Wolfram 地理 | 試してみよう

コードはどれも，コード内をクリックしてから，編集したり，
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を押して実行したりできます．
地理データの分析，計算，可視化．精選された地理データ，正確な計算機能，自動化された可視化機能を使って，地理を計算可能なものにします．地理の初心者から専門家まで，誰でも自分のデータを洞察に満ちた見た目も美しい地図に簡単に変換することができます．

いろいろな種類の地図を生成する

地図に使いたい背景を選ぶ：
実行
In[]:=
GeoGraphics["World",GeoBackground->"Satellite"]
地図投影法を選ぶ：
実行
In[]:=
GeoGraphics["World",GeoBackground->"ReliefMap",GeoProjection->"Mollweide"]

より詳しく見るために拡大する

国等の地理的領域を指定する：
実行
In[]:=
GeoGraphics
Italy
COUNTRY

都市を指定する：
実行
In[]:=
GeoGraphics
Rome
CITY

特定の範囲を指定する：
実行
In[]:=
GeoGraphics
Colosseum
BUILDING
,GeoRange->
180
m


地図上にデータを表示する

国内総生産等のデータで重みを付けた地理的領域をプロットする：
実行
In[]:=
GeoRegionValuePlot
Europe
COUNTRIES
->"GDP"
データの取出しのために実体のクラスを定義する．ここではアメリカ合衆国の最も大きい50都市のデータを取り出す：
実行
In[]:=
cityclass=EntityClass"City",
country
->
United States
COUNTRY
,
city population
->TakeLargest[50];
暗黙的に定義したクラスからのデータを可視化する：
実行
In[]:=
GeoBubbleChart[cityclass->"Population"]

カスタマイズした地理グラフィックスを作成する

マーカーと多角形を使ってカスタマイズされた画像を作成する：
実行
In[]:=
GeoGraphicsGeoMarker
Paris
CITY
,Polygon
France
COUNTRY

グラフィックスと形状の外見を変更する：
実行
In[]:=
GeoGraphicsEdgeForm[Black],Red,Polygon
Italy
COUNTRY

カスタマイズされたマーカーを指定する：
実行
In[]:=
GeoGraphics​​GeoMarker
Narita International Airport
AIRPORT
,
airport
ICON
,"Color"->Red,​​GeoMarker
Osaka International Airport
AIRPORT
,
airport
ICON
,"Color"->Blue,​​Polygon
Japan
COUNTRY
​​
次回の食の間の昼と夜の明暗境界線を表示する：
実行
In[]:=
nexteclipse=SolarEclipse[];​​GeoGraphics[{Black,NightHemisphere[nexteclipse],Red,DayNightTerminator[nexteclipse]},​​GeoRange"World"]

地理計算を行う

世界における自分の現在地を得る：
実行
In[]:=
Here
2つの場所の間の距離を計算する：
実行
In[]:=
GeoDistanceHere,
Paris
CITY

地理的領域の面積を計算する：
実行
In[]:=
GeoArea
France
COUNTRY


旅の道順を取得し可視化する

複数の地点を通る旅の道順を得る：
実行
In[]:=
directions=​​TravelDirections
Madrid
CITY
,
Paris
CITY
,
Berlin
CITY
,
Warsaw
CITY
,TravelMethod->"Driving"
経路を可視化する：
実行
In[]:=
GeoGraphics[{Red,Thick,directions["TravelPath"]}]
経路の総距離を推定する：
実行
In[]:=
directions["TravelDistance",UnitSystem->"Metric"]
経路を旅するのに必要な時間を推定する：
実行
In[]:=
directions["TravelTime"]

地理データを取り出して使う

特定の場所について高度データを取り出す：
実行
In[]:=
elevationdata=GeoElevationData
Mount St. Helens
MOUNTAIN
,GeoRange->
4
km

データを3Dで可視化する：
実行
In[]:=
ListPlot3Delevationdata,
Options settings

その地域の起伏図を作成する：
実行
In[]:=
ReliefPlotelevationdata,
Options settings

与えられた場所と高度から可視領域を推定する：
実行
In[]:=
GeoGraphicsGeoVisibleRegion
Tokyo Skytree
BUILDING
[{"Latitude","Longitude","Height"}]
地磁気モデリングを使って，磁北を指すコンパスに従う経路をプロットする：
実行
In[]:=
GeoStreamPlotGeomagneticModelData
Canada
COUNTRY
,GeoVector,GeoGridLines->Automatic

地理的統計を計算する

1950年から2022年までの間にアラスカ州でマグニチュードが6を超えた地震の位置を取り出す：
実行
In[]:=
alaskaQuakes=​​EarthquakeData
Alaska, United States
ADMINISTRATIVE DIVISION
,{6,10},
Year: 1950
,
Year: 2022
,"Position"//Quiet
これらの事象について滑らかな空間ヒストグラムを作成する：
実行
In[]:=
GeoSmoothHistogramalaskaQuakes,GeoRange->
Alaska, United States
ADMINISTRATIVE DIVISION

ヒストグラムと地震の位置を一緒に表示する：
実行
In[]:=
Show​​GeoSmoothHistogramalaskaQuakes,GeoRange->
Alaska, United States
ADMINISTRATIVE DIVISION
,​​GeoListPlotalaskaQuakes,GeoRange->
Alaska, United States
ADMINISTRATIVE DIVISION
​​

空間パターンを予測する

アメリカ合衆国におけるオゾンの測定値について空間データを取り出す：
実行
In[]:=
spatialdata=ResourceData["Sample Data: US Ozone 2021","Data"];
データをプロットすることによって，もとの測定値集合に欠けている部分があることが分かる：
実行

天体の地図を作成する