कुछ शोध कार्यों में, शोधकर्ता जानवरों के व्यवहार को ट्रैक करने के लिए GPS मॉड्यूल का उपयोग करते हैं। वे ट्रैक कर सकते हैं कि वे साल के अलग-अलग समय में अलग-अलग स्थानों पर कैसे यात्रा कर रहे हैं।
इस उदाहरण में हम उस तरह के डेटासेट का उपयोग करते हैं ताकि यह अंदाजा लगाया जा सके कि पक्षी अलग-अलग स्थानों पर कैसे घूम रहे हैं। इस डेटासेट में GPS मॉड्यूल से स्थान विवरण स्टोर हैं। पूरा डेटासेट CSV फॉर्म में है। उस फ़ाइल में अलग-अलग फ़ील्ड हैं। पहला बर्ड आईडी है, फिर date_time, लैटिट्यूड, लॉन्गिट्यूड और स्पीड।
इस टास्क के लिए, हमें कुछ मॉड्यूल्स की आवश्यकता है जिनका उपयोग Python कोड में किया जा सके।
हम matplotlib, pandas, और cartopy मॉड्यूल्स का उपयोग कर रहे हैं। इन्हें Anaconda में इंस्टॉल करने के लिए, कृपया इन कमांड्स का पालन करें। ये आवश्यकता पड़ने पर कुछ अन्य महत्वपूर्ण मॉड्यूल्स भी इंस्टॉल कर देंगे।
conda install -c conda-forge matplotlib
conda install -c anaconda pandas
conda install -c scitools/label/archive cartopyसबसे पहले हम लैटिट्यूड और लॉन्गिट्यूड मानों का उपयोग करके स्थान को प्लॉट करेंगे। डेटासेट में दो पक्षी हैं, इसलिए दो अलग-अलग रंगों का उपयोग करके, हम ट्रैकिंग स्थानों को विजुअलाइज़ कर सकते हैं।
उदाहरण कोड - बेसिक प्लॉट
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
df = pd.read_csv('bird_tracking.csv')
cr = df.groupby('bird_id').groups
cr_groups = df.groupby('bird_id')
group_list = []
for group in cr:
group_list.append(group)
plt.figure(figsize=(7, 7))
for group in group_list:
x, y = cr_groups.get_group(group).longitude, cr_groups.get_group(group).latitude
plt.plot(x, y, marker='o', markersize=2)
plt.show()आउटपुट
अब हम इस ट्रैकिंग परिणाम को वास्तविक भौगोलिक मानचित्र पर प्लॉट कर सकते हैं ताकि उन पक्षियों द्वारा उपयोग किए गए सटीक मार्ग को विजुअलाइज़ किया जा सके।
उदाहरण कोड - मैप पर प्लॉट
import pandas as pd
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv("bird_tracking.csv")
bird_id = pd.unique(birddata.bird_id)
# मैप में डिटेल्स प्रदर्शित करने के लिए प्रोजेक्शन सेटअप करें
projection = ccrs.Mercator()
plt.figure(figsize=(7, 7))
axes = plt.axes(projection=projection)
axes.set_extent((-30.0, 25.0, 50.0, 10.0))
axes.add_feature(cfeature.LAND)
axes.add_feature(cfeature.OCEAN)
axes.add_feature(cfeature.COASTLINE)
axes.add_feature(cfeature.BORDERS, linestyle=':')
for id in bird_id:
index = df['bird_id'] == id
x = df.longitude[index]
y = df.latitude[index]
axes.plot(x, y, '.', transform=ccrs.Geodetic(), label=id)
plt.legend(loc="lower left")
plt.show()आउटपुट
