如何使用geopandas和mapclassify绘制“差异”地图？
如何使用geopandas和mapclassify绘制“差异”地图？
提问于 2019-04-15 04:44:43
我有一个带有"differences“列的GeoDataFrame，用于存储两个数字之间的差值。有时，如果没有差异，这些数字是正数、负数或零。我需要制作一个色彩图，它有一些以0(或一些中间缓冲区)作为中点和非对称色带的发散色图，例如-0.02, -0.01, 0., 0.01, 0.02, 0.03。我已经尝试过了
class MidPointNormalize(mp.colors.Normalize):
def __init__(self, vmin=None, vmax=None, midpoint=None, clip=False):
self.midpoint = midpoint
mp.colors.Normalize.__init__(self, vmin, vmax, clip)
def __call__(self, value, clip=None):
x, y = [self.vmin, self.midpoint, self.vmax], [0, 0.5, 1]
return np.ma.masked_array(np.interp(value, x, y), np.isnan(value))
norm = MidPointNormalize(midpoint=0,vmin=diff_merge_co["diff"].min(),
vmax=diff_merge_co["diff"].max())
diff_merge_co.plot(ax=ax, column="diff", cmap="coolwarm", norm=norm,
legend=True)并将norm设置为一些精心挑选的值：
bounds = np.array([-0.02, -0.01, 0., 0.01, 0.02, 0.03])
norm = colors.BoundaryNorm(boundaries=bounds, ncolors=256) 但这样做有很多技术问题(包括颜色条不是一直向上的，以及手工选择值的明显丑陋)。
所以我的问题是:你将如何使用geopandas.GeoDataFrame.plot()绘制具有不同比例的地图，你会使用哪种mapclassify方法？
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2019-04-15 06:17:34
我可能不理解这个问题，但这两个想法都应该很好用。例如：
import geopandas as gpd
print(gpd.__version__) ## 0.4.1
import numpy as np; np.random.seed(42)
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as mcolors
class MidPointNormalize(mcolors.Normalize):
def __init__(self, vmin=None, vmax=None, midpoint=None, clip=False):
self.midpoint = midpoint
mcolors.Normalize.__init__(self, vmin, vmax, clip)
def __call__(self, value, clip=None):
x, y = [self.vmin, self.midpoint, self.vmax], [0, 0.5, 1]
return np.ma.masked_array(np.interp(value, x, y), np.isnan(value))
## Some data file from ## http://biogeo.ucdavis.edu/data/diva/adm/USA_adm.zip
gdf = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))
quant = np.random.rand(len(gdf))*0.05-0.02
gdf['quant']=quant
print(gdf.head())
fig, (ax, ax2) = plt.subplots(2, figsize=(7,6))
norm=MidPointNormalize(-0.02, 0.03, 0)
gdf.plot(column='quant', cmap='RdBu', norm=norm, ax=ax)
fig.colorbar(ax.collections[0], ax=ax)
bounds = np.array([-0.02, -0.01, 0., 0.01, 0.02, 0.03])
norm2 = mcolors.BoundaryNorm(boundaries=bounds, ncolors=256)
gdf.plot(column='quant', cmap='RdBu', norm=norm2, ax=ax2)
fig.colorbar(ax2.collections[0], ax=ax2)
plt.show()
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/55679885
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