使用geopandas和mapclassify绘制“差异”地图的步骤如下:
在上述步骤中,我们使用geopandas库加载地理数据,并根据差异值对数据进行分类。然后,使用plot方法绘制地图,并使用mapclassify库中的分类方法对差异值进行分类。最后,使用matplotlib库显示地图。
请注意,这只是使用geopandas和mapclassify绘制“差异”地图的一种方法,具体的实现方式可能因数据格式和需求而有所不同。
❝本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes ❞ 1 简介 我们在绘制某些地图时,为了凸显出每个独立的区域...,需要满足拓扑着色要求,即所有相邻的区域不可以用同一种颜色绘制,以前的手绘地图需要绘制者自行思考设计具体的着色规则,而现如今通过计算机的辅助,我们可以快速生成大量的着色方案。...今天我们就来学习配合geopandas如何快速实现地图的拓扑着色。...2 基于mapclassify的地图拓扑着色 对于着色方案的生成,我们需要使用到mapclassify这个第三方库,以前我的geopandas系列文章分层设色篇也介绍过其中的诸多功能,而本文需要使用到其特殊的...min_distance参数来设定距离阈值来帮助greedy捕捉相邻面要素关系,即面要素两两之间拓扑距离小于min_distance时也视作“邻接” 知晓了greedy()的主要参数后,我们下面来演示如何使用它来辅助制作拓扑着色地图
本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 我们在绘制某些地图时,为了凸显出每个独立的区域...,需要满足拓扑着色要求,即所有相邻的区域不可以用同一种颜色绘制,以前的手绘地图需要绘制者自行思考设计具体的着色规则,而现如今通过计算机的辅助,我们可以快速生成大量的着色方案。 ...今天我们就来学习配合geopandas如何快速实现地图的拓扑着色。...2 基于mapclassify的地图拓扑着色 对于着色方案的生成,我们需要使用到mapclassify这个第三方库,以前我的geopandas系列文章分层设色篇也介绍过其中的诸多功能,而本文需要使用到其特殊的...min_distance参数来设定距离阈值来帮助greedy捕捉相邻面要素关系,即面要素两两之间拓扑距离小于min_distance时也视作“邻接” 知晓了greedy()的主要参数后,我们下面来演示如何使用它来辅助制作拓扑着色地图
,我们已经对geopandas的基础知识、基础可视化,以及如何科学绘制分层设色地图展开了深入的学习,而利用geopandas+matplotlib进行地理可视化固然能实现常见的地图可视化,且提供了操纵图像的极高自由度...映射房源价格到色彩上 将房源价格列作为色彩映射列,使用mapclassify中的分位数法将价格区间等分成五段,并使用其他的视觉参数和自定义图例参数: import mapclassify as mc...,下面我们来看看如何将值映射到散点大小上,使用scale='price'来将房源价格映射到散点大小上,再配合一些相关参数进行绘图: import numpy as np # 简单绘制波士顿行政区划 ax...同时映射颜色与尺寸 geoplot允许用户同时映射色彩和尺寸,但同一张图中的图例只能显示色彩或尺寸其中之一的信息,使用legend_var参数来选择让哪一种映射信息显示在图例上: # 简单绘制波士顿行政区划...: 图14 2.3 在模仿中学习 在本系列文章基础可视化篇的最后我们对数据可视化专家用R绘制的澳大利亚火灾影响地图进行了模仿,从而加深对geopandas数据可视化的融会贯通。
1 简介 在前面的基于geopandas的空间数据分析系列文章中,我们已经对geopandas的基础知识、基础可视化,以及如何科学绘制分层设色地图展开了深入的学习,而利用geopandas+matplotlib...进行地理可视化固然能实现常见的地图可视化,且提供了操纵图像的极高自由度,但对使用者matplotlib的熟悉程度要求较高,制作一幅地图可视化作品往往需要编写较多的代码,而geoplot基于geopandas...映射房源价格到色彩上 将房源价格列作为色彩映射列,使用mapclassify中的分位数法将价格区间等分成五段,并使用其他的视觉参数和自定义图例参数: import mapclassify as mc...映射房源价格到尺寸上 看完了如何映射颜色,下面我们来看看如何将值映射到散点大小上,使用scale='price'来将房源价格映射到散点大小上,再配合一些相关参数进行绘图: import numpy...同时映射颜色与尺寸 geoplot允许用户同时映射色彩和尺寸,但同一张图中的图例只能显示色彩或尺寸其中之一的信息,使用legend_var参数来选择让哪一种映射信息显示在图例上: # 简单绘制波士顿行政区划
作为基于geopandas的空间数据分析系列文章的第五篇,通过本文你将会学习到基于geopandas和机器学习的分层设色。...2.1 基于mapclassify的数据分层 上一篇文章中我们提到过,,在geopandas.GeoDataFrame.plot()中,参数scheme对应的数据分层是基于第三方库mapclassify...因此要想对geopandas中的数据分层有深入的了解,我们就得先来了解一下mapclassify中的各种数据分层算法。...用到的数据是系列文章前几期使用地滚瓜烂熟的新冠肺炎疫情数据,数据处理过程同上一篇文章,这里不再解释: 图2 2.1.1 BoxPlot image.png 图3 在mapclassify中我们使用...关于数据分层最后要介绍的是自定义分层,即按照用户输入的分隔点来自由划分数据集,譬如我们按照新浪新闻疫情地图的划分方式: 图23 结合`geopandas`使用时除了设置`scheme='UserDefined
地图(三)利用python绘制等值区域地图 等值区域地图(Choropleth Map)简介 1 等值区域地图通过颜色区别地图上不同区域的变量,便于在空间上进行变量的比较。...快速绘制 基于geopandas和geoplot import geopandas as gpd import geoplot as gplt # 导入数据 geoData = gpd.read_file...3 import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(16, 12)) # 设置颜色方案 import mapclassify...yanchor="top", y=0.8, ticks="outside", ticksuffix=" %", dtick=5 )) fig.show() 5 总结 以上利用geoplot和plotly...快速绘制等值区域地图。
作为基于geopandas的空间数据分析系列文章的第五篇,通过本文你将会学习到基于geopandas和机器学习的分层设色。...2.1 基于mapclassify的数据分层 上一篇文章中我们提到过,,在geopandas.GeoDataFrame.plot()中,参数scheme对应的数据分层是基于第三方库mapclassify...实现的,因此要想对geopandas中的数据分层有深入的了解,我们就得先来了解一下mapclassify中的各种数据分层算法,用到的数据是系列文章前几期使用地滚瓜烂熟的新冠肺炎疫情数据,数据处理过程同上一篇文章...图3 在mapclassify中我们使用BoxPlot()来为数据实现箱线图分层: import mapclassify as mc # 对各省2020-03-08对应的累计确诊数量进行分层 bp...图9 可以看到,在这种方式下,数据的分组较为合理,同样将geopandas.GeoDataFrame.plot()中的参数设置为FisherJenks绘制出图10: ?
前言 之前使用pandas和cartopy绘制过 https://www.heywhale.com/mw/project/65b0e3448886afac92b3cb5a 来表现全国某个要素在各个省份的分布...现在我们使用geoplot库重新绘制一遍看看效果 !...ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(16, 10), dpi=300, subplot_kw={'projection': gcrs.PlateCarree()}) # 绘制填充颜色的地图...as gpd import geoplot as gplt import geoplot.crs as gcrs import matplotlib.pyplot as plt import mapclassify...as mc scheme = mc.Quantiles(shp['Random'], k=5) # 设置画布大小和DPI fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=
Fork查看 若没有成功加载可视化图,点击运行可以查看 ps:隐藏代码在【代码已被隐藏】所在行,点击所在行,可以看到该行的最右角,会出现个三角形,点击查看即可 前言 项目目标 本项目旨在介绍geoplot的地图绘图示例...项目方法 在以下内容中,将基于geoplot官方示例展示地图绘图。 安装与导入库 !...cartopy in /opt/conda/lib/python3.9/site-packages (from geoplot) (0.23.0) Requirement already satisfied: mapclassify...(23.2) Requirement already satisfied: scikit-learn in /opt/conda/lib/python3.9/site-packages (from mapclassify...Obesity Rate by State, 2013") Text(0.5, 1.0, 'Adult Obesity Rate by State, 2013') 小结 虽然许久不更新,但geoplot依然能绘制颜值在线的地图
GeoPandas的基础使用见Python绘制数据地图1-GeoPandas入门指北。 GeoPandas的可视化入门见Python绘制数据地图2-GeoPandas地图可视化。...import geopandas as gpd from geopandas import read_file # pip install mapclassify import mapclassify...以下示例展示了如何使用sjoin函数进行空间连接。...contextily库的主要功能包括: 从Web地图提供商获取地图图层 将地图图层与地理空间数据集合并 使用Matplotlib或Bokeh绘制地图 本文主要介绍contextily简单使用,contextily...GeoPandas-doc GeoPandas Examples Gallery Python绘制数据地图1-GeoPandas入门指北 Python绘制数据地图2-GeoPandas地图可视化 matplotlib-scalebar
本节提要:简单介绍使用geoplot来绘制地理桑基图(sankey) ---- ---- 前不久群里有个同学问能不能画一张漂亮的桑基图,原图找不到了,大概像下面这张。 ?...安装好库包后,导入要使用的库包: import geoplot as gplt import geoplot.crs as gcrs import geopandas as gpd import matplotlib.pyplot...fig=plt.figure(figsize=(2,2),dpi=500) ax=fig.add_axes([0,0,1,1]) 接下来绘制桑基图和地图以及末端的散点: gplt.sankey(ax=ax...封装好的地理桑基图的绘制可定制化效果比较差,matplotlib自带的桑基命令不能和cartopy一起用。只能迂回到注释语句annotate或者arrow来画比较像的地理桑基图。...不知道费弗里大佬将来会不会推出这类地图的完全geopandas的绘制方法。 欢迎关注云台书使公众号获取更多资讯
中的cmap使用方式一致,用于控制色彩映射方案 clip:GeoSeries型,用于为初始生成的核密度图像进行蒙版裁切,下文会举例说明 extent:元组型,用于传入左下角和右上角经纬度信息来设置地图空间范围...而geoplot.sankey()可以用来绘制这种图,尴尬的是sankey()绘制出的OD流向图实在太丑,但sankey()中将数值映射到线数据色彩和粗细的特性可以用来进行与流量相关的可视化,其主要参数如下...版本之后此参数不再搭配分层数量k共同使用,而是更新为传入mapclassify分段结果对象,下文中会做具体演示 scale:用于设定映射线要素粗细程度的序列数据,格式同hue,默认为None即每条线等粗...因为geopandas基于pyproj管理坐标参考系,而geoplot中的crs子模块来源于cartopy,这一点我跟geoplot的主要开发者聊过,他表示geoplot暂时不支持geopandas中那样自定义任意投影或使用...譬如我们上文中绘制美国区域时频繁使用到的AlbersEqualArea()即之前我们在geopandas中通过proj4自定义的阿尔伯斯等面积投影。
修改svg画布大小,调至和要使用的图片模板一样大小 ? 4.2 插入图片模板 点击工具栏上的图片,然后在画布上点击一下,会提示插入图片,选择刚刚处理好的吉林.jpg ? ?...使用钢笔,在图片上选取路径,逐个点。如果点错的话就ctrl+z 撤销几步。点取过程中可以使用鼠标滚轮,和下面的滚动条调整显示区域。 ? 然后在结束的时候,钢笔显示圈,再点,这样就完成了一个封闭路径。...制作完成后,保存为吉林.svg,这样我们的矢量地图就绘制完成了 4.7 导入制作完成的svg地图 自定义地图,导入刚刚绘制的吉林.svg ? 5....调整图片的位置,可以使用工具栏的x、y和宽度高度来修改 ?...这样我们的矢量地图就绘制完成了。 5.7 导入制作完成的svg地图 自定义地图,导入刚刚绘制的吉林2.svg ?
图4 这样我们就得到了图4,需要注意的是,geoplot.choropleth()只能绘制地区分布图,传入面数据后hue参数必须指定对应映射列,否则会报错,因此这里我们叠加纽约州和新泽西州单独面图层时使用的是...中的cmap使用方式一致,用于控制色彩映射方案 clip:GeoSeries型,用于为初始生成的核密度图像进行蒙版裁切,下文会举例说明 extent:元组型,用于传入左下角和右上角经纬度信息来设置地图空间范围...geoplot0.4.0版本之后此参数不再搭配分层数量k共同使用,而是更新为传入mapclassify分段结果对象,下文中会做具体演示 scale:用于设定映射线要素粗细程度的序列数据,格式同hue,...子模块来源于cartopy,这一点我跟geoplot的主要开发者聊过,他表示geoplot暂时不支持geopandas中那样自定义任意投影或使用EPSG投影,而是内置了一系列常用的投影,譬如我们上文中绘制美国区域时频繁使用到的...AlbersEqualArea()即之前我们在geopandas中通过proj4自定义的阿尔伯斯等面积投影,其他常见投影譬如Web Mercator、Robinson,或者直接绘制球体地图,如本文开头的图
本文将介绍如何使用Python和Geopandas进行地理数据可视化,并提供实用的代码示例。1. 准备工作在开始之前,确保已经安装了Python和Geopandas库。...地理数据分析与可视化案例让我们通过一个案例来演示如何利用Python和Geopandas进行地理数据分析和可视化。...结论与展望通过本文的介绍和案例演示,我们了解了如何使用Python和Geopandas进行地理数据的分析和可视化。...总结本文深入探讨了如何利用Python和Geopandas进行地理数据可视化和分析,并提供了丰富的代码示例和案例演示。...数据保存与导出:可以使用Geopandas将地理数据保存为Shapefile、GeoJSON等格式的文件。数据投影与坐标转换:Geopandas支持数据投影和坐标转换,可以将地图投影为不同的投影方式。
上一篇教程介绍了绘制完整地图的方法:R 语言绘制十段线地图,给特定省份填色,今天我们将继续探索分省市地图的绘制。 本文的所有代码以及数据可以在公众号后台回复 [中国地图绘制] 免费获得。...然后,使用 left_join() 合并数据。...element_rect(fill = "white",color = "black"), panel.grid = element_line(color = "grey")) 绘制多个省份地图...有时候需要绘制一个区域的地图,比如:长三角、京津冀等,绘图方法和单个省份一样,只是需要将多个省份的数据存储在一个文件中。...本文的所有代码以及数据可以在公众号后台回复 [中国地图绘制] 免费获得。如果需要往期部分推文代码,可去小编的Github获得。
我们的目标包括欧洲和中东,因此我们希望确保我们主要占领欧洲。我们通过制作一个边界框来做到这一点。让我们使用 WGS84 坐标定义边界框的参数。在本教程中,我们将使用世界等距圆柱投影来展平地图。...好了,伙计们,我们准备绘制欧洲河流的地图了。...我们首先绘制河流线,并根据定义的宽度根据类和宽度分配特定颜色。 由于我们的目标是将视野缩小到欧洲,因此我们使用coord_sf根据预定义的边界框设置纬度和经度限制。...最后,我们使用一系列 alpha 值来使较大的河流在地图上突出显示。 # 4....好吧,这就是女士们和先生们!在本教程中,您学习了如何导入河流空间文件以及如何在 R 中制作欧洲的炫酷河流地图。随时检查完整代码这里,克隆存储库并根据需要重现、重用和修改代码。
这是 Python 库 GeoPandas 的用武之地。 本文和大家一起学习如何使用 GeoPandas有效地可视化地理空间数据。...CRS/坐标参考系统告诉我们如何(使用投影 或数学方程)将圆形地球上的位置(坐标)转换为扁平的二维坐标系(例如计算机屏幕或纸张)上的相同位置地图)。最常用的 CRS 是“EPSG:4326”。...在下一节中,我们将一起学习如何使用一些常见的函数,如边界、质心和最重要的绘图方法。为了演示地理空间可视化的工作,让我们使用来自2021年奥运会数据集的Teams数据。...团队的数据集包含团队名称、项目、NOC(国家/地区)和事件列。在本练习中,我们将仅使用 NOC 和 项目 列。...很少有国家名称在奥运会和世界数据集之间不一致。所以尽可能调整了国家名称。详细信息在源代码中。 开始绘图 显示一个简单的世界地图 - 只有边界的地图 作为第一步,我们绘制基本地图——只有边界的世界。
比如下面这样: 案例地图 2 基础可视化 geopandas使用matplotlib作为绘图后端,使用plot()方法对GeoSeries或GeoDataFrame进行可视化,简简单单即可完成基本的可视化...,参考超图对绘制中国地图投影选用方面的建议[2],我们使用绘制中国地图常用的Albers Equal Area作为投影,在proj[3]查询到其信息说明: 图2 将其proj信息传入to_crs()方法中...linewidth=0.5) ax.axis('off') # 移除坐标轴 fig.savefig('图14.png', dpi=300) 图14 Step6:图例与文字标注 接下来我们来学习如何为地图添加图例和文字标注...真正使得它消失的原因在于我们的原始数据中其实缺失中国香港和中国台湾的数据,我们前面连接过程使用的右连接的方法使得我们保留了所有的土地。...其通过调用第三方包mapclassify中用于给数据分层的方法),来实现geopandas中的分层设色。
今天来讲一讲在日常工作生活中我常用的几种绘制地图的方法,下面我将介绍下面这些可视化库的地图绘制方法,当然绘制漂亮的可视化地图还有很多优秀的类库,没有办法一一列举 pyecharts、plotly、folium...、bokeh、basemap、geopandas、cartopy Boken 首先我们先介绍 Boken 绘制地图的方法 Bokeh 支持创建基本地图可视化和基于处理地理数据的地图可视化 画一张世界地图...我们通过 GEO 地理数据来绘制地图同样非常方便,但是地图看起来有一些单调,我们把不同的省份绘制成不同的颜色来看看 with open("china.json", encoding="utf8") as...这也是 geopandas 官网上的经典图片,可以看到非常简单,除去 import 代码,仅仅三行,就完成了地图的绘制 下面我们继续绘制中国地图,这次我们加上九段线信息 china_nine = geopandas.read_file...下面我们继续绘制中国地图,使用一个高级 API plotly.express.choropleth_mapbox
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