Kepler.gl 설치하기 - 아나콘다 가상환경과 주피터랩을 사용 (2021.11.03)

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Uber에서 만든 자바스크립트 공간 데이터 시각화 라이브러리이며 Ecosystem으로 파이썬 주피터 랩을 지원한다. 이 포스트에서는 아나콘다 가상환경에 주피터 랩과 Kepler.gl을 설치하여 주피터 랩에서 맵을 불러와 볼 것이다.

Kepler.gl을 이용한 시각화 예시 : https://kepler.gl/

Ecosystem으로 주피터 노트북, 주피터 랩, 코랩 등을 지원한다. 처음에는 주피터 노트북에서 kepler를 사용하려고 하루종일 시도했지만, 포기하고 주피터 랩으로 설치를 하니 실행이 잘 되어 글을 남기고자 하였다.

기본환경

먼저, 아나콘다 프롬프트를 실행시켜서 다음과 같은 형식으로 입력한다.

> conda create -n 가상환경이름 python=버전

Python 3.8 버전으로 lab_test라는 이름의 가상환경을 생성했다.

먼저, 방금 생성한 가상환경으로 들어와야 한다.

들어오는 방법은 다음과 같은 형식으로 입력한다.

> conda activate 가상환경이름

다음은 주피터랩을 설치하자. 다음과 같이 입력하면 된다.

> pip install jupyterlab

먼저 Kepler.gl 설치 깃허브 홈페이지에 들어가서 확인을 해보자

쭉 내려보니까 “For JupyterLab”이라고 적힌 부분이 나타났다. 여기서 JupyterLab1, JupyterLab2, JupyterLab3에 대한 설치가 각각 다르다.

확인을 위해 담음과 같이 입력하였다.

> conda list

입력을 해보니 Jupyterlab이 3.2.1로 설치가 되었다. 우리는 Jupyter3에 대한 방법으로 설치하면 될 것 같다!

Jupyter3인 경우는 간단하다. 다음과 같이 입력하면 최신버전의 Kepler가 설치되고 위의 설치조건에서도 만족한다!

(아래의 명령어 실행하기 전에 Geopandas랑 관리자버전으로 아나콘다 프롬프트 실행했는지 꼭 확인해주세요!)

> pip install keplergl

마지막으로 잘 설치되었는지 확인하기위해 맵을 불러올 것이다!

먼저, 주피터 랩에서 해당 가상환경에 접속하기 위해 먼저 커널 설정을 해주자!

> python -m ipykernel install --user --name 가상환경이름 --display-name 커널이름

나는 다음과 같이 가상환경이름과 커널이름을 똑같이 하였다.

마지막으로 해당 가상환경 프롬프트에서 다음과 같은 명령어를 입력하면 주피터 랩이 켜질 것이다!

> jupyter lab

그런다음 해당되는 커널을 누르고 파일을 하나 실행시켜서 다음과 같이 입력한다.

from keplergl import KeplerGl
map_1 = KeplerGl()
map_1

다음과 같이 잘 실행되었다! 😄😄