly . Es bietet eine Übersicht und einen Vergleich der Bokeh- und Plotly-Pakete. Es bietet einen Überblick über die Plotly-Funktionalität, wobei der Schwerpunkt auf den plotly.express-Funktionen für eine Vielzahl von Plottypen liegt, einschließlich 2D-Plots mit kartesischem Koordinatensystem und Kartierung mit Geodaten. Es endet mit einer Übersicht über die Exportmöglichkeiten von Plotfiguren.

    Am Ende dieses Labs sind die Studierenden in der Lage:

    • Verstehen Sie die grundlegenden Komponenten der interaktiven Python-Visualisierungspakete Bokeh und Pandas
    • Verstehen Sie die grundlegende Syntax, die verwendet wird, um mithilfe von plotly.express-Funktionen eine Plot-Figur für eine Vielzahl von Plot-Typen zu generieren
    • Verstehen Sie die Syntax und die verfügbaren Optionen zum Anpassen einer Plot-Figur
    • Verstehen Sie die Exportoptionen für eine grafisch dargestellte Figur
    • In der Lage sein, die Funktionen von plotly.express zu verwenden, um ihre eigenen Figuren mit einem grundlegenden Maß an Anpassung zu generieren
    • Verstehen Sie, wie Sie mit der Plotly-Dokumentation für Tutorials und Fehlerbehebung navigieren und interagieren

    Klicken Sie hier und wählen Sie die Option "Speichern unter", um dieses Lab als Jupyter Notebook herunterzuladen.

    Der Autor hat beim Schreiben dieses Tutorials die folgenden Ressourcen zu Rate gezogen:

    Bis zu diesem Punkt haben wir in Python generierte statische Bildplots mit einer Kombination aus pandas , matplotlib und seaborn .

    Aber in vielen Fällen möchten wir vielleicht interaktive Plots erstellen, die im Web existieren können.

    Wir sehen diese Art von Interaktivität in Datenjournalismus-Projekten:

    Wir sehen diese Art von Interaktivität bei Oberflächen im Dashboard-Stil, wie dem COVID-19-Dashboard der Johns Hopkins University.

    Die beiden führenden Python-Pakete, mit denen interaktive Visualisierungen für das Web generiert werden können, sind Bokeh und Plotly.

    Wir geben jeweils einen kurzen Überblick mit einigen Vergleichsüberlegungen, bevor wir uns auf plotly konzentrieren.

    "Bokeh ist eine interaktive Visualisierungsbibliothek für moderne Webbrowser. Sie bietet eine elegante, prägnante Konstruktion vielseitiger Grafiken und bietet leistungsstarke Interaktivität über große oder Streaming-Datensätze. Bokeh kann jedem helfen, der schnell und einfach interaktive Diagramme und Dashboards erstellen möchte und Datenanwendungen" (Bokeh-Dokumentation)

    bokeh entstand 2013 und verwendet einen glyphen- und modellbasierten Ansatz beim Erstellen interaktiver Visualisierungen.

    bokeh basiert auf D3.js , einer JavaScript-Bibliothek zur interaktiven Visualisierung.

    Die vollständige Anpassung in Bokeh erfordert einige JavaScript-Kenntnisse.

    Beispielcode und Ausgabe für einen Bokeh-Plot.

    "Plotly ist ein Unternehmen für technische Informatik mit Hauptsitz in Montreal, Quebec, das Online-Datenanalyse- und Visualisierungstools entwickelt. Plotly bietet Online-Grafik-, Analyse- und Statistiktools für Einzelpersonen und die Zusammenarbeit sowie wissenschaftliche Grafikbibliotheken für Python, R, MATLAB, Perl, Julia, Arduino und REST" (Wikipedia).

    Die Plotly Python-Grafikbibliothek wird von der Firma Plotly unterstützt.

    Plotly setzt auf Python und das Django-Framework und verwendet JavaScript, D3.js, HTML und CSS für sein Frontend.

    Plotly-Dateien werden im Simple Storage Service (S3) von Amazon Web Services gespeichert.

    Das Unternehmen wurde 2012 gegründet und war auf der PyCon 2013 ein vorgestelltes Startup, das 2018 die SciPy-Konferenz sponserte.

    Während der Series-A-Finanzierung sammelte Plotly 5,5 Millionen US-Dollar, unterstützt von MHS Capital, Siemens Venture Capital, Rho Ventures, Real Ventures und der Silicon Valley Bank.

    Plotly bietet eine Reihe von Produkten an, von denen einige kostenlos oder Open Source sind und andere auf Abonnements basieren.

    • Strich: ein Open-Source-Webanwendungs-Framework für Python, R und Julia
    • Chart Studio: eine grafische Benutzeroberfläche zum Analysieren und Visualisieren von Daten Einzelbenutzerversion ist kostenlos, Unternehmensbereitstellungen haben ein Preismodell
    • API-Bibliotheken: Open-Source-Grafikbibliotheken für Python, R und Julia
    • Plotly-Apps: Google Chrome-App
    • PLotly.js: Open-Source-JavaScript-Grafik- und Dashboard-Bibliothek
    • Plotly Enterprise: Preismodell für lokale Plotly-Installation und -Bereitstellung

    In den letzten Jahren hat sich Plotly in die Bereiche Machine Learning und künstliche Intelligenz-App-Unterstützung sowie Supply-Chain-Technologie für künstliche Intelligenz eingearbeitet und erweitert seine Preisoptionen für Unternehmen weiter.

    Weitere Informationen zur Geschichte von Plotly: Plotly, "Über uns"

    Weitere Informationen zu Plotly-Produkten:

    Die Unternehmensprodukte von Plotly werden von Unternehmen wie NVIDIA, Tesla, Shell, Citi Bank und Amgen verwendet.

    Das Produkt Chart Studio von Plotly wird von einer Reihe von Journalismus-Outfits und -Unternehmen verwendet, darunter S&P Global, The Washington Post, Wired, Tesla und Medium.

    Zum Zeitpunkt, als dieses Tutorial geschrieben wurde (Dezember 2020), hatte das Führungsteam von Plotly keine Frauen in technischen Rollen und keine farbigen Personen.

    Auf den ersten Blick scheinen Bokeh und Plotly ähnliche Eigenschaften und Funktionen zu haben.

    Beide basieren auf JavaScript-Bibliotheken, können mit in Pandas gespeicherten Daten arbeiten und interaktive Webanwendungen generieren.

    Die Pakete haben eine sehr unterschiedliche Syntax für die Erstellung von Visualisierungen und Anwendungen und stützen sich bei der Bereitstellung von Webanwendungen auf unterschiedliche Back-End-Infrastrukturen.

    Neben dem Support und der Infrastruktur des Unternehmens Plotly verfügt plotly über eine deutlich größere Benutzergemeinschaft, die aus Einzelpersonen und Unternehmen besteht.

    Plotly-Grafikbibliotheken sind auch in anderen Sprachen als Python verfügbar, insbesondere in R und Julia.

    bokeh wurde für Python entwickelt, wobei die eigenständige BokehJS-Bibliothek für JavaScript verfügbar ist.

    Dieses Tutorial konzentriert sich auf plotly , aber die oben hervorgehobenen Bokeh-Ressourcen sind ein nützlicher Ausgangspunkt für die Arbeit mit dem anderen Paket.

    Für tiefergehende Bokeh- und Plot-Vergleiche:

    • Paul Iacomi, "Plotly vs. Bokeh: Interaktive Python-Visualisierung Vor- und Nachteile"Persönlicher Blog (7. Juni 2020)
    • Stackshare, "Bokeh vs Plotly"
    • Flavian, „Bokeh vs Dash – Welches ist das beste Framework für Python?Sicara (20. Februar 2020)
    • reddit, "Plotly vs Bokeh vs." (2017)
    • Scott Fitzpatrick, „Python-Dashboards erstellen: Dash vs. Bokeh“Aktiver Zustand (19. September 2019)
    • Gabriela Moreira Mafra, "Auswahl eines von vielen Python-Visualisierungstools"Magrathea Lab-Blog (22.09.2018)
    • Antoine Hue, "Welche Bibliothek sollte ich für mein Python-Dashboard verwenden?"Auf dem Weg zur Datenwissenschaft (31.08.2020)

    Erste Schritte mit plotly

    1. Plotly installieren:
    • mit pip: pip install plotly
    • mit conda : conda install -c plotly
    • mit Jupyter Notebook: pip install "notebook>=5.3" "ipywidgets>=7.2"
    • Verwenden von Conda in Jupyter Notebook: Conda install "notebook>=5.3" "ipywidgets>=7.2"

    Plotly.js, die auf Plotly basierende JavaScript-Bibliothek, versteht Figuren als Bäume mit benannten Knoten, sogenannten Attributen.

    Der Wurzelknoten des Baums als drei Attribute der obersten Ebene.

    Die oberste Ebene Daten Das Attribut besteht aus einer Liste von Diktaten, die als Traces bezeichnet werden.

    Jede Kurve hat einen Plottyp (Scatter, Bar, Pie usw.) und wird auf einem einzelnen Subplot gezeichnet.

    Ablaufverfolgungen können je nach Ablaufverfolgungstyp eine einzelne Legende und andere Attribute aufweisen.

    Die oberste Ebene Layout Das Attribut wird als "Layout" bezeichnet und besteht aus einem Diktat mit Attributen, die Teile der Figur steuern, die keine Daten sind.

    Teile der Abbildung, die durch das Layout-Attribut gesteuert werden, umfassen:

    • Abmessungen und Ränder
    • Vorlagen, Schriftarten, Farben, Hover-Labels
    • Titel und Legenden
    • Nicht-Datenmarkierungen wie Anmerkungen, Formen und Bilder
    • Steuerelemente wie Schaltflächen, Umschalter, Menüs oder Schieberegler

    Die oberste Ebene Rahmen -Attribut ist nicht für alle Plottypen vorhanden.

    Frames besteht aus einer Liste von Diktaten, die aufeinanderfolgende Frames in einem animierten Plot definieren.

    Jeder Frame in der Sequenz hat sein eigenes Datenattribut (und andere Parameter).

    Beim Erstellen einer Figur müssen Sie nicht jedes Attribut jedes Objekts ausfüllen.

    Die JavaScript-Schicht kann Standardwerte für einige nicht spezifizierte Attribute berechnen.

    Schauen wir uns ein Beispiel für ein einfaches Liniendiagramm an.

    Python-Code, der den Plot mit plotly generiert:

    Wir können fig.to_dict() und fig.to_json() verwenden, um das Back-End einer Plot-Figur als Wörterbuch bzw. JSON-Objekt darzustellen.

    2D-Unterdiagramme des kartesischen Koordinatensystems sind die am häufigsten verwendete Art von Unterdiagrammen.

    In plotly unterstützen Traces, die mit diesen Subplots kompatibel sind, xaxis- und yaxis-Attribute.

    Mit kartesischen 2D-Subplots kompatible Trace-Typen umfassen Scatterplots, Balkendiagramme, Histogramme und Boxplots.

    Sowohl die X- als auch die Y-Achse unterstützen ein Typattribut.

    Das type-Attribut kann eine Ablaufverfolgung ändern, um kontinuierliche Werte, zeitliche Werte oder kategoriale Werte anzuzeigen.

    Das Modul plotly.express enthält Funktionen, die ganze Figuren auf einmal erstellen können.

    Die Funktionen von plotly.express sind als benutzerfreundlicher Einstiegspunkt in das Paket plotly konzipiert.

    Ein Diagrammobjekt wird als Teil einer beliebigen plotly.express-Funktion erstellt, aber der Zweck der plotly.express-Funktion besteht darin, den Codeumfang, der zum Erstellen, Anpassen und Rendern des Diagrammobjekts erforderlich ist, erheblich zu reduzieren.

    Um mit plotly.express ein Streudiagramm zu erstellen, verwenden wir die Funktion px.scatter(), die Werte für die X- und Y-Achse übernimmt.

    Ohne zusätzliche Argumente werden die Standardformatierungs- und Stiloptionen angewendet.

    Von Teilstrichen über Achsenbeschriftungen bis hin zu Rasterlinien und Hover-Beschriftungen wurde alles von den plotly.express-Standards generiert.

    Um ein Streudiagramm aus Daten zu erstellen, die in einem DataFrame gespeichert sind, gilt weiterhin dieselbe allgemeine Syntax, die X- und Y-Werte angibt.

    Ein Beispiel mit Daten über Blumen.

    Im Datenrahmenbeispiel haben wir den gesamten Datenrahmen an px.scatter() übergeben und mit Spalten für die X- und Y-Achse angegeben.

    In der resultierenden Abbildung können wir sehen, wie die Spaltennamen als Achsenbeschriftungen grafisch zugewiesen werden.

    Wir können Punktfarbe und -größe ändern, um die zugrunde liegenden Werte im Datenrahmen widerzuspiegeln.

    Wir können auch die im Hover-Label angezeigten Informationen ändern.

    In diesem modifizierten Beispiel gibt Farbe an, welches Feld zum Färben von Punkten verwendet werden soll.

    size gibt an, welches Feld für die Größe von Punkten verwendet werden soll.

    hover_data fügt dem Hover-Label, das jetzt 5 verschiedene Felder enthält, Felder hinzu, die noch nicht in der Abbildung enthalten sind.

    Weitere Informationen zu Streudiagrammen in plotly:

    Wir können mit px.line() ein einfaches Liniendiagramm erstellen.

    In diesem Beispiel werden Beispieldaten zur Lebenserwartung verwendet.

    In diesem Beispiel übergeben wir eine Teilmenge des Gapminder-Datenrahmens an die px.line()-Funktion.

    Wir geben an, welche Felder für die Werte der X- und Y-Achse verwendet werden sollen, und geben der Abbildung einen Titel.

    Nehmen wir an, wir wollten ein Liniendiagramm mit Daten für zwei Länder erstellen.

    Wir könnten den Datenrahmen entsprechend filtern und den Farbparameter verwenden.

    1. Nehmen wir an, wir möchten das Liniendiagramm so ändern, dass es eine Linie für einzelne Länder enthält und die Linien nach Kontinent einfärbt.

    Im modifizierten Beispiel färben wir die Linien nach Kontinent und gruppieren die Linien nach Ländern.

    Wir verwenden auch line_group, um Zeilen in einer Spalte in Zeilen zu gruppieren.

    Wir verwenden hover_name, um einen Titel oder Namen für die Hover-Labels festzulegen.

    Der Ländername steht jetzt oben auf jedem Überlabel.

    Weitere Online-Plots in plotly:

    Wir können mit px.bar() ein Balkendiagramm erstellen.

    In den Standardeinstellungen wird jede Zeile des Datenrahmens als rechteckige Markierung dargestellt.

    Ein Beispiel mit Bevölkerungsdaten aus dem Dataset des vorherigen Beispiels.

    In diesem Beispiel wird die Jahresspalte als X-Achsenwert und die Popspalte als Y-Achsenwert zugewiesen.

    Wir können auch mit px.bar() ein gestapeltes Balkendiagramm generieren.

    Sehen wir uns ein gestapeltes Balkendiagramm für Beispieldaten an, die in zwei verschiedenen Formaten gespeichert sind.

    Wie wir im Pandas-Labor gelernt haben, können Daten in langer oder breiter Form gespeichert werden.

    Langform-Daten hat eine Zeile pro Beobachtung und eine Spalte pro Variable. Auch bekannt als aufgeräumte Daten.

    Großformatige Daten hat eine Zeile pro Wert der ersten Variablen und eine Spalte pro Wert des zweiten Werts.

    Ein schneller Vergleich von langen und breiten Daten für denselben olympischen Medaillendatensatz.

    Im Breitformat-Beispiel übergeben wir eine Spaltenliste an die Y-Achse.

    Für das Breitformat-Beispiel möchten wir möglicherweise die Felder beim Generieren der Hover-Beschriftungen neu beschriften.

    Im modifizierten Beispiel haben wir ein Wörterbuch an Labels übergeben, um diese Felder im Hover-Label manuell umzubenennen.

    Wenn wir das Styling für das Breitformat-Beispiel ändern möchten, könnten wir eine Stilvorlage (ähnlich einem Stylesheet), eine Farbzuordnung und Achsenbeschriftungen angeben.

    Im gestylten modifizierten Beispiel haben wir die Feldbeschriftungen erneut modifiziert, indem wir ein Wörterbuch an labels übergeben haben.

    Wir haben Farbe nach Feldwert mit color_discrete_map angegeben.

    Wir legen eine Stilvorlage mit template fest.

    Wir haben .update_layout() verwendet, um eine Schriftfamilie für die Figuren- und Achsentitel festzulegen und auch die Legende auszublenden.

    Wir können den Bar-Modus auch mit .update_layout() mit dem Barmode-Attribut einstellen.

    Wenn Sie barmode auf stack setzen, wird ein gestapeltes Balkendiagramm erzeugt.

    Denken Sie daran, dass in einem horizontalen Balkendiagramm die Werte der X- und Y-Achse die Umkehrung eines vertikalen Balkendiagramms sind.

    Weitere Informationen zu Balkendiagrammen in Plotly:

    Wir können ein Kreisdiagramm mit px.pie() erstellen.

    Ein Beispiel mit unseren Stichprobendaten zur globalen Bevölkerung:

    Vielleicht ein nützliches Beispiel für den begrenzten Nutzen von Kreisdiagrammen.

    In diesem Beispiel übergeben wir den gefilterten Datenrahmen an px.pie() und geben das Pop-Feld als Slice-Wert und country als Slice-Namen an.

    Ein weiteres Beispiel mit der Restaurantrechnung und den Trinkgelddaten.

    In diesem Beispiel übergeben wir den gesamten Datenrahmen an px.pie() und weisen tip als Slice-Wert und day als Slice-Namen zu.

    Jeder Tag ist ein Stück vom Kuchen, und plotly.express und die Funktion px.pie() haben die zugrunde liegenden Berechnungen durchgeführt, um die aggregierten Trinkgelddaten als Prozent anzuzeigen.

    Ein Donut-Diagramm ist ein modifiziertes Kreisdiagramm mit einem leeren Kreis in der Mitte des Kreises.

    Wir können ein Ringdiagramm erstellen, indem wir ein Diagrammobjekt erstellen und einen Wert für den Lochparameter angeben.

    In diesem Beispiel wird plotly.express nicht verwendet, sondern das Diagrammobjekt manuell erstellt.

    In Bezug auf die Unterschiede zwischen der Funktionssyntax von plotly.express und der Syntax von plotly.graph_object gibt es viel zu lernen.

    Für unsere Zwecke können wir uns darauf konzentrieren, wie Werte, Labels und ein Lochparameter an go.Figure() und go.Pie() übergeben werden, um den Plot zu erstellen.

    Mehrstufige Tortendiagramme werden als Sunburst-Diagramme bezeichnet.

    Mit der Funktion plotly.express px.sunburst() können wir ein Sunburst-Diagramm erstellen.

    Nehmen wir an, wir haben einen Stammbaum, den wir mit einem Sunburst-Diagramm darstellen möchten.

    Bei px.sunburst() ist jede Zeile des DataFrame ein Sektor des Sunburst.

    Jeder Sektor im Sunburst-Diagramm entspricht einem Stück des Kuchens in einem Kreisdiagramm.

    Ein Blasendiagramm ist ein Streudiagramm, bei dem die Markergröße an eine dritte Dimension der Daten gebunden ist.

    Wir können Blasendiagramme in plotly.express erstellen, indem wir die px.scatter()-Funktion verwenden und den Größenparameter einem Datenfeld zuweisen.

    Ein Beispiel, das ein einzelnes Jahr der globalen Bevölkerungsdaten verwendet, wobei das Pro-Kopf-BIP der X-Achsen-Wert und die durchschnittliche Lebenserwartung der Y-Achsen-Wert ist.

    Die Markermarkergröße wird durch die Population bestimmt.

    In diesem Beispiel verwenden wir px.scatter(), um ein Streudiagramm zu erstellen.

    Wenn Sie size auf pop setzen, wird die Markergröße durch den numerischen Wert im Pop-Feld bestimmt.

    Außerdem legen wir mit size_max eine maximale Markergröße fest.

    Durch Setzen von color auf kontinent wird die Markerfarbe durch den Kontinent-Feldstring bestimmt.

    Wir legen einen Namen oder Titel für die Hover-Labels mit hover_name fest.

    Wenn log_x auf True gesetzt wird (der Standardwert für dieses Attribut ist False ), bedeutet dies, dass die X-Achse in kartesischen Koordinaten logarithmisch skaliert wird.

    Weitere Informationen zu Blasendiagrammen in Plotly:

    Zeichnen von kategorialen Daten

    Für unsere Zwecke sind kategoriale Daten als qualitative, nominale oder ordinale Daten definiert, die diskret oder nicht kontinuierlich sind.

    Kategoriale Daten stehen im Gegensatz zu numerischen Daten, die kontinuierlich sind.

    Der Achsentyp bestimmt, wie die Daten in der resultierenden Abbildung dargestellt werden.

    In plotly erkannte Achsentypen:

    Der Achsentyp wird von Plotly basierend auf den mit der jeweiligen Achse verknüpften Daten automatisch erkannt.

    Wenn plotly die Daten nicht als multicategory , date oder category erkennt (es prüft sequentiell in dieser Reihenfolge), wird standardmäßig linear verwendet.

    Beim Testen von Daten mit mehreren Kategorien sucht plotly nach einem verschachtelten Array.

    Beim Testen auf Datum oder Kategorie erfordert plotly mehr als doppelt so viele eindeutige Datums- oder Kategoriezeichenfolgen wie eindeutige Zahlen, um einen dieser Achsentypen auszuwählen.

    Wir können uns Szenarien vorstellen, in denen wir mit kategorialen Daten arbeiten, die von plotly nicht genau automatisch erkannt würden.

    Über die Attribute xaxis_type und yaxis_type können wir Plotly anweisen, eine Achse als kategoriale Daten zu erkennen.

    Ein Beispiel für kategoriale Daten, die als Balkendiagramm dargestellt werden.

    In diesem Beispiel wäre der automatisch erkannte X-Achsentyp linear .

    Durch die Verwendung von .update_xaxes(type='category') erzwingen wir, dass die X-Achse kategorial ist.

    Wir können die Kategoriereihenfolge auch steuern, indem wir ein Wörterbuch an den Parameter category_orders übergeben.

    Ein Beispiel mit nebeneinander liegenden Balkendiagrammen mit kategorialen Daten für die Restaurant- und Trinkgelddaten.

    Zusätzlich zum Setzen der Parameter color , barmode und facet_col übergeben wir ein Dictionary an category_orders, um die Reihenfolge für jede Kategorie im Plot zu bestimmen.

    Wir können Kategorien auch automatisch nach Namen oder Gesamtwert sortieren, indem wir .update_xaxes() oder .update_yaxes() in Kombination mit dem categoryorder-Parameter verwenden.

    Wenn Sie die Kategoriereihenfolge auf Kategorie aufsteigend oder Kategorie absteigend einstellen, werden Kategorien alphabetisch sortiert.

    Wenn Sie die Kategoriereihenfolge auf aufsteigend gesamt oder absteigend festlegen, werden Kategorien numerisch nach dem Gesamtwert sortiert.

    Weitere Informationen zu kategorialen Daten und Plotly:

    • Titel
    • Achsenbeschriftungen
    • Legende
    • Skala oder Markierungen
    • Hover-Label
    • Datenquelle
    • Liniendiagramme
    • Balkendiagramm
    • Gruppiertes Balkendiagramm
    • Horizontales Balkendiagramm
    • Gestapeltes Balkendiagramm
    • Histogramm
    • Box-Plot
    • Grundstücksfläche
    • Streudiagramm
    • Kuchendiagramm
    • Donut-Diagramm
    • Sunburst-Diagramm
    • Tabelle

    Bisher haben wir mit Daten gearbeitet, die auf einem kartesischen 2D-Koordinatensystem mit x- und y-Achsen aufgetragen wurden.

    Für unsere Zwecke ist es am nützlichsten, sich Karten auf die gleiche Weise vorzustellen – wie Daten, die in einem Koordinatensystem dargestellt sind.

    Mit Ausnahme von Karten ist dieses Koordinatensystem typischerweise eine Art von Breiten- oder Längengrad-basierter Projektion, und die darzustellenden Daten enthalten explizite Ortsinformationen (anstelle eines numerischen oder kategorialen Felds, das auf eine Achse abgebildet werden kann).

    plotly unterstützt zwei verschiedene Kartentypen.

    Mapbox-Karten sind kachelbasierte Karten, die mit Kacheln gerendert werden, die sich zu einem Kartenplot zusammenfügen.

    Geo-Karten sind umrissbasierte Karten, die mit dem layout.geo-Objekt gerendert werden, das Kartenkonfigurationsinformationen enthält.

    Wir beginnen mit einem Blick auf umrissbasierte Geo-Karten, bevor wir uns mit den kachelbasierten Mapbox-Karten befassen.

    Geo-Karten oder umrissbasierte Karten

    Plotly Geo-Karten verfügen über einen integrierten Basiskarten-Layer, der aus "physischen" und "kulturellen" Daten aus dem Natural Earth Dataset besteht.

    Wir können verschiedene Komponenten dieser Basisschicht ein- oder ausblenden sowie ändern.

    Wir können einen Blick auf die eingebaute Basiskarte werfen, die nur Länderuntereinheiten zeigt.

    Es gibt einige Optionen zum Zoomen oder Fokussieren des in der Basiskarte dargestellten Bereichs.

    Wir können das Attribut layout.geo.fitbounds auf Standorte setzen, um den visuellen Basiskartenbereich basierend auf den gezeichneten Daten automatisch zu zentrieren.

    Wir können den Umfang einer Karte auch mithilfe einer benannten Untermenge festlegen.

    Zu den verfügbaren benannten Bereichen gehören:

    • Welt
    • USA
    • Europa
    • Asien
    • Afrika
    • Nordamerika
    • Südamerika
    1. Sorry, Pinguine und Eisbären.

    Da wir nun über einen Basiskarten-Layer verfügen, der als Koordinatensystem für unser Diagramm dient, können wir Daten mit diesem Koordinatensystem darstellen.

    Wenn wir Karten als eine andere Zeit des Plots verstehen, die ein anderes Projektionssystem verwendet, sind Karten mit Markern nur eine andere Art von Streudiagrammen.

    Wir können die Funktion px.scatter_geo() verwenden, um Punktdaten mit räumlichen Dimensionen zu zeichnen.

    Wir können eine Punktkarte für den globalen Bevölkerungsdatensatz erstellen.

    In diesem Beispiel übergeben wir den gesamten Datenrahmen df an die Funktion px.scatter_geo().

    Wir verwenden Standorte, um die Spalte mit Standortinformationen zu notieren.

    Der Größenparameter bestimmt die Größe jedes Markers basierend auf dem Pop-Feldwert.

    Nehmen wir an, wir wollten eine andere Art der globalen Projektion verwenden und die Punkte nach Kontinenten einfärben.

    Im modifizierten Beispiel legen wir Farbe fest, um jedem eindeutigen Wert in Kontinent eine Farbe zuzuweisen.

    Wir setzen den hover_name auf country .

    Und wir setzen die Projektion auf natürliche Erde, um die darunter liegende Basiskartenebene zu ändern.

    Wir können mit GeoPandas auch eine Karte aus Geodaten erstellen, die in einem Pandas DataFrame gespeichert sind.

    Ein Beispiel mit US-Flughafenverkehrsdaten.

    1. In diesem Beispiel verwenden wir die graph_object -Syntax von plotly , um die Abbildung zu erstellen und anzugeben, welche Spalten im Datenrahmen Breiten- und Längengradinformationen enthalten.

    Wir können uns leicht ein Szenario vorstellen, in dem eine Karte mit Punktdaten (oder ein Streudiagramm auf einem Kartenprojektionssystem) nicht die effektivste Methode zur Darstellung von Daten ist.

    Wenn Sie beispielsweise mit Geodateneinheiten arbeiten, die keine singulären Breiten- und Längengrade sind, kann die Darstellung eines Gebiets mithilfe eines Polygons zu einem aufschlussreicheren Diagramm führen.

    Beim Arbeiten mit Daten auf Bezirks-, Bundesstaat-, Landesebene usw. sind Polygone möglicherweise Punkten vorzuziehen.

    Wir nennen diese Art von Karten Choroplethenkarten.

    Wir können die Funktion px.choropleth() verwenden, um in plotly eine umrissbasierte Choroplethenkarte zu erstellen.

    Choroplethen-Maps erfordern zwei Haupttypen von Eingaben, um eine Map zu generieren:

    • Geometrieinformationen: kann mit einer GeoJSON-Datei bereitgestellt werden, in der jedes Feature (Polygon) ein ID-Feld hat, das verwendet werden kann, um Attributdaten zu verbinden
      • plotly enthält integrierte Geometrien für US-Bundesstaaten und Länder der Welt
      1. Werfen wir einen kurzen Blick auf das zugrunde liegende JSON-Objekt für eine GeoJSON-Beispieldatei.

      Wir haben unsere geometrischen Informationen geladen.

      Nun zu den Attributdaten oder Datenwerten, die durch ein ID-Feld indiziert sind.

      In diesem Beispiel werden Arbeitslosigkeitsdaten auf Kreisebene verwendet, die durch den FIPS-Code als eindeutige ID indiziert sind.

      Jetzt können wir mit den geometrischen Informationen und den Attributdaten arbeiten, um eine Choroplethenkarte zu erstellen.

      Wir tun dies mit der Funktion px.choropleth().

      Siehe, eine Choroplethenkarte, die die Arbeitslosenquoten für US-Counties zeigt.

      In diesem Beispiel legen wir die Landkreise GeoJSON als geometrische Daten fest.

      Wir geben das gemeinsame Feld an, das zum Verbinden der beiden Datensätze verwendet werden soll, fips .

      Wir basieren die Polygonfarbe auf dem unemp -Feld mit color .

      Wir legen die Anzahl der Farben oder den Farbbereich mit range_color fest.

      Wir wählen eine kontinuierliche Colormap mit color_continuous_scale aus.

      Und wir aktualisieren den unemp-Feldnamen mithilfe von Labels.

      Weitere Informationen zu umrissbasierten Karten in plotly:

      Mapbox und kachelbasierte Karten

      Mapbox-Karten sind kachelbasierte Karten, die mit Kacheln gerendert werden, die sich zu einem Kartenplot zusammenfügen.

      Mapbox-Kachelkarten sind ebenenbasiert.

      Der Basiskartenlayer wird durch layout.mapbox.style definiert.

      Der auf der Basiskarte dargestellte Daten-Layer wird durch eine plotly.express- oder graph_object-Funktion gesteuert.

      layout.mapbox.layers kann bei Bedarf zusätzliche Layer definieren.

      In den standardmäßigen Ploteinstellungen werden diese Layer in der folgenden Reihenfolge gerendert:

      • Basisebene ( layout.mapbox.style )
      • Datenschicht (Trace-Objekt)
      • zusätzliche Layer ( layout.mapbox.layers )

      In diesen Beispielen bezieht sich Mapbox auf die Open-Source-JavaScript-Bibliothek Mapbox GL.

      Die Mapbox-JavaScript-Bibliothek ist in plotly integriert.

      Einige Komponenten von Mapbox sind ohne Zugriffstoken verfügbar.

      Andere Mapbox-Komponenten benötigen zur Verwendung ein Zugriffstoken.

      Navigieren Sie zu https://docs.mapbox.com/help/how-mapbox-works/access-tokens/, um ein kostenloses Mapbox-Konto einzurichten und ein Zugriffstoken zu erhalten.

      Bei Bedarf kann der Token mit der Konfigurationsfunktion px.set_mapbox_access_token() gesetzt werden.

      Es gibt einige Optionen für Basiskarten-Layer mit layout.mapbox.style .

      white-bg ist eine leere weiße Leinwand und enthält keine externen HTTP-Anfragen.

      Rasterkacheln von öffentlichen Kachelservern:

      • `open-street-map
      • carto-positron
      • Karton-Dunkelmasse
      • Staubgefäß-Gelände
      • Staubblatt-Toner
      • Staubblatt-Aquarell
      1. Vektorkacheln vom Mapbox-Dienst (Zugriffstoken erforderlich):
      • Basic
      • Straßen
      • draußen
      • Licht
      • dunkel
      • Satellit
      • Satellitenstraßen

      Wir können den Basiskarten-Layer auch mithilfe einer Mapbox-Service-Style-URL angeben.

      Diese Stile erfordern ein Zugriffstoken.

      Erstellen wir mit open-street-map einen Basiskarten-Layer.

      Wir könnten den mapbox_style zugewiesenen Wert ändern, um den Stil der Basiskartenebene zu ändern.

      In einer Situation, in der wir einen Basiskartenlayer von einer URL laden, würden wir mapbox_style auf white-bg setzen, um eine leere Leinwand für den externen Basiskartenlayerstil zu erstellen.

      Ein weiteres Beispiel, das öffentliche Kacheln des United States Geological Survey (USGS) verwendet. Kein Zugriffstoken erforderlich.

      Jetzt können wir die Funktion px.scatter_mapbox() verwenden, um unserer Figur Punktdaten hinzuzufügen.

      In diesem Beispiel wird die Open-Street-Map-Basiskarte aus dem vorherigen Abschnitt verwendet und Punktdaten für 1.000 US-Städte mit der höchsten Bevölkerungszahl hinzugefügt.

      Wir geben an, welche Felder im us_cities-Datenrahmen die Breiten- und Längengradinformationen ( lat und lon ) enthalten.

      Wir legen eine Farbfolge mit diskreten Farben fest.

      Da aber für ein Farbattribut kein Feld zugewiesen ist, haben alle Punkte die gleiche Farbe.

      Wenn wir die Punkte basierend auf der Populationsgröße einfärben wollten, würden wir zu einer kontinuierlichen Farbskala wechseln.

      1. If we wanted our point size to be based on the population value, we would modify the size parameter.

      Another example that uses rideshare data for Montreal.

      In this example, point size is based on the number of car hours ( car_hours ) and point color is based on time of day ( peak_hour ).

      We pass the entire dataframe to px.scatter_mapbox and specify which fields include geospatial information.

      We set color and size and assign a maximum size for the points.

      plotly includes a number of built-in discrete and continuous colormaps.

      To learn more about the built-in colormap options:

      We can also create tile-map choropleth maps using the px.choropleth_mapbox() function.

      Tile-map choropleth maps require the same two main types of input to generate a map:

      • Geometry information: can be supplied using a GeoJSON file in which each feature (polygon) has an id field that can be used to connect attribute data
        • plotly includes built-in geometries for US states and world countries

        We'll use the same county unemployment data from the previous choropleth map section.

        With px.choropleth_mapbox() , each row of the dataframe is represented by a polygon.

        An sample choropleth map of the county unemployment data, using the base layer carto-positron which does not require an access token.

        And again, we have a choropleth map showing unemployment rates for US counties.

        In this example, we set the counties GeoJSON as the geometric data.

        We specify the common field to use to connect the two datasets, fips .

        We base polygon color on the unemp field using color .

        We set the number of colors or color range using range_color .

        We select a continuous colormap using color_continuous_scale .

        And we update the unemp field name using labels .

        For more on tile-based maps in plotly :

        • Title
        • Hover labels
        • Scale
        • Datenquelle
        • Geo Maps, or Outline-Based Maps
          • Point map
          • Choropleth map
          • Mapbox or Tile-Based Maps
            • Point map
            • Choropleth map

            plotly.express does not include a table function, but we can create a graph object table using go.Figure() in combination with go.Table() .

            We can create two columns of data with sample scores for A and B letter grades.

            There's a lot to get into in terms of the differences between plotly.express function syntax and plotly.graph_object syntax.

            For our purposes, we can focus on how the table header takes a dictionary with column labels, and the cells also take a dictionary with two lists of values.

            These dictionaries are passed to go.Figure() and go.Table() to create the plot.

            We could also generate a table from data stored in a pandas DataFrame .

            This example also includes style parameters for the table.

            This example includes style attributes like fill_color and align for both header and cells .

            For header , this example takes a dictionary with the DataFrame column labels as a list, and the DataFrame column values as values for the cells .


            Georeferencing with Paper Maps - PowerPoint PPT Presentation

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            Summary

            Digital soil mapping uses field and laboratory observations coupled with spatially explicit environmental covariates (SCORPAN) and modern computer technology to predict soil classes or properties. It complements and builds upon the collective knowledge and expertise accumulated over many decades of conventional soil survey work. Major advantages of digital soil mapping include:

            • The most accurate model that resources can support through the iterative process of development and testing can be used to create the final soil map. Models can be refined until the resulting soil map meets accuracy and uncertainty standards.
            • The uniform application of the model across the project area results in a consistent soil map.
            • The degree of accuracy and uncertainty associated with the soil map can be expressed quantitatively.
            • Soil information is captured for each grid cell rather than aggregated for entire polygons. As a result, there is a more detailed portrayal of the short-range soil variability over the landscape.
            • The models developed to predict soil classes or properties are an effective way to capture and preserve expert knowledge about soil and landscape relationships.

            5. Problems to be solved

            A. Need to verify the configuration and cutting function of GeoWebCache. And the cut effect on the data above GB.

            B. Need to verify PostGIS support for Chinese (current testing is supported). And the stability of big data when it comes to storage.

            C. The ease of use of the map. Currently tested uDig can be generated with graphics Sld, and can configure more complex graphs. But how can I publish the layer directly to After GeoServer, let this Sld is automatically associated with this layer and has not been tested yet. In the later stages, it is necessary to consider whether it is necessary to develop an easier mapping and publishing tool.

            D. The spatial analysis function based on GeoServer has not been verified yet, and only part of it has been developed.


            Tuesday, May 30, 2006

            Mapping the (US) Political Blogosphere : http://hypertext.rmit.edu.au/

            http://www.dynamicdrive.com/ : free, original DHTML & Javascripts to enhance your web site.

            A Hacker Manifesto (by McKenzie Wark) "Hackers create the possibility of new things entering the world. Not always great things, or even good things, but new things. In art, in science, in philosophy and culture, in any production of knowledge where data can be gathered, where information can be extracted from it, and where in that information new possibilities for the world produced, there are hackers hacking the new out of the old. Hackers create these new worlds, yet we do not possess them. That which we create is mortgaged to others, and to the interests of others, to states and corporations who monopolise the means for making worlds we alone discover. We do not own what we produce -- it owns us. http://www.purselipsquarejaw.org/2004_09_01_blogger_archives.php#109632081351516342 A Hacker Manifesto offers a systematic restatement of Marxist thought for the age of cyberspace and globalization. In the widespread revolt against commodified information, McKenzie Wark sees a utopian promise, beyond the property form, and a new progressive class, the hacker class, who voice a shared interest in a new information commons." Via http://uber.tv/envisioning/clippings/design/index.html

            Every hexagon map internally can just be seen as diamond/square map, where each square/diamond corresponds to exactly one hexagon http://allefant.sourceforge.net/awiki/HexMap Hexagons really are just diamonds/squares with corners cut away (discussed at http://www.happypenguin.org/forums/viewtopic.php?t=509 ). With hexagons, there are 6 neighbors, and all equally share a common edge.

            Cartography has been defined as "the art, science and technology of making maps, together with their study as scientific documents and works of art."

            "One way to defeat invisible limiting beliefs ( even ones you may not know you have), is to simply dream of a life so grand that they couldn't possibly make sense." - TU
            ". assumes no responsibility, of course, for the accuracy or inaccuracy of the maps, and offers no guarantee that all who consult them will find tangible riches." - The Library of Congress
            "Adversity is the state in which a man most easily becomes acquainted with himself, being especially free from admirers then." - Samuel Johnson (1709-1784) British Author, Lexicographer


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