lightskyblue'])ax2.set_title('Humidity in Cities')# 调整布局plt.tight_layout()# 显示图表plt.show()通过这个实际案例，我们展示了如何使用...以下是一些高级图表定制的示例：7.1 动画效果Matplotlib允许你创建动画效果，以展示随时间变化的数据。...ani = FuncAnimation(fig, update, frames=range(100), interval=50)# 显示动画plt.show()这个例子展示了如何使用Matplotlib...7.3 自定义颜色映射Matplotlib允许你通过自定义颜色映射，为图表添加更多的信息。...(x)# 自定义颜色映射colors = np.linspace(0, 1, len(x))# 创建图表plt.scatter(x, y, c=colors, cmap='viridis')# 添加颜色条
1 简单引入 在进行数据分析时，当一些图表数据，比如柱形图我们想让它更直观的显示一些内容，有时候会给柱形图添加标签， 那如何实现这样的效果呢？...还有比如我们把某手机品牌1-12月每月的销量制作成柱形图，那如何在柱形图上显示具体的每月销量的标签？...带着这个问题，我们来研究下这个功能吧； 本文使用的是Python的Matplotlib模块的text()函数,它能给图表的指定位置添加标签、注释或标注。...matplotlib 2.2 text()引入 需要插入pylot模块： import matplotlib.pyplot as plt 使用方法是： plt.text() 2.3 text()源码...x) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # plt.show() plt.savefig('plot.jpg') 结果显示如下： 图片 3 柱形图绘制并添加标签
图3 2.2 开始动手！ 综合考虑前面这些难点，我决定借助matplotlib+geopandas+shapely操纵几何对象和绘制调整图像的方便快捷性，来完成这次的挑战。...譬如按照这个思路来创建东经10度到东经220度之间，以及南纬-90度到-80度之间，对应的5条纬度线和对应38个城市的经线： import geopandas as gpd from shapely.geometry...利用下面的函数实现0-100向-90到-80的线性映射： 图8 接下来我们就来为每个指标构造线与散点部分的矢量数据，并在统一转换坐标参考系到「正射投影」之后叠加到之前的图像上： # 为每个城市生成1条经线...剩下的无非是添加些文字、刻度之类的，其实这部分很多都可以在出图之后利用其他软件PS完成，比写代码轻松，所以这部分只对添加「城市+指标」的文字标签以及刻度值进行补充： 图14 再模仿原作品裁切一下图片，...主要元素是不是非常一致了~，大家也可以根据自己的喜好来修改不同的颜色： 图15
，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，提供了众多高度封装的绘图API，很大程度上简化了绘图难度，就像seaborn之于matplotlib。...图1 本文是基于geopandas的空间数据分析系列文章的第6篇，通过本文你将学习geoplot中的基础绘图API。....png", bbox_inches='tight', pad_inches=0, dpi=300) 图9 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
本节提要：使用cartopy进行市县的色块填色、模仿geopandas绘制颜色图 一、利用cartopy进行市县的色块填色 其实geopandas在这方面比cartopy更加专业，由于是基于pandas...二、使用cartopy绘制等级颜色图 前面的步骤和一中的一致: shppath=r'E:\shp\行政边界.shp' filepath=r'C:\Users\lenovo\Desktop\恩施分县.xlsx...在添加地理信息时，对facecolor同步填色，填色依据为该地区墒情数值与最大值max的相对大小。然后通过matplotlib官网上的自定义colorbar例子添加色条。...像contourf填色图的色条就叫有源色条fig.colorbar(ax=ax),向内部传入了ax，只要ax变了，colorbar也跟随改变。...三、使用自定义的颜色 在某些时候，库包自带的颜色无法满足要求时，需要自定义颜色列表，结合前面的降水量色条定制，可以完成这个目标。
图3 2.2 开始动手！ 综合考虑前面这些难点，我决定借助matplotlib+geopandas+shapely操纵几何对象和绘制调整图像的方便快捷性，来完成这次的挑战。...譬如按照这个思路来创建东经10度到东经220度之间，以及南纬-90度到-80度之间，对应的5条纬度线和对应38个城市的经线： import geopandas as gpd from shapely.geometry...利用下面的函数实现0-100向-90到-80的线性映射： ?...图13 2.2.4 补充文字、标注等元素 其实到这里，我们就已经完成了对原作品复刻的精髓部分了，剩下的无非是添加些文字、刻度之类的，其实这部分很多都可以在出图之后利用其他软件PS完成，比写代码轻松，...图14 再模仿原作品裁切一下图片，主要元素是不是非常一致了~，大家也可以根据自己的喜好来修改不同的颜色： ?
底图在表示信息时非常有用，可以提供美观的效果： 视频：https://youtu.be/Md3WkrDJc1Q 你可以在上面看到底图的颜色是如何使我们的视觉效果与众不同的。...❝另外，如果你注意到的话，有一条弧线离纽约市很远。如果我们不使用kepler.的话，这是一个异常值。因此，地理空间可视化是必不可少的。...但这里有一个陷阱——由于数据是在一天中不同的时间点收集的，我们的热图显示了当天所有的取货地点。我们可以通过使用过滤器为我们的映射添加更多的粒度。...Geopandas结合了各种顶级库，如numpy、shapely、fiona、geopy、descartes、matplotlib和Pandas。...这是向其中添加数据的另一种方式。kepler.gl已经检测到几何列并将其绘制出来，但它看起来不太吸引人，而且它也不在3D中。
GeoPandas是一个Python开源项目，旨在提供丰富而简单的地理空间数据处理接口。 GeoPandas扩展了Pandas的数据类型，并使用matplotlib进行绘图。...它将地图划分为不同的区域，并使用颜色或阴影的不同程度来显示该区域的数据值。通常，分级统计图用于显示人口统计、自然资源分布等数据。...基于matplotlib进行可视化时，可以利用matplotlib-scalebar库添加比例尺。...以下示例展示了如何使用sjoin函数进行空间连接。...# cx.providers 除了使用contextily预置的地图提供商，可以通过source设置给定瓦片地图地址来指定需要添加的底图。例如可以添加天地图，高德地图，腾讯地图的瓦片地图的地址。
而为了自定义的图例色彩与geopandas映射出的保持一致，我们需要额外使用到matplotlib中的get_cmap(cmap)来制作可独立导出颜色的cmap方案实例。...譬如我们这里是Reds，就需要按照前面bp的有记录数量的分层结果，从Reds中产生同样5个档次的颜色，具体操作过程如下： import matplotlib.patches as mpatches fig...，最浅色的图斑数量明显多于次浅色的图斑： 图17 在geopandas中使用时传入scheme='HeadTailBreaks'即可（由于新冠肺炎各省份确诊数量数据尾部和头部最大值之间没有较为连续的中间值过渡...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...使用.mpl_colormap将其转换为matplotlib可接受的cmap数据结构，作为cmap参数值传入绘图部分即可： 图28 如果想要翻转映射方向，换成Dense_20_r再重复上述操作即可：
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...geopandas as gpd import matplotlib.pyplot as plt # 设置matplotlib绘图模式为嵌入式 %matplotlib inline plt.rcParams....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，为了看着清楚我们移除阴影填充并降低点的大小...，在geopandas里制作这种地图非常简单，我们只需要结合matplotlib中添加子图区域的add_axes()，即可完成制作，先来认识一下add_axes()的功能，它最重要的参数是rect，通过传入形如...图28 2.2.2 搭配matplotlib实现创作 geopandas虽然自带了如此丰富的地图绘制功能，但很多时候作图仅仅靠它是不够的
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...import geopandas as gpd import matplotlib.pyplot as plt # 设置matplotlib绘图模式为嵌入式 %matplotlib inline plt.rcParams....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。...在geopandas里制作这种地图非常简单，我们只需要结合matplotlib中添加子图区域的add_axes()，即可完成制作。..., 1000000, '* 原始数据来源：丁香园，\n其中台湾及香港数据缺失') # 添加数据说明 fig.savefig('图28.png', dpi=300) 图28 2.2.2 搭配matplotlib
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...matplotlib，譬如上面我们最终使用plt.savaefig()对图片进行保存，下面我们就来详细学习geoplot的基础知识。...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...：控制填充颜色 linestyle：控制线样式，详情见本系列文章前作基础可视化篇图5 hatch：控制填充阴影纹路，详情见本系列文章前作基础可视化篇图7 下面我们就对纽约区划面数据进行举例说明
现在我们使用geoplot库重新绘制一遍看看效果 !...as gplt import geoplot.crs as gcrs import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个子图 fig, ax = plt.subplots...(1, 1, figsize=(16, 10), dpi=300, subplot_kw={'projection': gcrs.PlateCarree()}) # 绘制填充颜色的地图 gplt.choropleth...显示图形 plt.show() cartogram（变形统计图） import pandas as pd import geopandas as gpd import geoplot as gplt import...) Text(0.5, 1.0, '全国压岁钱分布图') 高清版 import pandas as pd import geopandas as gpd import geoplot as gplt import
图6 咋看起来没问题，但是如果你仔细观察左下角的图例会发现前两行范围颜色是重复的，且数值范围是错乱的，这是geopandas.GeoDataFrame.plot()中涉及箱线图法的一个小bug，遇到这种问题不用慌...geopandas映射出的保持一致，我们需要额外使用到matplotlib中的get_cmap(cmap)来制作可独立导出颜色的cmap方案实例，譬如我们这里是Reds，就需要按照前面bp的有记录数量的分层结果...图17 在geopandas中使用时传入scheme='HeadTailBreaks'即可（由于新冠肺炎各省份确诊数量数据尾部和头部最大值之间没有较为连续的中间值过渡，不太适合用此方法故不作演示）。...图20 每个传入的百分位点其左边到上一个分隔点为止，包括其本身，将被分到同一组，对应的图像如图21，在geopandas中使用时除了设置scheme='Percentiles'之外，还要在另一个字典型参数...图27 使用.mpl_colormap将其转换为matplotlib可接受的cmap数据结构，作为cmap参数值传入绘图部分即可： ?
先看个示例，我们在python中显示世界地图 import pandas as pd import geopandas import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib...plt.show() 当然除了上面的平面效果，你还可以做出这样的： 还可以给地图着色： ---- 下面言归正传，正式讲解geopandas是如何工作的 前面说过，geopandas沿用了pandas...除了几何位置，shp文件也可以存储这些空间对象的属性，例如一条河流的名字，一个城市的温度等等。...import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline world = geopandas.read_file(geopandas.datasets.get_path...代码如下： import pandas as pd import geopandas import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline world
今天的推文教程使用geopandas进行空间图表的绘制(geopandas空间绘图很方便，省去了很多的数据处理过程，而且也完美衔接matplotlib,学习python 空间绘图的小伙伴可以看下啊)，具体为空间气泡图的绘制...，主要涉及的内容如下： geopandas geojson数据格式读取并可视化展示 单独添加散点大小图例图层 adjustText 库解决文本重叠问题 geopandas geojson数据操作 这里我们选择的为香港地图的...数据可视化展示 在读取完数据之后，我们可以直接使用geopandas的plot() 方法进行绘制,代码如下(做了简单的颜色设置)： fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,8...气泡图例添加 这里我们不是直接基于数据进行图例的生成，而是单独进行其他图层的绘制进行图例生成，这样做的好处就是可以更加自由定制所需图例的颜色和大小，涉及的代码如下： #这里进行单独的图例添加 ax.scatter...总结 本期推文介绍了使用geopandas 进行空间绘图，完整代码不是很多，但涉及的知识点较多，希望大家可以掌握。
今天的推文教程使用geopandas进行空间图表的绘制(geopandas空间绘图很方便，省去了很多的数据处理过程，而且也完美衔接matplotlib,学习python 空间绘图的小伙伴可以看下啊)，...具体为空间气泡图的绘制，主要涉及的内容如下： geopandas geojson数据格式读取并可视化展示 单独添加散点大小图例图层 adjustText 库解决文本重叠问题 geopandas geojson...数据可视化展示 在读取完数据之后，我们可以直接使用geopandas的plot() 方法进行绘制,代码如下(做了简单的颜色设置)： fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,8...气泡图例添加 这里我们不是直接基于数据进行图例的生成，而是单独进行其他图层的绘制进行图例生成，这样做的好处就是可以更加自由定制所需图例的颜色和大小，涉及的代码如下： #这里进行单独的图例添加 ax.scatter...总结 本期推文介绍了使用geopandas 进行空间绘图，完整代码不是很多，但涉及的知识点较多，希望大家可以掌握。
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。 ?...但是真上手用起来会发现，他其实借用了很多geopandas的东西，绘图数据也以GeoDataFrame格式为主。 另外，这个库包的桑基图命令不能修改线条的宽度，所以只能通过颜色来映射数据的流向。...（这就很鸡肋了）其本质是生成的带颜色映射的Line2D。其实如果不能修改线宽，还不如直接用matplotlib和cartopy硬画。...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...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。
接着，我们在散点图中应用了自定义颜色映射，并添加了带有自定义标签的颜色条。5....我们将使用Matplotlib和Basemap库（一个用于绘制地图的扩展库）来绘制城市温度分布图，并自定义颜色映射和标签。...此外，我们还为颜色条和城市添加了自定义标签。6. 动态更新颜色映射与标签在实际应用中，数据可能会动态变化，我们需要实时更新颜色映射和标签。下面的示例展示了如何动态更新颜色映射和标签，以应对数据的变化。...我们使用FuncAnimation函数来创建动画，并在每一帧中更新颜色映射和颜色条范围。7....下面的示例展示了如何使用matplotlib.widgets模块中的滑块（Slider）来动态调整颜色映射。
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