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地图可视化绘制 | R-cartography 艺术地图绘制

本期推文我们介绍一个可以绘制颇具“艺术”风格地图的可视化包-cartography,主要涉及的内容如下: R-cartography 简介 R-cartography 实例应用 R-cartography...简介 说到cartography包,用Python绘图的小伙伴可能会想到cartopy(Basemap的下一代地图可视化绘制包),下面就简单介绍下cartography。...(官方直译的哈) 通过介绍我们可以知道,cartography主要基于sf对象进行绘图,所以我们在绘制之前需将数据(地图数据或者点数据)转换成sf对象。...可视化专题图介绍 cartography包官网提供了多种优秀的地图可视化绘制专题,这类可视化作品和一般的地图作品有些不一样,透露出一种“艺术 ”气息。...铅笔风格主题地图 R-cartography 实例应用 我们使用之前空间插值系列的数据进行不同主题地图绘制,首先 ,我们将所使用数据转换成sf对象,代码如下: library(sf) library(

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【Python】pyecharts 模块 ⑤ ( 地图绘制 | pyecharts 地图绘制步骤 | 为地图进行全局配置 )

一、pyecharts 地图绘制 1、pyecharts 地图绘制步骤 首先 , 导入 pyecharts 中的 Map 类 , 这是 地图绘制 的核心类 , 该类定义在 pyecharts.charts...# 创建地图对象 map = Map() 再后 , 准备要绘制的数据 , 数据类型是列表类型 , 列表元素是 元组 容器 , 元组中第一个元素是对应的 地图中的 地名 ; # 要绘制的数据 data =...; 2、代码示例 - pyecharts 地图绘制 代码示例 : """ pyecharts 模块 """ # 导入 pyecharts 模块中的 地图 Map 对象 from pyecharts.charts...import Map # 创建地图对象 map = Map() # 要绘制的数据 data = [ ("北京", 222), ("河北", 40), ("台湾", 8) ]...map = Map() # 要绘制的数据 data = [ ("北京", 222), ("河北", 40), ("台湾", 8) ] # 地图名称 : "中国地图" # 地图数据

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如何绘制省市级地图

简介 关于地理地图绘制已经由师弟师妹系统出了几期。具体推文可见: Leaflet 与高德合并会擦出怎么样的火花? Leaflet 与高德继续碰撞火花!...mapview 包 空间地理数据可视化之 leaflet 包及其拓展 空间地理数据可视化之 tmap 包及其拓展 空间地理数据可视化之 ggplot2 包及其拓展 空间地理数据可视化之前言 网上有很多关于中国地图绘制教程...,但是关于省市级地图绘制非常少,本推文就是来解决这个问题。...下面推文主要以浙江省、温州市为例,使用 leaflet 包绘制省/市级地图绘制省级地图 首先,使用 regionNames()导入浙江省各市的名字。...绘制市级地图 绘制市级地图绘制省级地图类似,只需在regionNames()中进行变化即可,其他几乎相同。下面绘制的温州市地图做了一些小小的拓展。1. 使用真实案例数据;2. 填充颜色变化。

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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...data 决定绘图所使用的数据,比如绘制股票折线图用的股票历史数据,绘制疫情地图用的疫情数据。layout 决定图的布局,比如一幅折线图的宽高,一幅地图的风格和中心点。...函数会使用这个参数和 locations 匹配地图单元(比如省份)的名称,以此决定绘制哪些地图单元的轮廓。...指定地图单元名称,决定绘制哪些地图单元的轮廓。同样需要注意和 featureidkey 保持一致。...其实大部分参数是异曲同工的,下面我同样使用相同的数据来绘制地图,解释下。

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geopandas:Python绘制数据地图

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。...,要注意的是这两点应该位于待绘制地图中。...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...下面是该函数常用可用参数的介绍: ax: matplotlib axes对象,用于绘制地图 crs: 输出地图的坐标系,默认为'EPSG:3857' source: 底图的来源,支持多种来源,如OpenStreetMap...1-GeoPandas入门指北 Python绘制数据地图2-GeoPandas地图可视化 matplotlib-scalebar contextily contextily-doc 高德谷歌腾讯天地图地图瓦片

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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...以中国县级单元矢量边界数据为例,它包含了共2900个县级单元的行政区划面矢量要素: 对于这样一个典型的面要素众多的地图,利用mapclassify.greedy(),我们可以基于面要素之间的邻接拓扑关系

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Python 地图篇 - 使用pyecharts绘制世界地图、中国地图、省级地图、市级地图实例详解

使用 pyecharts 绘制世界地图、省级地图、市级地图实例详解 第一章:世界地图绘制演示 ① 世界地图数据准备 ② 世界地图生成 第二章:省份(河北省)地图绘制演示 ① 省份地图数据准备 ② 省份地图生成...第三章:城市(承德市)地图绘制演示 ① 城市地图数据准备 ② 城市地图生成 [ 系列文章篇 ] 2022 见证中国崛起从 Python 绘制中国地图开始:使用 pyecharts 最新版本绘制中国地图实例详解...,个性化地图定制及常用参数解析 [ 专栏推荐 ] Python 短视频自动化发布,包含抖音、快手、bilibili、小红书、微视、好看视频、西瓜视频、视频号等 10 余种平台 第一章:世界地图绘制演示...生成的地图效果图如下: 第二章:省份(河北省)地图绘制演示 先给大家看下效果图哈。...生成的地图效果图如下: 第三章:城市(承德市)地图绘制演示 先给大家看下效果图哈。

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地图可视化绘制 | R-tanakametR包 绘制3D阴影效果地图

今天我们再给大家介绍一个优秀的地图可视化绘制包-R-tanaka包(用于绘制具有3d阴影效果的地图可视化作品),主要涉及的内容如下: R-tanaka包简介及样例样式 R-ggplot2绘制3d阴影地图...,使结果看上去像一个类似3D的地图效果。...(图例的位置,“上左”,“上”,“上右”,“右”,“下右”,“下”,“下左”,“左”或以地图单位表示的两个坐标的向量(c( x,y))。 如果legend.pos =“ n”,则不会绘制图例。)...(是否将将图层添加到已存在的图上) R-ggplot2绘制3d阴影地图 tanaka 包毕竟是一个小众地图可视化包,如何能使用ggplot2以及拓展包绘制类似地图效果呢?...总结 本期推文,我们继续介绍了优秀的R可视化绘制包-tanaka包以及metR包结合ggplot2实现更加自由的定制化可视化作品绘制,希望大家可以从中获取获取绘图灵感。

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Python-geopandas 中国地图绘制

上一期的地图可视化推文教程R-ggplot2 标准中国地图制作中,我们详细介绍了使用R-ggplot2 包完美绘制中国标准地图,本期推文我们则试着使用Python-geopandas包绘制空间地图,主要的知识点如下...: geopandas 绘制中国地图 matplotlib add_axes()添加南海小地图 绘图文件分享 geopandas 读取中国地图文件 geopandas提供了非常方便的read_file...()方法用于读取geojson文件,我们直接进行默认投影(WGS84)的绘制,代码如下: file = r"中国省级地图GS(2019)1719号.geojson" nine = r"九段线GS(2019...绘图数据操作 接下来,我们将我们要绘制的数据读取、转换并绘制地图上,数据预览如下: ?...总结 本期推文使用了Python-geopandas进行了中国地图绘制,讲解了数据标记,投影转换等内容。

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