首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

分类线串的GeoDataFrame上的Hvplot无法绘制不同的颜色

是因为Hvplot默认使用了一个单一的颜色来绘制所有的线串。要实现不同颜色的绘制,可以通过在GeoDataFrame中添加一个用于分类的列,并使用该列来指定不同的颜色。

首先,确保你的GeoDataFrame中包含一个用于分类的列。可以使用Pandas库的astype()方法将该列转换为字符串类型,以便进行分类。

然后,使用Hvplot库的line函数来绘制线串,并通过color参数指定使用分类列来确定颜色。可以使用cmap参数来选择颜色映射。

下面是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import geopandas as gpd
import hvplot.pandas

# 读取GeoDataFrame
gdf = gpd.read_file('your_geodataframe.shp')

# 将分类列转换为字符串类型
gdf['category'] = gdf['category'].astype(str)

# 使用Hvplot绘制线串
gdf.hvplot.line(y='geometry', color='category', cmap='Set1')

在上面的示例中,category是用于分类的列名,geometry是表示几何形状的列名。cmap参数使用了Set1颜色映射,你可以根据需要选择其他颜色映射。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云地理信息服务(Tencent Cloud Spatial-Temporal Database,TCSTDB),它是一种高性能、高可扩展性的地理信息数据库,适用于存储和处理地理信息数据。TCSTDB支持空间数据类型和空间查询操作,可以方便地处理和分析地理信息数据。

腾讯云产品介绍链接地址:腾讯云地理信息服务(TCSTDB)

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

使用Matplotlib绘制不同颜色带箭头线实例

周五时候计算出来一条线路,但是计算出来只是类似与 0- 10- 19- 2- ..0 这样线路只有写代码的人才能看无法直观表达出来,让其它同事看不清晰,所以考虑怎样直观把线路图画出来...as colors import matplotlib.cm as cmx 后面两个主要是用于处理颜色。...,cNorm设置颜色范围,有几条线路就设置几种颜色,scalarMap颜色生成完毕。...最后在绘图时候,根据索引获得相应颜色就可以了。 结果如下: ? 补充知识:Python包matplotlib绘图–如何标注某点–附代码 ?...plt.xlim(-0.5, 20) plt.ylim(-0.5, 20) plt.legend() fig01 = plt.figure() plt.show() 以上这篇使用Matplotlib绘制不同颜色带箭头线实例就是小编分享给大家全部内容了

3.2K10

Android中TextView实现分段显示不同颜色字符

最近开发过程中有个小小知识点,就是TextView显示内容需要分段显示不同颜色,如下图所示 ?...一般有三种实现方式 直接根据不同需要分段字符,然后分别使用多个TextView来显示 使用spannablestring 使用Html 下面分别来简单介绍下三种方法 多个TextVew 这种方式简单粗暴...,颜色样式控制灵活 如果需要显示文本需要分多个段的话,那就需要很多个TextView,而且布局不好控制 实现方式简单,就不写例子了 使用SpannableString 想必用过的人都知道,比较好一点是...我们使用SpannableString时候必须指定样式使用字符下标,那如果我们字符不是固定长度呢?...TextView) view.findViewById(R.id.tvContent); tvContent.setText(Html.fromHtml(content)); 以上就是TextView分段显示不同样式字符方法

3.6K30

Python: 屏幕取色器(识别屏幕不同位置颜色

文章背景:工作中,有时候需要判断图片中不同位置颜色。有些颜色不太容易区分,所以想通过Python编写代码,通过屏幕取点,获取某个位置颜色值。...代码逻辑: (1)文末参考资料[2]csv文件(记为颜色表)中给出了865种颜色英文名称和对应RGB数值,在此基础,笔者添加了相应中文名称,如下表所示。...(2)通过鼠标在屏幕取点,获取指定位置RGB数值,然后与颜色表中各行RGB数值进行匹配,返回RGB数值最接近颜色信息。...,G,B和颜色表,匹配与所取点RGB数值最接近颜色。...2] color-names(https://github.com/codebrainz/color-names/blob/master/output/colors.csv) [3] 基于Python颜色识别器

4.6K30

在模仿中精进数据可视化01:国内38城居住自由指数

因此与其在matplotlib中极坐标系基础想方法隐藏部分参考线,不如逆向思维,从构造参考线角度出发,自己组织构造参考线,会更加自由和灵活。...lat in range(-90, -79, 2)]}, crs='EPSG:4326') 构造好数据之后,将经线与纬线对应GeoDataFrame转换到设置好「正射投影」crs,再作为不同图层进行叠加绘制...: 图5 嘿嘿,是不是底层参考线已经有内味了~ 2.2.2 绘制指标折线 坐标系以及参考线逻辑定了下来之后,接下来我们需要将原作品中所展现3种指标数据转换为3条样式不同折线。...图12 那么接下来我们要做事就so easy了,只需要分别得到两者去除重叠面后,剩余部分,以对应填充色彩叠加绘制在图11图像就可以啦~,利用geopandas中difference即可轻松实现...,主要元素是不是非常一致了~,大家也可以根据自己喜好来修改不同颜色: 图15

83530

(在模仿中精进数据可视化01) 全国38城居住自由指数可视化

因此与其在matplotlib中极坐标系基础想方法隐藏部分参考线,不如逆向思维,从构造参考线角度出发,自己组织构造参考线,会更加自由和灵活。...lat in range(-90, -79, 2)]}, crs='EPSG:4326')   构造好数据之后,将经线与纬线对应GeoDataFrame转换到设置好正射投影crs,再作为不同图层进行叠加绘制...图5   嘿嘿,是不是底层参考线已经有内味了~ 2.2.2 绘制指标折线   坐标系以及参考线逻辑定了下来之后,接下来我们需要将原作品中所展现3种指标数据转换为3条样式不同折线。   ...图8   接下来我们就来为每个指标构造线与散点部分矢量数据,并在统一转换坐标参考系到正射投影之后叠加到之前图像: # 为每个城市生成1条经线 lng_lines = gpd.GeoDataFrame...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喜好来修改不同颜色: ?

78410

geopandas:Python绘制数据地图

它将地图划分为不同区域,并使用颜色或阴影不同程度来显示该区域数据值。通常,分级统计图用于显示人口统计、自然资源分布等数据。...WTK格式数据包含点、线、多边形等地理位置信息。WTK格式数据可以被许多GIS软件和地理位置分析工具所读取和处理。我们可以将带有WKT数据DataFrame转换为GeoDataframe。...convex_hull:返回一个GeoSeries,其中包含表示包含每个对象中所有点最小凸多边形几何形状,除非对象中点数小于三个。对于两个点,凸包会折叠成一个线;对于一个点,凸包是一个点。...参数能够指定不同数据源,以在地图上添加不同类型底图。...当我们使用地图服务时,通过改变xyz值,就可以获取到不同位置、不同缩放级别下地图瓦片,从而达到展示不同地图目的。

2.2K41

一个很高级、交互式Python可视化库,附示例代码

绘制线图 plot = df.hvplot.line(title="时间序列示例") plot 这个例子将会产生一个带有标题时间序列线图,你可以缩放、平移来交互地查看图表。...") scatter_plot # 绘制直方图 histogram = df.hvplot.hist('x', bins=20, title="直方图示例") histogram 在散点图中,每个点位置反映了数据表中一行记录...示例 3:交互式探索 HvPlot 支持通过交互式小部件来探索数据,例如选择不同变量来绘图: # 创建一些分类数据 df = pd.DataFrame({ 'variable': np.random.choice...用户可以选择汽车制造年份,动态地看到不同年份下汽车马力与加速之间关系。...要注意是,如果你在 Jupyter Notebook 运行这段代码,需要调用dashboard.servable()来显示面板。

27010

是技术也是艺术 使用geopandas玩转地图可视化

,传入格式同facecolor linewidth:设置几何对象边界宽度,对面数据和点数据效果较为明显,不建议对线数据设置该参数 linestyle:字符类型,用于设置几何对象边界及线数据线型 markersize...:设置点数据大小 marker:字符类型,用于设置点数据形状 alpha:设置对应几何对象全局色彩透明度,0-1,越大越不透明 label:适用于纯粹线数据或点数据,在需要添加图例时适用,用作各个对象在图例中显示名称...Step2:修改颜色 下面我们来调整面数据填充色与轮廓色,线数据(九段线色彩。...其中线型参数linestyle与matplotlib完全一致,不同选择对应样式如图5: 图5 参考图5,我们维持九段线线型不变但适当增大其宽度为3,面数据轮廓则设置为'--': fig, ax =...与GeoSeries相比,GeoDataFrame拥有多列数据,即我们可以将辅助列数值信息映射到地图视觉元素,因此在GeoSeries常用参数基础,新增了更多参数: column:用于指定映射地图视觉元素数值信息

2.3K40

(数据科学学习手札78)基于geopandas空间数据分析——基础可视化

,传入格式同facecolor linewidth:设置几何对象边界宽度,对面数据和点数据效果较为明显,不建议对线数据设置该参数 linestyle:字符类型,用于设置几何对象边界及线数据线型...markersize:设置点数据大小 marker:字符类型,用于设置点数据形状 alpha:设置对应几何对象全局色彩透明度,0-1,越大越不透明 label:适用于纯粹线数据或点数据,...Step2:修改颜色   下面我们来调整面数据填充色与轮廓色,线数据(九段线色彩,并分别设置透明度alpha,这里为了美观,将坐标轴顺便移除: fig, ax = plt.subplots...与GeoSeries相比,GeoDataFrame拥有多列数据,即我们可以将辅助列数值信息映射到地图视觉元素,因此在GeoSeries常用参数基础,新增了更多参数:...,也使得我们看出了不同地区在疫情严重程度上区别,且因为这时变成了离散分层,所以图例也由比色卡变为更为标准分类图例,但是这个图例默认在右上角,对地图造成了较为明显遮挡,下面我们在图26基础,利用参数

3.5K20

基于geopandas空间数据分析—geoplot篇(下)

2 geoplot进阶 一篇文章中pointplot()、polyplot以及webmap()帮助我们解决了在绘制散点、基础面以及添加在线地图底图问题,为了制作出信息量更丰富可视化作品,我们需要更强操纵矢量数据与映射值能力...参数传入,便得到理想效果: 图9 2.3 Sankey 桑基图专门用于表现不同对象之间某个指标量流动情况,譬如最常见航线流向情况,其本质是对线数据进行可视化,并将指标值映射到线色彩或粗细水平...而geoplot.sankey()可以用来绘制这种图,尴尬是sankey()绘制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特性可以用来进行与流量相关可视化,其主要参数如下...: df:传入对应GeoDataFrame对象 projection:用于指定投影坐标系,传入geoplot.crs中对象 hue:传入对应df中指定列名或外部序列数据,用于映射线颜色,默认为None...下面我们以2015年华盛顿街道路网日平均交通流量数据为例,其中每个要素均为线要素,aadt代表日均流量: 图10 我们将其流量列映射到线粗细程度和颜色上来,为了美观起见我们选择系列文章分层设色篇中

1.5K50

用 GeoPandas 绘制超高颜值数据地图

CRS/坐标参考系统告诉我们如何(使用投影 或数学方程)将圆形地球位置(坐标)转换为扁平二维坐标系(例如计算机屏幕或纸张)相同位置地图)。最常用 CRS 是“EPSG:4326”。...所以所有基本DataFrame操作都可以在GeoDataFrame执行。...GeoDataFrame包含一个或多个GeoSeries(延伸PandasSeries)每个都包含在一个不同几何形状投影(GeoSeries.crs)。...Vs项目数量") 在这里需要注意是: ax是绘制地图轴 cmap是颜色名称 legend & legend_kwds控制图例显示 参加奥运会国家 ▲ 参加奥运会国家 根据阴影,我们可以很快看出...-灰色阴影和阴影线 标记参与最少项目的国家-绘制点 哪个项目的参与最少?

4.8K21

地图可视化:geopandas绘制拓扑着色地图

❝本文示例代码及文件已上传至我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区域...,需要满足拓扑着色要求,即所有相邻区域不可以用同一种颜色绘制,以前手绘地图需要绘制者自行思考设计具体着色规则,而现如今通过计算机辅助,我们可以快速生成大量着色方案。...,可能会导致肉眼看起来邻接实际仍然存在一定“间距”,这时就可以使用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...7种不同标签,虽然按照四色问题猜想,任何拓扑着色地图只需要4种颜色即可完成色彩填充,但在有限计算时间内,greedy()给出了还不错方案: 按照标签进行颜色分配: 放大仔细发现,每个邻接区域的确实现了颜色不重合...: 而如果你希望用自定义色彩值来配合标签字段进行映射,则可以参考我下面的做法,将具体颜色值譬如16进制色彩字符传入color参数,这里使用到以前介绍过多次配色库palettable:

1.4K30

可视化实战,Python绘制出来数据大屏真的太惊艳了!!

今天我们在进行一个Python数据可视化实战练习,用到模块叫做Panel,我们通过调用此模块来绘制动态可交互图表以及数据大屏制作,而本地需要用到数据集,可在kaggle上面获取 https:/...,颜色也就比较深。...接下来我们来绘制几张简单柱状图,首先是对不同火灾等级进行分组统计并且绘制成柱状图,代码如下 def plot_class(year): year_df = df[df['FIRE_YEAR...,根据不同级别来区分".format(year)) plot_class(2006) output 当然我们也可以绘制将柱状图绘制成是水平方向,例如我们想要探究一下不同原因造成火灾持续时间有多长...".format(year)) plot_cause_duration(2010) output 以及我们想要看一下不同原因所造成火灾数量,代码如下 def plot_cause_occur(year

63920

(数据科学学习手札83)基于geopandas空间数据分析——geoplot篇(下)

2 geoplot进阶   一篇文章中pointplot()、polyplot以及webmap()帮助我们解决了在绘制散点、基础面以及添加在线地图底图问题,为了制作出信息量更丰富可视化作品,我们需要更强操纵矢量数据与映射值能力...shade:bool型,当设置为False时只有等值线绘制出,当设置为True时会绘制核密度填充 shade_lowest:bool型,控制是否对概率密度最低层次进行填充,下文会举例说明 n_levels...图9 2.3 Sankey   桑基图专门用于表现不同对象之间某个指标量流动情况,譬如最常见航线流向情况,其本质是对线数据进行可视化,并将指标值映射到线色彩或粗细水平,而geoplot中sankey...()可以用来绘制这种图,尴尬是sankey()绘制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特性可以用来进行与流量相关可视化,其主要参数如下: df:传入对应GeoDataFrame...图10   我们将其流量列映射到线粗细程度和颜色上来,为了美观起见我们选择系列文章分层设色篇中palettableSunsetDark作为配色方案: # 选择配色方案为SunsetDark_5 from

1.7K30

Python地信专题 | 基于geopandas空间数据分析—数据结构篇

GeoDataFrame基础 顾名思义,geopandas中GeoDataFrame是在pandas.DataFrame基础,加入空间分析相关内容进行改造而成。...其最大特点在于其在原有数据表格基础增加了一列GeoSeries使得其具有矢量性,所有对于GeoDataFrame施加空间几何操作也都作用在这列指定几何对象之上。...下面我们举个简单例子,基于不同均值和标准差正态分布随机数,创建GeoDataFrame来记录这些信息: contents = [(loc, 0.5) for loc in range(0, 10,...因为每个GeoDataFrame若在定义之处没有指定矢量列,后将无法进行与适量信息挂钩所有操作(GeoSeries所有属性都可同样作用于GeoDataFrame,因为所有空间操作实际都直接作用于其矢量主列...矢量相关操作都无法使用。

1.7K20

【原创佳作】太炫酷了,这里有一个用于制作数据面板大屏Python模块

在Python当中用于绘制图表模块,相信大家用最多便是matplotlib和seabron,除此之外还有一些用于动态交互例如Plotly模块和Pyecharts模块,今天小编再为大家来推荐两个用于制作可视化大屏库...,分别叫做hvPlot以及Panel,在本篇教程当中,小编依次会为大家分享 用pandas以及hvPlot结合生成具有交互性图表 用Panel模块生成小组件,配合图表进行使用 制作一个数据可视化大屏来更好地呈现数据...pandas+hvPlot绘制图表 我们首先导入一些要用到模块以及用pandas来读取数据集,代码如下 # To handle data import numpy as np import pandas...参数对应是图表类型,X参数代表是X轴上面的所要要用到数据,同理,我们还指定了标题、图表颜色等等参数,那么要是我们希望pandas在绘制图表时候是以hvPlot为后端,需要添加如下代码 pd.options.plotting.backend...kind来调整要绘制图表类型,width以及height参数来调整图表大小,title参数来调整图表标题,我们来绘制一张散点图,代码如下 viz1 = data_pipeline.hvplot(

43410

(数据科学学习手札133)利用geopandas绘制拓扑着色地图

本文示例代码及文件已上传至我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区域...,需要满足拓扑着色要求,即所有相邻区域不可以用同一种颜色绘制,以前手绘地图需要绘制者自行思考设计具体着色规则,而现如今通过计算机辅助,我们可以快速生成大量着色方案。   ...:str型,用于设定拓扑邻接关系判定策略,'rook'表示共边邻接,'queen'表示共点邻接,默认为'queen' min_distance:数值型,默认为None,有时由于数据质量、精度原因,可能会导致肉眼看起来邻接实际仍然存在一定...7种不同标签,虽然按照四色问题猜想,任何拓扑着色地图只需要4种颜色即可完成色彩填充,但在有限计算时间内,greedy()给出了还不错方案:   按照标签进行颜色分配:   放大仔细发现,每个邻接区域的确实现了颜色不重合...:   而如果你希望用自定义色彩值来配合标签字段进行映射,则可以参考我下面的做法,将具体颜色值譬如16进制色彩字符传入color参数,这里使用到以前介绍过多次配色库palettable:

93130

python可视化 | 地理桑基图绘制方法

我回答目前常用库包不能直接绘制这样桑基图,我错了,应该回答是目前常用库包不能绘制这样漂亮些桑基图。 其实geoplot库包已经内置了sankey这个命令,除了比较丑。...但是真上手用起来会发现,他其实借用了很多geopandas东西,绘图数据也以GeoDataFrame格式为主。 另外,这个库包桑基图命令不能修改线条宽度,所以只能通过颜色来映射数据流向。...(这就很鸡肋了)其本质是生成颜色映射Line2D。其实如果不能修改线宽,还不如直接用matplotlib和cartopy硬画。...但是geoplotsankey命令最终是基于matplotlibline2d类,这个类线宽参数linewidth只能接受标量而不能接受可迭代量,所以宽度是不能随每根线而变化。...为了实现这种变化,我们只能定义一个函数,来绘制线宽随线值变化桑基图,这里简单做一个事例: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import

1.6K10

使用 Panel 和 hvPlot 可视化 ⛵

)]# 计算野火持续时间df['BURN_TIME'] = df['CONT_DATE'] - df['DISCOVERY_DATE']# 查看数据df.head()图片 野火地图我们先把所有历史火灾绘制成热度地图...火势大小我们先绘制每个规模等级发生火灾数量:野火按燃烧区域大小进行分类,A 级最小,G 级最大。...拿到对应数据子集后,我们把它按大小分类进行分组,并使用.size()计算每组火灾次数。...也有一些年份看起来完全不同,例如 2006 年,电力线故障导致大火平均燃烧数天。...分析结果组装现在我们已经从不同维度进行了分析,我们使用小部件把它们进行组合,使我们可以沿着时间轴动态选择和做一些数据探索,构建组合仪表板代码如下:plots_box = pn.WidgetBox(pn.Column

98971

【深度学习】MLPLeNetAlexNetGoogLeNetResNet在三个不同数据集分类效果实践

本文是深度学习课程实验报告 使用了MLP/LeNet/AlexNet/GoogLeNet/ResNet五个深度神经网络模型结构和MNIST、Fashion MNIST、HWDB1三个不同数据集,...本文数据集和.ipynb文件可在此处下载:https://download.csdn.net/download/qq1198768105/85260780 实验结果 实验结果如下表所示 模型在不同数据集准确度...以下代码将其归一化到0-1之间浮点数,并在最后增加一维作为颜色通道 self.train_data = np.expand_dims(self.train_data.astype(...v3:(1)将Inception内部BN层推广到外部。(2)优化了网络结构,将较大二维卷积拆成两个较小一维卷积,比如将3x3拆成1x3和3x1。...self.p1 = GlobalAveragePooling2D() # num_classes为分类数量 self.f1 = Dense(num_classes, activation

84620
领券