主要有两种方法绘制栅格,contour/contourf 绘制等值线或填充等值线图,pcolor/pcolormesh 绘制伪彩色图。
(1) reduce_C_function 参数用于显示每一个 bin 的最大值,从而代替平均值
添加一个经度值到经度数组中,并且添加一列值到数据数组中。当数据覆盖全部经度时,非常有利于添加缺省值。
数据科学中一种常见的可视化类型是地理数据。Matplotlib 用于此类可视化的主要工具是 Basemap 工具包,它是位于mpl_toolkits命名空间下的几个 Matplotlib 工具包之一。不可否认,Basemap 使用时有点笨拙,甚至简单的可视化渲染也要花费更长的时间,超出你的想象。
译注:绘制地图时因为一些原因可能需要使用shapefile添加地图信息,比如很多软件中的关于中国的地图信息都不是很准确,当要明确标注中国边界信息时就会出问题。这次就介绍一下如何利用shp文件添加地图信息。
使用背景方法可以绘制用户数据到地图。这些方法对于绘制 borders,lands等是非常有用的。下面我们就来介绍一下这些内容。
在数据可视化过程中,我们常常需要将数据根据其采集的地理位置在地图上显示出来。比如说我们会想要在地图上画出城市,飞机的航线,乃至于军事基地等等。通常来说,一个地理信息系统都会带有这样的功能。今天我们讨论如何在Python上实现,并且使用免费的工具包。 matplotlib是Python常用的数据绘制包。它基于numpy的数组运算功能。matplotlib绘图功能强大,可以轻易的画出各种统计图形,比如散点图,条行图,饼图等。matplotlib常与numpy和scipy相配合,用于许多研究领域。他们是免费工具,
https://blog.csdn.net/weixin_44510615/article/details/90732373 https://blog.csdn.net/weixin_44510615/article/details/90732196
地图绘制也是数据可视化的一部分,常用的地图绘制库为basemap工具包,其为matplotlib的子包。本篇文章讲解如何利用whl文件在Python3环境下安装basemap;学会使用basemap绘制地图;学会缩放区域和绘制散点图;通过综合案例,巩固basemap的绘制地图方法和技巧。 涉及到的知识点有:
绘图系列是为了给出一些图形绘制示例,便于快速绘制一些图形。此系列不受所用语言和工具的限制,可能会使用 python,matlab,ncl,idl以及其它一些语言或是工具。
对于创建平滑图形或使用 barbs 或 quiver 绘图时非常有用。当使用 maskoceans 函数时也非常有用。
使用 matplotlib 中的 subplots 可以在同一个 figure 中绘制多个地图。有几种方法可以实现这种图形的绘制,而且根据所绘图形的复杂性来选择不同的方法:
欢迎阅读 Python 3+ Matplotlib 系列教程。 在本系列中,我们将涉及 Matplotlib 数据可视化模块的多个方面。 Matplotlib 能够创建多数类型的图表,如条形图,散点图,条形图,饼图,堆叠图,3D 图和地图图表。
绘图的图例将意义赋予可视化,为各种绘图元素标识意义。我们以前看过如何创建简单的图例;在这里,我们将介绍如何在 Matplotlib 中自定义图例的位置和样式。
文中代码与数据请点击https://pan.bnu.edu.cn/v/link/view/0cd746194a1e42858583e84ac7fc4e40直接下载,不需要转存。
Basemap 特别擅长绘制数值天气模式输出数据,比如 WRF。WRF [注1] 模式是广泛使用的数值预报模式,只要变量名合适,大部分情况下都可以使用其它模式的输出来运行。
Python有许多可视化工具,但是我主要讲解matplotlib(http://matplotlib.sourceforge.net)。此外,还可以利用诸如d3.js(http://d3js.org/)之类的工具为Web应用构建交互式图像。 matplotlib是一个用于创建出版质量图表的桌面绘图包(主要是2D方面)。该项目是由John Hunter于2002年启动的,其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口。如果结合使用一种GUI工具包(如IPython),matplotlib还具有诸如缩放
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。
尽管很多人不喜欢3D地图,但是仍可以使用 Basemap 和 matplotlib mplot3d [注1] 工具绘制3D地图。
欢迎大家来到“Python从零到壹”,在这里我将分享约200篇Python系列文章,带大家一起去学习和玩耍,看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解,真心想把自己近十年的编程经验分享给大家,希望对您有所帮助,文章中不足之处也请海涵。
给定向量场的 东西 和 南北 方向分量以及经纬度点,然后对向量进行旋转,使向量场在地图投影上以适当的方向显示。
Tissot 指示图或 Tissot 歪曲椭圆是在地图上显示圆,展示了这些圆是如何适应投影的(即,在不同的位置出现了球面相同的曲率)。通常,不同的位置会出现不同的扭曲度。
前一篇介绍了如何使用mpl_toolkits包中的basemap模块制作填充地图,这一节继续分享线图+点图的应用。
WRF模式是数值天气预报和大气模拟系统,其开发目的就是用语研究和实际应用。运行WRF模式时,可以利用多种初始场数据来驱动,然后配置好选项之后便可以模拟天气过程(说的好像很简单的样子==)。
在进行数据可视化的时候,通常可以通过散点图比较直观的查看数据的分布情况。但是当数据量大且分布比较集中的时候就没那么容易确定数据的分布了,这时候可以通过绘制密度或是热力图直观获取数据分布情况。
使用过python做数据分析的小伙伴都知道,matplotlib是一款命令式、较底层、可定制性强、图表资源丰富、简单易用、出版质量级别的python 2D绘图库。
要想使用python绘制一般二维的空间数据可视化,Basemap这个库就不得不提,虽将不再进行维护,但其较完整的绘图体系,对绝大多数的地理空间数据可视化绘制已足够满足需求,下面,将结合实例对Python-Basemap的常用设置进行讲解。
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。
在家闲来无事,就用python绘制了全国各省新型冠状病毒疫情状况动态图表,其地图数据来源于腾讯的疫情实时追踪展示地图:https://github.com/dongli/china-shapefiles
mpl_toolkits.basemap.Basemap(llcrnrlon=None, llcrnrlat=None, urcrnrlon=None, urcrnrlat=None, llcrnrx=None, llcrnry=None, urcrnrx=None, urcrnry=None, width=None, height=None, projection=’cyl’, resolution=’c’, area_thresh=None, rsphere=6370997.0, ellps=None, lat_ts=None, lat_1=None, lat_2=None, lat_0=None, lon_0=None, lon_1=None, lon_2=None, o_lon_p=None, o_lat_p=None, k_0=None, no_rot=False, suppress_ticks=True, satellite_height=35786000, boundinglat=None, fix_aspect=True, anchor=’C’, celestial=False, round=False, epsg=None, ax=None)
matplotlib colormap非常强大,比其他软件要更好用 [注1],但是相当难理解。大多数时候,可以使用颜色列表创建 colormap:
测试环境: python版本 3.7.0 / 操作系统window 7 64位 / 编辑器PyCharm;
本文使用数据说明:数据截至2月2日24时,累计报告确诊病例17205例,现有重症病例2296例,累计死亡病例361例,累计治愈出院475例。疑似病例21558例。
不过有些小伙伴也会遇到不少问题,比如选择何种图表,以及如何制作,代码如何编写,这些都是问题!
题图:Image by enriquelopezgarre from Pixabay
平时绘制地图时,经常会将多个图放到同一个 figure 中,而这些图的地图范围通常是相同的,所以可以设置共享 x-y 轴。
Cartopy 也是一个 python 地图绘制包,同样能完成很多 Basemap 能实现的功能,而且旨在使数据分析及可视化尽可能简单。 其利用了强大的 PROJ.4,numpy,shapely库,提供了简单直观的绘图接口,可以创建满足出版质量的地图。
專 欄 ❈ Toby,Python中文社区专栏作者,目前供职于国内最大的医药大数据平台,任数据分析组长。关注自然语言处理,英文密码学,医药统计学。 博客: http://www.cnblogs.com/webRobot ❈—— ——此文以纪念南京大屠杀79周年 今天Toby教你如何用python的basemap包绘制轰炸东京的地图。 在数据可视化过程中,我们常常需要将数据根据其采集的地理位置在地图上显示出来。比如说我们会想要在地图上画出城市,飞机的航线,乃至于军事基地等等。通常来说,一个地理信息系统都会带
近日,在笔者的微信群里,白垩老师问如何用 Python 画武汉肺炎疫情地图。白垩老师是研究海洋生态与地球生物的学者,国家重点实验室成员,于不惑之年学习 Python,实为我等学习楷模。
上一篇的推文我们使用geopandas+plotnine 完美绘制高斯核密度插值的空间可视化结果,并提供了一个简单高效的裁剪方法,具体内容点击链接:Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制。
OD数据是交通、城市规划以及GIS等领域常见的一类数据,特点是每一条数据都记录了一次OD(O即Origin,D即Destination)行为的起点与终点坐标信息。
「OD数据」是交通、城市规划以及GIS等领域常见的一类数据,特点是每一条数据都记录了一次OD(O即Origin,D即Destination)行为的起点与终点坐标信息。
Basemap 的 mpl3d 绘制3D地图时非常强大,但目前仍然存在一些小问题,比如在填充陆地时有时会出现问题。
ccplot 是一个开源的命令行程序,用于绘制 CloudSat、CALIPSO 和 Aqua MODIS 产品中的剖面图、图层和地球视图数据集。支持类Unix(Linux,macos等)和windows系统。
作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 严禁转载。
统计最开始的主要任务就是描述数据。正如我们在统计概述中提到的,群体的数据可能包含大量的数字,往往让人读起来头昏脑涨。电影《美丽心灵》中,数学家纳什不自觉地沉浸在一串数字中。这样的电影桥段经常让观众感到惭愧。但真相是,每个人的注意力和短期记忆都很有限,只能集中在很少量的信息。数据描述就是要用一定的方法来提取少量信息,从而让人更容易明白数据的含义。数据描述的方法可以分为两大门类,即群体参数和数据绘图。两者都起到了简化信息作用,从而让数据变得更加易读。 群体参数 群体参数是用一些数字来表示群体的特征。我们在统计概
前面几篇推文我们分辨介绍了使用Python和R绘制了二维核密度空间插值方法,并使用了Python可视化库plotnine、Basemap以及R的ggplot2完成了相关可视化教程的绘制推文,详细内容如下:
有了网址怎么抓数据呢?这里,可以从纷乱中找到最靠谱的下载方式。我习惯用FireFox浏览器,下面的讲解就以FireFox为例(其他浏览器基本类似)。
matplotlib是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地行制图。其中,matplotlib的pyplot模块一般是最常用的,可以方便用户快速绘制二维图表。可视化有助于更好地分析数据并增强用户的决策能力。在此matplotlib教程中,我们将绘制一些图形并更改一些属性,例如字体、标签、范围等。
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