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。
本节提要:使用cartopy进行市县的色块填色、模仿geopandas绘制颜色图
前不久「贝壳研究院」基于其丰富的房地产相关数据资源,发布了「2020 新一线城市居住报告」:
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。
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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。
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。
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。
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
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。
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。
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:
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。
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。
可视化之于数据分析流程中的重要意义不言而喻,它往往是体现数据分析报告的决定性一环,图表做的好、涨薪少不了。本文针对在完成数据分析过程中,介绍个人习惯运用的那些数据可视化工具。
每年夏季,台风就如期而至。今年八月份,“风王”利奇马真的如脱缰野马,让大家见识到台风的可怕之处。
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
我们在使用Python进行数据分析时,很多时候都在解决环境搭建的问题,不同版本、依赖包等问题经常给数据科学工作流的搭建和运转带来各种各样令人头疼的问题,本文就将基于笔者自己摸索出的经验,以geopandas环境的搭建为例,教你使用conda+jupyter轻松搞定环境的搭建、管理与拓展。
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。
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。
我们在使用Python进行数据分析时,很多时候都在解决环境搭建的问题,不同版本、依赖包等问题经常给数据科学工作流的搭建和运转带来各种各样令人头疼的问题。
大数据时代到来,随着智能设备与物联网技术的普及,人在社会生产活动中会产生大量的数据。在我们的日常活动中,手机会记录下我们到访过的地点;在使用城市公交IC卡、共享单车等服务时,服务供应商会知道这些出行需求产生的时间与地点;公交车与出租车的定位信息,也可以告诉我们城市交通状态的具体情况。这些具备时间、空间与个体属性的数据能够为城市交通的智慧管控提供强有力的支持。
matplotlib算是python比较底层的可视化库,可定制性强、图表资源丰富、简单易用、并且达到出版质量级别。
在互联网时代,每时每刻都在产生大量的数据。而气象领域更是一个“大数据”领域。除地面观测站之外,在轨卫星每年也会产生PB级气象数据,还有大量的数值模式数据。
国庆期间,抽空给大家分享在geopandas中叠加各种在线瓦片底图的方法,来制作出更多样式的地图作品。话不多说,我们直接进入正题。
❝本文示例文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes ❞
大家好,今天让我们看一下使用Python进行数据可视化的主要库,以及可以使用它们完成的所有类型的图表。我们还将看到建议在每种情况下,使用哪个库以及每个库的独特功能。
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。
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:
让我们看一下使用Python进行数据可视化的主要库以及可以使用它们完成的所有类型的图表。我们还将看到建议在每种情况下使用哪个库以及每个库的独特功能。
当谈到Python数据可视化时,大多数人首先想到的可能是使用matplotlib、seaborn或Plotly等库来创建简单的图表。然而,随着数据科学领域的不断发展,我们需要更多的自定义和高级技巧来呈现数据。在本文中,我们将探讨Python数据可视化的高级技巧,重点介绍自定义颜色映射和标签的方法。
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。
synthwave是一种独特而独特的音乐流派,其灵感来自1980年代的怀旧风格,是技术人员共同的最爱。喜欢它,并且发现它的艺术风格令人难以置信地令人着迷。
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。
具体来说,这种图可以叫:Bar Chart Race,有什么国家GDP的、某某沉浮史等等,为了符合公众号的身份属性,我们为大家制作了这个较为简单的可视化视频:2015~2019中国私募基金市场风云变幻,先一睹为快吧!
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。
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。
如何用Python分析诸如各国人口和GDP数据,各省市房价等地理相关数据,并在地图上优雅地展示你的结果?你需要geopandas!?? 一,GeoPandas总体介绍 geopandas 是pand
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 。
在前面的教程中,我们已经讲解了常用的二维型数据的可视化方法。但是在日常研究中,由于大气科学属于地学系统,和地球地理信息的结合十分密切,大多数时间,需要在图形中添加地理信息。作为胶水语言,在Python中,目前还在使用的地理可视化库包尚有basemap、cartopy、geopandas等,但由于basemap是基于Python 2,而2已经不再维护,这意味着basemap也要为Python 2陪葬。而geopandas是基于pandas的,属于商务图表利器,但对于气象科研,显得力不从心。现在仅介绍basemap接班者cartopy。
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