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使用 plotly 绘制 Choropleth 地图
本文将通过绘制中国省级 Choropleth 地图来解释如何使用 plotly 绘制 Choropleth 地图，主要有两种方法：底层 API plotly.graph_objects.Choroplethmapbox 什么是 Choropleth 地图 Choropleth map 即分级统计图。 这样得到的地图就是 Choropleth 地图。 方法 2：高层 API plotly.express.choropleth_mapbox plotly.express.choropleth_mapbox（以下简称 px.choropleth_mapbox plotly 也可以绘制这种地图，只需要去掉本文所讲的函数中 mapbox 即可：go.Choropleth 和 px.choropleth，感兴趣可以参考这里的示例。
15.6K41发布于 2020-03-18 - 来自专栏python与大数据分析
关于Python可视化Dash工具—choropleth_mapbox地图实现
有两周没更新了，一来是工作有点忙，二来是被地图的事情搅和的不行了，事情没搞清楚前写文档是对自己最大的不尊重，关于choropleth_mapbox地图实现，有很多坑在里面。 主要的因素是对geojson不够了解，以及choropleth_mapbox对参数的解释一直是言之不详。 在实现choropleth_mapbox的过程中，地图一直无法正常显示，原因有二，其一plotly基于d3.js，geojson文件的加载比较耗时，而且要认为点击一下zoom out按钮才能呈现地图，其二参数不对 "t":0,"l":0,"b":0}) fig.show() # 世界地图，指定properties.name国家名称作为键值，数据表格中的列也要改为国家，即locations列 fig = px.choropleth_mapbox # 世界地图，不指定键值，默认采用geojson中的id值，即国家简写，数据表格中的列也要为国家简写，即country列，对color_continuous_scale进行设置 fig = px.choropleth_mapbox
2.2K21编辑于 2022-03-11 - 来自专栏数据 学术 商业 新闻
绘图技巧 | 三元相分级统计地图(Ternary Choropleth Map)可视化绘制
之前有小伙伴在讨论群里提问关于分级统计地图(choropleth maps) 的绘制方法，刚开始看到这个问题的时候觉得比较简单，就给出了几个处理方法，有R的也有基于Python 的，但后来和提问小伙伴一聊 ggplot(euro_example) + # ...draw a choropleth map geom_sf(aes(fill = educ_rgb, geometry = geometry xmax = 568885.4 , ymin = -2642789, ymax = -1753061 ) + labs( title = "Example Ternary Choropleth
3.6K20发布于 2021-03-11 - 来自专栏HsuHeinrich
地图（三）利用python绘制等值区域地图
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。 figsize=(16, 12)) # 设置颜色方案 import mapclassify as mc scheme = mc.Quantiles(fullData['rate'], k=10) # 绘制choropleth gplt.choropleth(fullData, hue="rate", linewidth=.1, scheme=scheme, cmap='inferno_r', plotly/datasets/master/geojson-counties-fips.json') as response: counties = json.load(response) # 绘制choropleth fig = px.choropleth(df, geojson=counties, locations='fips', color='unemp', color_continuous_scale
70010编辑于 2025-02-25 - 来自专栏计算机与AI
用Python绘制地理图
Choropleth地图 Choropleth地图是流行的主题地图，用于通过各种阴影图案或预定地理区域（即国家/地区）上的符号表示统计数据。它们擅长利用数据轻松表示整个区域所需测量的可变性。 Choropleth地图是如何工作的？ Choropleth Maps显示与数据变量相关的彩色，阴影或图案化的划分的地理区域或区域。 在Python中使用Choropleth 在这里，我们将使用 2014年全球不同国家/地区的电力消耗数据集。 type ='choropleth'：定义地图的类型，即这种情况下的choropleth。 colorscale ='Viridis'：显示一个颜色图（f或更多颜色比例，请参阅 此处）。 生成了“ 2014年世界电力消耗”的choropleth地图，从上面可以看到，当每个国家/地区悬停在地图上的每个元素上时，都会显示其名称和电力消耗（以kWh为单位）。
2.8K20发布于 2020-12-14 - 来自专栏python与大数据分析
关于Python可视化Dash工具—散点地图、热力地图、线形地图
好不容易实现了choropleth_mapbox地图，也顺道把散点地图、热力地图、线形地图处理掉吧，做到有始有终，再迈向新的领域；从微信公众号里拿到了按分省统计的用户数据，又拿到了各地市数据，通过这两种数据分别实现 choropleth_mapbox、scatter_mapbox、density_mapbox，至于line_mapbox构造数据过于麻烦，直接拷贝了官网上的案例。 基于分省统计的用户数据，通过choropleth_mapbox进行行政区域的数据展示。 pd.read_csv("gongzhonghaopro.csv",encoding="utf-8", dtype={"areacode": str}) fig = px.choropleth_mapbox
2K10编辑于 2022-03-11 - 来自专栏机器学习初学者精选文章
新冠肺炎的可视化和预测分析（附代码）
fig = px.choropleth(train_us_latest, locations='province_code', 美国各州的确诊数 欧洲 fig = px.choropleth( train_europe_latest, locations="country", locationmode= 欧洲确诊数 亚洲 country_latest = country_df.query('date == @target_date') fig = px.choropleth( country_latest fig = px.choropleth( country_latest, locations="country", locationmode='country names',
1.9K31发布于 2020-04-21 - 来自专栏好奇心Log
绘图技巧 | 双变量映射地图可视化绘制方法
本期推文主要涉及的内容如下： 双变量映射地图(Bivariate Choropleth Map)简介 R-ggplot2+biscale 轻松绘制双变量映射地图 Bivariate Choropleth (注：以上双变量简介参考资料：Bivariate Choropleth Maps: A How-to Guide[1]) R-ggplot2+biscale 轻松绘制双变量映射地图 在简单介绍完之后，接下来 show.legend = FALSE) + bi_scale_fill(pal = "DkBlue", dim = 3) + labs( title = "Example Bivariate choropleth
3.7K10发布于 2021-02-12 - 来自专栏数说工作室
Python5个数据可视化工具
让我们用美国失业的Geojson生成一个Choropleth地图。 以下是片段： map = folium.Map([43, -100], zoom_start=4) choropleth = folium.Choropleth( geo_data=us_states Unenployment , show=False, ).add_to(m) # 底层的GeoJson和StepColormap对象是可访问的 print(type(choropleth.geojson )) print(type(choropleth.color_scale)) folium.LayerControl(collapsed=False).add_to(m
5.5K21发布于 2019-05-29 - 来自专栏气python风雨
python | 基于geoplot重绘全国某要素分布图
Měng Gǔ 150000 Autonomous Region 2022 POLYGON ((121.49813 53.32607, 121.50116 53.321... 804.195501 Choropleth matplotlib.pyplot as plt # 设置画布大小 plt.figure(figsize=(16, 10),dpi=300) # 这里设置宽度为10英寸，高度为8英寸，你可以根据需要调整 ax = gplt.choropleth 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
58120编辑于 2024-10-12 - 来自专栏萝卜大杂烩
聊一聊我常用的6种绘制地图的方法
fig.show() 这里我们使用底层 API plotly.graph_objects.Choroplethmapbox 来绘制 下面我们继续绘制中国地图，使用一个高级 API plotly.express.choropleth_mapbox provinces_map = json.load(f) df = pd.read_csv(r'data.csv') df.确诊 = df.确诊.map(np.log) fig = px.choropleth_mapbox /data.csv') # read china border with open(r"plotly-choropleth-mapbox-demo-master/china_province.geojson utf8') as f: china = json.load(f) chn_map = folium.Map(location=[40, 100], zoom_start=4) folium.Choropleth ( geo_data=china, name="choropleth", data=df, columns=["地区", "确诊"], key_on="properties.NL_NAME
4.6K20编辑于 2021-12-08 - 来自专栏大数据文摘
Kaggle | 使用Python和R绘制数据地图的十七个经典案例(附资源)
www.kaggle.com/mrisdal/d/census/2014-american-community-survey/using-shapefiles-fork-of-2013-code/code 南非犯罪的Choropleth https://www.kaggle.com/kostyabahshetsyan/d/slwessels/crime-statistics-for-south-africa/choropleth-map-of-crime-south-afrika 按照以下教程，使用Plotly也可以尝试其他任何地图类型： 县级choropleth https://plot.ly/python/county-level-choropleth/ 散点图 https 不是所有的Leaflet的教程都必须适用于在内核中专门制作地图，但这里有一些可能在开始使用: 单页快速入门指南 http://leafletjs.com/examples/quick-start/ 互动Choropleth 地图（案例研究） http://leafletjs.com/examples/choropleth/ 使用GeoJSON与Leaflet http://leafletjs.com/examples/geojson
6.1K51发布于 2018-05-25 - 来自专栏数据 学术 商业 新闻
绘图技巧 | 双变量映射地图可视化绘制方法
本期推文主要涉及的内容如下： 双变量映射地图(Bivariate Choropleth Map)简介 R-ggplot2+biscale 轻松绘制双变量映射地图 Bivariate Choropleth (注：以上双变量简介参考资料：Bivariate Choropleth Maps: A How-to Guide[1]) R-ggplot2+biscale 轻松绘制双变量映射地图 在简单介绍完之后，接下来 show.legend = FALSE) + bi_scale_fill(pal = "DkBlue", dim = 3) + labs( title = "Example Bivariate choropleth
1.5K20发布于 2021-02-22 - 来自专栏AI派
Python奇淫技巧，5个数据可视化工具
让我们用美国失业的Geojson生成一个Choropleth地图。 以下是片段： map = folium.Map([43, -100], zoom_start=4) choropleth = folium.Choropleth( geo_data=us_states Unenployment , show=False, ).add_to(m) # 底层的GeoJson和StepColormap对象是可访问的 print(type(choropleth.geojson )) print(type(choropleth.color_scale)) folium.LayerControl(collapsed=False).add_to(m
5K30发布于 2019-05-17 - 来自专栏相约机器人
使用Python制作3个简易地图
Choropleth地图 在使用Python中的地图之前，实际上不知道什么是等值线图，但事实证明它们在可视化聚合的地理空间数据方面非常有用。 map laMap = folium.Map(location=[34.0522,-118.2437], tiles='Stamen Toner', zoom_start=9) #draw the choropleth dataframe which contains the zipcode information # AND the values of the variable you want to plot on the choropleth #This is how python knows which dataframe row matches up to which zipcode in the geojson laMap.choropleth
4.9K52发布于 2019-06-21 - 来自专栏Python数据科学
Python奇淫技巧，5个数据可视化工具
让我们用美国失业的Geojson生成一个Choropleth地图。 以下是片段： map = folium.Map([43, -100], zoom_start=4) choropleth = folium.Choropleth( geo_data=us_states Unenployment , show=False, ).add_to(m) # 底层的GeoJson和StepColormap对象是可访问的 print(type(choropleth.geojson )) print(type(choropleth.color_scale)) folium.LayerControl(collapsed=False).add_to(m
4.9K30发布于 2019-05-16 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
Python奇淫技巧，5个数据可视化工具
让我们用美国失业的Geojson生成一个Choropleth地图。 以下是片段： map = folium.Map([43, -100], zoom_start=4) choropleth = folium.Choropleth( geo_data=us_states Unenployment , show=False, ).add_to(m) # 底层的GeoJson和StepColormap对象是可访问的 print(type(choropleth.geojson )) print(type(choropleth.color_scale)) folium.LayerControl(collapsed=False).add_to(m
4.3K20发布于 2019-07-04 - 来自专栏数据分析1480
Python奇淫技巧，5个炫酷的数据可视化工具
让我们用美国失业的Geojson生成一个Choropleth地图。 以下是片段： map = folium.Map([43, -100], zoom_start=4) choropleth = folium.Choropleth( geo_data=us_states Unenployment , show=False, ).add_to(m) # 底层的GeoJson和StepColormap对象是可访问的 print(type(choropleth.geojson )) print(type(choropleth.color_scale)) folium.LayerControl(collapsed=False).add_to(m
9K74发布于 2019-06-14 - 来自专栏AI篮球与生活
用Python当中Plotly.Express模块绘制几张图表，真的被惊艳到了！！
size="pop", projection="natural earth") fig.show() output 以及分级统计图(Choropleth map)，具体指的是在整个制图区域内，每个区划单元根据各分区划分出来的数量来进行分级，调用的是px.choropleth()方法 fig = px.choropleth(df, geojson=geojson
1.5K10编辑于 2023-03-01 - 来自专栏Python大数据分析
基于geopandas的空间数据分析—geoplot篇(下)
2.1 Choropleth Choropleth图又称作地区分布图或面量图，我们在系列之前的深入浅出分层设色篇中详细介绍过其原理及geopandas实现，可以通过将指标值映射到面数据上，以实现对指标值地区分布的可视化 在geoplot中我们可以通过choropleth()来快速绘制地区分布图，其主要参数如下： df：传入对应的GeoDataFrame对象 projection：用于指定投影坐标系，传入geoplot.crs 如果需要在同一个坐标轴内叠加多个图层就需要用这个参数传入先前待叠加的ax 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 edgecolor：控制多边形轮廓颜色 linewidth：控制多边形轮廓线型 下面我们通过实际的例子来学习geoplot.choropleth 接下来我们将确诊数作为映射值，因为美国各州中纽约州和新泽西州确诊数量分别达到了34万和14万，远远超过其他州，所以这里作为单独的图层进行阴影填充以突出其严重程度： # 图层1：除最严重两州之外的其他州 ax = gplt.choropleth 保存图像 plt.savefig('图4.png', dpi=300, pad_inches=0, bbox_inches='tight') 图4 这样我们就得到了图4，需要注意的是，geoplot.choropleth
2.1K50编辑于 2022-04-03
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