使用geopandas和mapclassify绘制“差异”地图的步骤如下:
在上述步骤中,我们使用geopandas库加载地理数据,并根据差异值对数据进行分类。然后,使用plot方法绘制地图,并使用mapclassify库中的分类方法对差异值进行分类。最后,使用matplotlib库显示地图。
请注意,这只是使用geopandas和mapclassify绘制“差异”地图的一种方法,具体的实现方式可能因数据格式和需求而有所不同。
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。
通过前面的文章,我们已经对geopandas中的数据结构、坐标参考系、文件IO以及基础可视化有了较为深入的学习。
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。
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,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。
通过前面的文章,我们已经对geopandas中的数据结构、坐标参考系、文件IO以及基础可视化有了较为深入的学习,其中在基础可视化那篇文章中我们提到了分层设色地图,可以对与多边形关联的数值属性进行分层,并分别映射不同的填充颜色,但只是开了个头举了个简单的例子,实际数据可视化过程中的分层设色有一套策略方法。
在上一篇文章中我们详细学习了geoplot中较为基础的三种绘图API:pointplot()、polyplot()以及webmap(),而本文将会承接上文的内容,对geoplot中较为实用的几种高级绘图API进行介绍。
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。GeoPandas官方仓库地址为:GeoPandas。 GeoPandas的官方文档地址为:GeoPandas-doc。 本文主要参考GeoPandas Examples Gallery。 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。
我回答目前常用的库包不能直接绘制这样的桑基图,我错了,应该回答是目前常用的库包不能绘制这样漂亮些的桑基图。
地理数据可视化在许多领域都是至关重要的,无论是研究地理空间分布、城市规划、环境保护还是商业决策。Python语言以其强大的数据处理和可视化库而闻名,而Geopandas作为其地理信息系统(GIS)领域的扩展,为处理地理空间数据提供了方便的工具。本文将介绍如何使用Python和Geopandas进行地理数据可视化,并提供实用的代码示例。
通过前面的文章,我们已经对geopandas中的数据结构、坐标参考系以及文件IO有了较为深入的学习。
通过前面的文章,我们已经对geopandas中的数据结构、坐标参考系以及文件IO有了较为深入的学习,在拿到一份矢量数据开始分析时,对其进行可视化无疑是探索了解数据阶段重要的步骤。
今天来讲一讲在日常工作生活中我常用的几种绘制地图的方法,下面我将介绍下面这些可视化库的地图绘制方法,当然绘制漂亮的可视化地图还有很多优秀的类库,没有办法一一列举
从本期开始,我会陆续推出系列空间插值的推文教程,包括常见的「Kriging(克里金插值法)、Nearest Neighbor(最近邻点插值法)、Polynomial Regression(多元回归法)、Radial Basis Function(径向基函数法)」 等多种空间插值方法,探索空间可视化带给我们的视觉魅力。
本期我们试着使用Python-geopandas包绘制空间地图,主要的知识点如下:
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:
通常情况下,在执行 EDA 时,我们会面临显示有关地理位置的信息的情况。例如,对于 COVID 19 数据集,人们可能希望显示各个区域的病例数。这是 Python 库 GeoPandas 的用武之地。
现如今,越多越多的人使用python制作可视化图表,因为有matplotlib、seaborn等丰富的工具库可供选择,python强大的数据处理能力也为处理制表数据提供了便利。
首先,我们需要安装 geopandas 和 shapely 库。可以通过以下命令来安装:
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是建立在GEOS、GDAL、PROJ等开源地理空间计算相关框架之上的,类似pandas语法风格的空间数据分析Python库。
在上一篇文章中我们对geopandas中的数据结构展开了较为全面的学习,其中涉及到面积长度等计算的过程中提到了具体的计算结果与所选择的投影坐标系关系密切,投影坐标系选择的不恰当会带来计算结果的偏差,直接关乎整个分析过程的有效与否。
geopandas是建立在GEOS、GDAL、PROJ等开源地理空间计算相关框架之上的,类似pandas语法风格的空间数据分析Python库,其目标是尽可能地简化Python中的地理空间数据处理,减少对Arcgis、PostGIS等工具的依赖,使得处理地理空间数据变得更加高效简洁,打造纯Python式的空间数据处理工作流。本系列文章就将围绕geopandas及其使用过程中涉及到的其他包进行系统性的介绍说明,每一篇将尽可能全面具体地介绍geopandas对应方面的知识,计划涵盖geopandas的数据结构、投影坐标系管理、文件IO、基础地图制作、集合操作、空间连接与聚合。 作为基于geopandas的空间数据分析系列文章的第一篇,通过本文你将会学习到geopandas中的数据结构。 geopandas的安装和使用需要若干依赖包,如果不事先妥善安装好这些依赖包而直接使用pip install geopandas或conda install geopandas可能会引发依赖包相关错误导致安装失败,官方文档中的推荐安装方式为:
在上一篇文章中我们对geopandas中的坐标参考系有了较为深入的学习,而在日常空间数据分析工作中矢量文件的读入和写出,是至关重要的环节。
它继承pandas.Series和pandas.Dataframe,实现了GeoSeries和GeoDataFrame类,使得其操纵和分析平面几何对象非常方便。
什么是白化?我在一年前也是头一次接触到这个词语,其实就是将你不需要的部分的等值线、等值线填色、风场、流场等挖去。目前气象领域流行的是花式利用地图shp文件进行操作,达到白化的目的。
本节提要:使用cartopy进行市县的色块填色、模仿geopandas绘制颜色图
夏季奥林匹克运动会(Summer Olympic Games或Games of the Olympic)是由国际奥林匹克委员会主办的国际性多项运动赛事,每四年举办一次。从1904年起,夏季奥运会的每个项目都会颁发奖牌,其中第一名为金牌,第二名为银牌,第三名为铜牌。
2021年7月23日,第32届夏季奥运会在日本东京拉开帷幕。大赛共设置33个大项50个分项339个小项,是历届奥运会中产生金牌最多的一届 。
一个精美的图片!我特别喜欢城市周围的线条,它们交织在一起,呈现出一幅非常精确的城市地图的实际面貌。这个可视化地理空间数据是我最喜欢的项目之一。
在上一篇文章中,我为大家介绍了不久前发布的geopandas 0.10版本的诸多新特性,而其中介绍到的地图可视化新方法explore()只是一带而过,没有仔细为大家介绍其功能用法。今天的文章我就将为大家详细介绍新版geopandas中,利用explore()制作在线地图可视化的方法:
2022年底,微软宣布将发布超过4780万公里的道路数据。浅浅用python可视化一下。
最近在整理Python数据可视化课程的拓展内容时,发现了一个处理空间数据的超赞工具-「earthpy」,也解决了一个绘制艺术地图的问题,下面就给大家详细介绍一下这个工具~~
前面两篇推文我们分别介绍了使用Python和R进行IDW(反距离加权法) 插值的计算及结果的可视化过程,详细内容可见如下:
pandas应该是大家非常熟悉的Python第三方库,其主要用于数据整理和分析,这次来介绍pandas的一个近亲-geopandas
之前小编在公众号中介绍了多篇关于空间可视化图表绘制内容,受到了很多同学的喜欢,但也有很多同学说没有Python的版本,今天小编就推荐一个超赞的学术科研类地图可视化绘制工具-Python-pygmt库,顾名思义,pygmt是基于具有强大绘图功能的GMT软件,且使用pygmt前必须安装GMT(Generic Mapping Tools)软件。GMT具体安装步骤可参考:GMT中文手册[1]。需要注意的是,现阶段pygmt还不能完全支持GMT所能绘制的全部图表类型,后续更新会持续完善。本期推文主要是对Python-pygmt的一个介绍,主要内容如下:
由于对空间数据可视化的喜欢,可能本公众号的推文也以此类图较多,当然也受到小伙伴的喜欢。在R语言ggplot2以及其拓展包能够较为简单的实现各类空间可视化作品的绘制,在寻找Python进行空间绘制包的同时,也发现如geopandas、geoplot等优秀包,今天的推文就简单使用geoplot库绘制空间核密度估计图,涉及的知识点如下:
今天在刷视频的时候看到了我订阅的Youtube博主更新了,感觉内容蛮有用的,就分享给大家
Matplotlib是一个功能强大的数据可视化库,为数据科学家提供了丰富的工具和功能,可以以直观的方式呈现数据。
Python地图可视化库有大家熟知的pyecharts、plotly、folium,还有稍低调的bokeh、basemap、geopandas,也是地图可视化不可忽视的利器。
南海诸岛子图绘制cartopy比较简单,然而目前基本是用Basemap和geopandas做的。把cartopy加上南海诸岛子图基本上是与BUG斗争,遂放弃。于是直接使用偷懒做法,把南海诸岛加到图中。
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