Геопространственные визуализации

Геопространственные данные можно визуализировать с помощью оператора render в Kusto Desktop Обозреватель или в пользовательском веб-интерфейсе Azure Data Explorer. Чтобы скачать Обозреватель Kusto Desktop, см. статью Установка Kusto.Обозреватель и пользовательский интерфейс.

Дополнительные сведения о параметрах визуализации см. в статье Визуализация данных с помощью Azure Data Explorer. Дополнительные сведения о геопространственных кластеризация см. в разделе Геопространственные кластеризация.

Визуализация точек на карте

Точки можно визуализировать с помощью столбцов [Долгота, Широта] или Столбец GeoJSON. Использование столбца ряда является необязательным. Пара [долгота, широта] определяет каждую точку в указанном порядке.

Пример. Визуализация точек на карте

В следующем примере выполняется поиск штормовых событий и визуализация 100 на карте.

Выполнить запрос

StormEvents
| take 100
| project BeginLon, BeginLat
| render scatterchart with (kind = map)

Пример. Визуализация нескольких рядов точек на карте

В следующем примере визуализируется несколько рядов точек, где пара [Долгота, Широта] определяет каждую точку, а третий столбец определяет ряд. В этом примере ряд имеет значение EventType.

Выполнить запрос

StormEvents
| take 100
| project BeginLon, BeginLat, EventType
| render scatterchart with (kind = map)

Пример. Визуализация ряда точек на данных с несколькими столбцами

В следующем примере показана последовательность точек на карте. Если в результате имеется несколько столбцов, необходимо указать столбцы, которые будут использоваться для xcolumn (долгота), ycolumn (широта) и рядов.

Выполнить запрос

StormEvents
| take 100
| render scatterchart with (kind = map, xcolumn = BeginLon, ycolumns = BeginLat, series = EventType)

Пример. Визуализация точек на карте, определенной динамическими значениями GeoJSON

В следующем примере для определения точек визуализируйте точки на карте с помощью динамических значений GeoJSON.

Выполнить запрос

StormEvents
| project BeginLon, BeginLat
| summarize by hash=geo_point_to_s2cell(BeginLon, BeginLat, 5)
| project geo_s2cell_to_central_point(hash)
| render scatterchart with (kind = map)

Визуализация пирогов или пузырьков на карте

Вы можете визуализировать пироги или пузырьки с помощью столбцов [Долгота, Широта] или Столбец GeoJSON. Эти визуализации можно создавать с помощью цветных или числовых осей.

Пример. Визуализация круговых диаграмм по расположению

В следующем примере показаны события storm, агрегированные по ячейке S2. Диаграмма объединяет события на круговых диаграммах по расположению.

Выполнить запрос

StormEvents
| project BeginLon, BeginLat, EventType
| where geo_point_in_circle(BeginLon, BeginLat, real(-81.3891), 28.5346, 1000 * 100)
| summarize count() by EventType, hash = geo_point_to_s2cell(BeginLon, BeginLat)
| project geo_s2cell_to_central_point(hash), EventType, count_
| render piechart with (kind = map) // pie map rendering available only in Kusto Explorer desktop

Пример. Визуализация пузырьков с помощью цветовой оси

В следующем примере показаны события storm, агрегированные по ячейке S2. Диаграмма объединяет события в пузырьках по расположению. Так как ось цвета ("число") одинакова для всех событий, render оператор создает пузырьки.

Выполнить запрос

StormEvents
| project BeginLon, BeginLat, EventType
| where geo_point_in_circle(BeginLon, BeginLat, real(-81.3891), 28.5346, 1000 * 100)
| summarize count() by EventType, hash = geo_point_to_s2cell(BeginLon, BeginLat)
| project geo_s2cell_to_central_point(hash), count_
| extend Events = "count"
| render piechart with (kind = map) // pie map rendering available only in Kusto Explorer desktop

См. также

• Геопространственные кластеризация
• Оператор Render
• Аналитика данных для автопарков испытаний (геопространственный кластеризация вариант использования)
• Сведения об архитектуре Azure для обработки геопространственных данных и аналитики