# Visualiser des données de localisation  > Illustration par [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Cliquez sur l'image pour une version agrandie. Cette vidéo donne un aperçu d'Azure Maps avec IoT, un service qui sera abordé dans cette leçon. [](https://www.youtube.com/watch?v=P5i2GFTtb2s) > 🎥 Cliquez sur l'image ci-dessus pour regarder la vidéo ## Quiz avant la leçon [Quiz avant la leçon](https://black-meadow-040d15503.1.azurestaticapps.net/quiz/25) ## Introduction Dans la dernière leçon, vous avez appris à obtenir des données GPS de vos capteurs pour les enregistrer dans le cloud dans un conteneur de stockage à l'aide de code sans serveur. Maintenant, vous allez découvrir comment visualiser ces points sur une carte Azure. Vous apprendrez à créer une carte sur une page web, à comprendre le format de données GeoJSON et à l'utiliser pour tracer tous les points GPS capturés sur votre carte. Dans cette leçon, nous aborderons : * [Qu'est-ce que la visualisation de données](../../../../../3-transport/lessons/3-visualize-location-data) * [Services de cartographie](../../../../../3-transport/lessons/3-visualize-location-data) * [Créer une ressource Azure Maps](../../../../../3-transport/lessons/3-visualize-location-data) * [Afficher une carte sur une page web](../../../../../3-transport/lessons/3-visualize-location-data) * [Le format GeoJSON](../../../../../3-transport/lessons/3-visualize-location-data) * [Tracer des données GPS sur une carte avec GeoJSON](../../../../../3-transport/lessons/3-visualize-location-data) > 💁 Cette leçon impliquera une petite quantité de HTML et de JavaScript. Si vous souhaitez en savoir plus sur le développement web avec HTML et JavaScript, consultez [Développement web pour débutants](https://github.com/microsoft/Web-Dev-For-Beginners). ## Qu'est-ce que la visualisation de données La visualisation de données, comme son nom l'indique, consiste à représenter visuellement des données de manière à les rendre plus compréhensibles pour les humains. Elle est généralement associée à des graphiques et des diagrammes, mais englobe toute méthode de représentation picturale des données pour aider les humains à mieux les comprendre et à prendre des décisions. Prenons un exemple simple : dans le projet agricole, vous avez capturé des mesures d'humidité du sol. Un tableau des données d'humidité du sol capturées toutes les heures pour le 1er juin 2021 pourrait ressembler à ceci : | Date | Lecture | | ---------------- | ------: | | 01/06/2021 00:00 | 257 | | 01/06/2021 01:00 | 268 | | 01/06/2021 02:00 | 295 | | 01/06/2021 03:00 | 305 | | 01/06/2021 04:00 | 325 | | 01/06/2021 05:00 | 359 | | 01/06/2021 06:00 | 398 | | 01/06/2021 07:00 | 410 | | 01/06/2021 08:00 | 429 | | 01/06/2021 09:00 | 451 | | 01/06/2021 10:00 | 460 | | 01/06/2021 11:00 | 452 | | 01/06/2021 12:00 | 420 | | 01/06/2021 13:00 | 408 | | 01/06/2021 14:00 | 431 | | 01/06/2021 15:00 | 462 | | 01/06/2021 16:00 | 432 | | 01/06/2021 17:00 | 402 | | 01/06/2021 18:00 | 387 | | 01/06/2021 19:00 | 360 | | 01/06/2021 20:00 | 358 | | 01/06/2021 21:00 | 354 | | 01/06/2021 22:00 | 356 | | 01/06/2021 23:00 | 362 | Pour un humain, comprendre ces données peut être difficile. C'est une masse de chiffres sans signification apparente. Une première étape pour visualiser ces données consiste à les tracer sur un graphique en courbes :  Cela peut être encore amélioré en ajoutant une ligne indiquant quand le système d'arrosage automatique a été activé à une lecture d'humidité du sol de 450 :  Ce graphique montre très rapidement non seulement les niveaux d'humidité du sol, mais aussi les points où le système d'arrosage a été activé. Les graphiques ne sont pas le seul outil pour visualiser des données. Les appareils IoT qui suivent les conditions météorologiques peuvent avoir des applications web ou mobiles qui visualisent les conditions météorologiques à l'aide de symboles, comme un nuage pour les jours nuageux, un nuage de pluie pour les jours pluvieux, etc. Il existe une multitude de façons de visualiser les données, certaines sérieuses, d'autres amusantes. ✅ Réfléchissez aux façons dont vous avez vu des données visualisées. Quelles méthodes ont été les plus claires et vous ont permis de prendre des décisions rapidement ? Les meilleures visualisations permettent aux humains de prendre des décisions rapidement. Par exemple, avoir un mur de jauges montrant toutes sortes de lectures provenant de machines industrielles est difficile à traiter, mais une lumière rouge clignotante lorsqu'un problème survient permet à un humain de prendre une décision. Parfois, la meilleure visualisation est une lumière clignotante ! Lorsqu'on travaille avec des données GPS, la visualisation la plus claire peut être de tracer les données sur une carte. Une carte montrant des camions de livraison, par exemple, peut aider les travailleurs d'une usine de traitement à voir quand les camions arriveront. Si cette carte montre plus que de simples images de camions à leurs emplacements actuels, mais donne une idée du contenu d'un camion, alors les travailleurs de l'usine peuvent planifier en conséquence - s'ils voient un camion réfrigéré à proximité, ils savent qu'ils doivent préparer de l'espace dans un réfrigérateur. ## Services de cartographie Travailler avec des cartes est un exercice intéressant, et il existe de nombreuses options comme Bing Maps, Leaflet, Open Street Maps et Google Maps. Dans cette leçon, vous apprendrez à utiliser [Azure Maps](https://azure.microsoft.com/services/azure-maps/?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) et comment ils peuvent afficher vos données GPS.  Azure Maps est "une collection de services géospatiaux et de SDK qui utilisent des données cartographiques actualisées pour fournir un contexte géographique aux applications web et mobiles." Les développeurs disposent d'outils pour créer de belles cartes interactives capables de fournir des itinéraires recommandés, des informations sur les incidents de circulation, une navigation intérieure, des capacités de recherche, des informations sur l'altitude, des services météorologiques et bien plus encore. ✅ Expérimentez avec quelques [exemples de code de cartographie](https://docs.microsoft.com/samples/browse?WT.mc_id=academic-17441-jabenn&products=azure-maps) Vous pouvez afficher les cartes comme une toile vierge, des tuiles, des images satellites, des images satellites avec des routes superposées, divers types de cartes en niveaux de gris, des cartes avec relief ombré pour montrer l'altitude, des cartes de nuit et une carte à contraste élevé. Vous pouvez obtenir des mises à jour en temps réel sur vos cartes en les intégrant à [Azure Event Grid](https://azure.microsoft.com/services/event-grid/?WT.mc_id=academic-17441-jabenn). Vous pouvez contrôler le comportement et l'apparence de vos cartes en activant divers contrôles permettant à la carte de réagir à des événements comme le pincement, le glissement et le clic. Pour contrôler l'apparence de votre carte, vous pouvez ajouter des couches comprenant des bulles, des lignes, des polygones, des cartes de chaleur, et plus encore. Le style de carte que vous implémentez dépend de votre choix de SDK. Vous pouvez accéder aux API Azure Maps en utilisant son [API REST](https://docs.microsoft.com/javascript/api/azure-maps-rest/?WT.mc_id=academic-17441-jabenn&view=azure-maps-typescript-latest), son [SDK Web](https://docs.microsoft.com/azure/azure-maps/how-to-use-map-control?WT.mc_id=academic-17441-jabenn), ou, si vous développez une application mobile, son [SDK Android](https://docs.microsoft.com/azure/azure-maps/how-to-use-android-map-control-library?WT.mc_id=academic-17441-jabenn&pivots=programming-language-java-android). Dans cette leçon, vous utiliserez le SDK web pour dessiner une carte et afficher le chemin des localisations GPS de votre capteur. ## Créer une ressource Azure Maps Votre première étape consiste à créer un compte Azure Maps. ### Tâche - créer une ressource Azure Maps 1. Exécutez la commande suivante depuis votre terminal ou invite de commande pour créer une ressource Azure Maps dans votre groupe de ressources `gps-sensor` : ```sh az maps account create --name gps-sensor \ --resource-group gps-sensor \ --accept-tos \ --sku S1 ``` Cela créera une ressource Azure Maps appelée `gps-sensor`. Le niveau utilisé est `S1`, qui est un niveau payant incluant une gamme de fonctionnalités, mais avec un nombre généreux d'appels gratuits. > 💁 Pour voir le coût d'utilisation d'Azure Maps, consultez la [page de tarification Azure Maps](https://azure.microsoft.com/pricing/details/azure-maps/?WT.mc_id=academic-17441-jabenn). 1. Vous aurez besoin d'une clé API pour la ressource cartographique. Utilisez la commande suivante pour obtenir cette clé : ```sh az maps account keys list --name gps-sensor \ --resource-group gps-sensor \ --output table ``` Copiez la valeur de `PrimaryKey`. ## Afficher une carte sur une page web Vous pouvez maintenant passer à l'étape suivante, qui consiste à afficher votre carte sur une page web. Nous utiliserons un seul fichier `html` pour votre petite application web ; gardez à l'esprit que dans un environnement de production ou d'équipe, votre application web aura probablement plus de composants. ### Tâche - afficher une carte sur une page web 1. Créez un fichier appelé index.html dans un dossier sur votre ordinateur local. Ajoutez une structure HTML pour contenir une carte : ```html
``` La carte se chargera dans le `div` nommé `myMap`. Quelques styles permettent à la carte de s'étendre sur toute la largeur et la hauteur de la page. > 🎓 un `div` est une section d'une page web qui peut être nommée et stylisée. 1. Sous la balise d'ouverture ``, ajoutez une feuille de style externe pour contrôler l'affichage de la carte, ainsi qu'un script externe du SDK Web pour gérer son comportement : ```html ``` Cette feuille de style contient les paramètres pour l'apparence de la carte, et le fichier script contient le code pour charger la carte. Ajouter ce code est similaire à inclure des fichiers d'en-tête en C++ ou importer des modules en Python. 1. Sous ce script, ajoutez un bloc de script pour lancer la carte. ```javascript ``` Remplacez `