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

如何在python geopandas choropleth map中为子区域应用不同的边界宽度

在Python的geopandas库中,可以使用choropleth map(区域填充地图)来为子区域应用不同的边界宽度。下面是一个完善且全面的答案:

在geopandas中,choropleth map是一种用于可视化地理数据的方法,它可以根据数据的值对地图上的区域进行填充,并可以通过设置边界宽度来突出显示子区域。

要为子区域应用不同的边界宽度,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 导入所需的库:
代码语言:txt
复制
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
  1. 读取地理数据文件:
代码语言:txt
复制
data = gpd.read_file('path/to/shapefile.shp')

这里的path/to/shapefile.shp是你的地理数据文件的路径。

  1. 对数据进行预处理:
代码语言:txt
复制
data['border_width'] = [1, 2, 3, ...] # 根据子区域的数量设置不同的边界宽度

在这里,你可以根据子区域的数量设置不同的边界宽度,可以使用列表或其他方式来指定边界宽度。

  1. 创建choropleth map并设置边界宽度:
代码语言:txt
复制
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
data.plot(column='border_width', linewidth=data['border_width'], ax=ax, cmap='Blues', edgecolor='black')

在这里,column='border_width'指定了使用border_width列的值来填充区域,linewidth=data['border_width']设置了边界宽度,cmap='Blues'指定了填充颜色的色带,edgecolor='black'设置了边界的颜色。

  1. 添加其他图层和装饰:
代码语言:txt
复制
# 添加其他图层
# ...

# 添加标题和图例
ax.set_title('Choropleth Map with Different Border Widths')
# ...

# 显示地图
plt.show()

这样,你就可以在Python的geopandas库中创建一个choropleth map,并为子区域应用不同的边界宽度了。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云地理信息服务(GIS):https://cloud.tencent.com/product/gis
  • 腾讯云地图开放平台:https://lbs.qq.com/

请注意,以上答案仅供参考,具体实现可能因个人需求和环境而异。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

聊一聊我常用6种绘制地图方法

今天来讲一讲在日常工作生活我常用几种绘制地图方法,下面我将介绍下面这些可视化库地图绘制方法,当然绘制漂亮可视化地图还有很多优秀类库,没有办法一一列举 pyecharts、plotly、folium...绘制地图 p.patches(xs='xs', ys='ys', source=geo_source) show(p) 我们通过 GEO 地理数据来绘制地图同样非常方便,但是地图看起来有一些单调,我们把不同省份绘制成不同颜色来看看...,那么相对应代价就是编写代码也会更难一些,比如如果想要给不同省份填充不同颜色,我们需要编写代码就有点多 import matplotlib.patches as mpatches import matplotlib.pyplot...生态系统数据应用能力和 Leaflet.js 库映射能力之上高级地图绘制工具,通过 Python 操作数据,然后在 Leaflet 地图中可视化,可以灵活自定义绘制区域,并且展现形式更加多样化...接下来绘制中国地图 # 绘制边界 import json df = pd.read_csv(r'plotly-choropleth-mapbox-demo-master/data.csv') #

3.5K20

基于geopandas空间数据分析—geoplot篇(下)

2.1 Choropleth Choropleth图又称作地区分布图或面量图,我们在系列之前深入浅出分层设色篇详细介绍过其原理及geopandas实现,可以通过将指标值映射到面数据上,以实现对指标值地区分布可视化...scheme:作用类似geopandasscheme参数,用于控制分层设色,详见本系列文章分层设色篇,但不同是在geoplot0.4.0版本之后此参数不再搭配分层数量k共同使用,而是更新传入...geoplot坐标参考系与geopandas管理起来方式截然不同。...譬如我们上文中绘制美国区域时频繁使用到AlbersEqualArea()即之前我们在geopandas通过proj4自定义阿尔伯斯等面积投影。.../Day26_Hydrology,同样是用R语言实现,对全球主要河流形态进行优雅地可视化: 图12 针对其河流宽度方面的可视化,我们基于上文中sankey()来实现,由于原图中南极洲区域实际上是夸大了

1.5K50

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

scheme:作用类似geopandasscheme参数,用于控制分层设色,详见本系列文章分层设色篇,但不同是在geoplot0.4.0版本之后此参数不再搭配分层数量k共同使用,而是更新传入...cmap使用方式一致,用于控制色彩映射方案 alpha:控制全局色彩透明度 scheme:作用类似geopandasscheme参数,用于控制分层设色,详见本系列文章分层设色篇,但不同是在...图11 2.4 geoplot坐标参考系 geoplot坐标参考系与geopandas管理起来方式截然不同,因为geopandas基于pyproj管理坐标参考系,而geoplotcrs...AlbersEqualArea()即之前我们在geopandas通过proj4自定义阿尔伯斯等面积投影,其他常见投影譬如Web Mercator、Robinson,或者直接绘制球体地图,本文开头图...图12   针对其河流宽度方面的可视化,我们基于上文中sankey()来实现,由于原图中南极洲区域实际上是夸大了,其R源码设置纬度范围达到了-110度,这是原作者为了放得下标题内容,所以在图像下部区域虚构了一篇区域

1.7K30

GeoPandas 绘制超高颜值数据地图

这是 PythonGeoPandas 用武之地。 本文和大家一起学习如何使用 GeoPandas有效地可视化地理空间数据。...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)。...在下一节,我们将一起学习如何使用一些常见函数,边界、质心和最重要绘图方法。为了演示地理空间可视化工作,让我们使用来自2021年奥运会数据集Teams数据。...详细信息在源代码。 开始绘图 显示一个简单世界地图 - 只有边界地图 作为第一步,我们绘制基本地图——只有边界世界。在接下来步骤,将为我们感兴趣国家/地区着色。...ax = df_world["geometry"].boundary.plot(figsize=(20,16)) ▲ 世界地图 显示 Choropleth 地图 - 绘制区域 接下来,我们根据国家参加学科数量参加奥运会国家涂上颜色深浅

5K21

使用 plotly 绘制 Choropleth 地图

什么是 Choropleth 地图 Choropleth map 即分级统计图。...在整个制图区域若干个小区划单元内(行政区划或者其他区划单位),根据各分区资料数量(相对)指标进行分级,并用相应色级或不同疏密晕线,反映各区现象集中程度或发展水平分布差别。...需要注意此参数中值顺序需要和 locations 保持一致,一一对应,河南在 locations 索引是 9,那么河南的确诊人数在 z 索引也必须是 9。...一些没说到 为了阅读体验,本文没有解释更多参数,但我相信这已经能让你绘制一幅不错 choropleth 地图了。有时间我会继续写一写如何在 dash 融入这些地图,并实时更新。...Reference Mapbox Choropleth Maps | Python | Plotly Choropleth Maps | Python | Plotly 新型冠状病毒(SARS-CoV-

14K41

Python可视化笔记之folium交互地图

leftlet给R语言提供了很好用交互式动态地图接口,其在Python得API接口包名为folium(不知道包作者为何这样起名字,和leaflet已经扯不上关系了),可以满足我们平时常用热力图、填充地图...关于folium在热力图上用法,可以参考这一篇分享: 使用Pythonfolium包创建热力密度图 本篇主要介绍其在point、line、polygon这三个地理信息场景下得应用: import...polygon: 因为leaflet使用在线地图并不开放地址匹配功能,也就意味着我们无法通过直接输入行政区名称来获取行政区划边界,所以在制作填充地图时,仍然需要我们构建本地素材。...=4) China_map.choropleth( geo_data=open('D:/R/mapdata/State/china.geojson',encoding = 'utf-8').read(...好在foliumchoropleth函数直接支持json格式地图,仅需提供素材地址即可,data应该包含与json素材属性表和地理信息边界保持一致得映射表,columns用于指定要用到字段名称

2.9K40

(数据科学学习手札78)基于geopandas空间数据分析——基础可视化

,譬如甘肃省,因为它是一个非常典型非凸多边形(凸多边形内部任意两点间连线都不会穿过其边界),因此计算出来重心落在了外部,好在geopandas我们提供了representative_point()...,在geopandas里制作这种地图非常简单,我们只需要结合matplotlib添加区域add_axes(),即可完成制作,先来认识一下add_axes()功能,它最重要参数是rect,通过传入形如...我们传入(0, 0, 1, 1),其前两位其实代表着区域左下角坐标在整个画布比例坐标!而后两位则代表则代表着区域相对于整个画布比例宽度与长度!...2.2.1 地区分布图与分层设色   地区分布图(Choropleth Map),指的是依据指定属性进行层次划分,并将对应层次映射到对应几何对象色彩之上,下面我们先将上面处理好表格数据与...图30   而下面的图31就是我利用geopandas对图30大致模仿,其中字体部分原始R脚本中使用ggtext实现方便富文本生成,而Python我暂时没找到类似功能轮子

3.5K20

是技术也是艺术 使用geopandas玩转地图可视化

因此使用geopandas地理操作融合dissolve()按照OWNER列融合分离多面,从而使得每一行是对应完整省份,关于更多地理操作将会在后续对应文章介绍。...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3,面数据轮廓则设置'--': fig, ax =...在geopandas里制作这种地图非常简单,我们只需要结合matplotlib添加区域add_axes(),即可完成制作。...我们传入(0, 0, 1, 1),其前两位其实代表着区域左下角坐标在整个画布比例坐标! 而后两位则代表则代表着区域相对于整个画布比例宽度与长度!...2.2.1 地区分布图与分层设色 地区分布图(Choropleth Map),指的是依据指定属性进行层次划分,并将对应层次映射到对应几何对象色彩之上。

2.3K40

geopandasPython绘制数据地图

GeoPandas基础使用见Python绘制数据地图1-GeoPandas入门指北。 GeoPandas可视化入门见Python绘制数据地图2-GeoPandas地图可视化。...__version__ 1 分级统计图Choropleth 分级统计图Choropleth是一种表示地理区域内数据分布可视化图表。...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。...在geopandas,如果一个geometry列空,那意味着这个几何对象是存在,但是它没有任何形状或者坐标信息。...contextily支持使用WGS84 (EPSG:4326)和Spheric Mercator (EPSG:3857)坐标系,在Web地图应用程序,一般使用EPSG:3857(以米单位)来显示瓦片地图

2.6K41

左手用R右手Python系列12——空间数据可视化与数据地图

最近偶然在学习Python可视化过程,了解到了geopandas,确实第一眼看着很眼熟,或许你第一眼就能把它与pandas联系起来。...今天要讲解主角是R语言中sf包和Pythongeopandas库。...巧合是,pythongeopandas用了同样 技术来简化空间数据可视化复杂度,其核心理念也是通过压缩单个地理多边形一个Simple Features,使得所有的地理多边形与其属性信息严格对齐...我能告诉你是,geom_ploygon制作地图时候,剥离了地理信息边界点数据和多边形属性信息,所以你需要同时兼顾、处理两个包含空间信息数据框,如果是对不同区域进行等值线映射,你还需要对这两个数据框进行合并操作...而Pythongeopandas包则也提供了相同空间数据结构处理技术。

2.1K40

十八.可视化分析之Basemap地图包入门详解

25不同地图投影功能,然后调用Matplotlib扩展包绘制轮廓、图像和坐标点等。...该扩展包提供了海岸线、河流、政治边界数据集以及绘制方法。其中GEOS库在内部用于将海岸线和边界特征剪切到所需地图投影区域。...这些数据集可以用来以不同分辨率绘制海岸线、河流和政治边界地图。相关方法如下: drawcoastlines(): 绘制海岸线。 fillcontinents(): 通过填充海岸线多边形地图着色。...参数介绍如下: width:宽度 height:高度 projection=‘lcc’:表示规定投影方法,改变投影方法绘制结果也将不同,25种方式 resolution=None:表示跳过处理边界数据集...- Vamei Creating a Choropleth Map of the World in Python using Basemap Basemap绘制中国地图 - 落叶小唱 用Python画一个中国地图

83020

plotly-express-4-常见绘图参数

不同值,(由px)自动匹配不同标记颜色;若列为数值数据时,还会自动生成连续色标; symbol:指定列名。不同值,设置不同标记形状; size:指定列名。...不同值,设置不同标记大小; \color{red}{hover_name}:指定列名。将列值,加粗显示在悬停提示内容正上方; hover_data:指定列名组成列表。...根据列不同(N个)值,在垂直方向上显示N个子图,并在图右侧,垂直方向上,进行文本标注; facet_col:指定列名。...根据列不同(N个)值,在水平方向上显示N个子图,并在图上方,水平方向上,进行文本标注; error_x:指定列名。显示误差线,列值用于调整 X 轴误差线大小。...可以设定具体颜色序列(循环匹配);通过参数color_discrete_map可以为列不同值,指定具体颜色; range_color:2个数字元素组成列表,参数用于设定连续色标上自动缩放,即边界大小值

5K10

使用PythonGeopandas进行地理数据可视化实用指南

Python语言以其强大数据处理和可视化库而闻名,而Geopandas作为其地理信息系统(GIS)领域扩展,处理地理空间数据提供了方便工具。...地图叠加与分组在地图可视化,有时候需要将不同地理数据叠加在一起,并根据某些条件进行分组显示。...更复杂地理数据操作除了上述基本操作外,Geopandas还支持更复杂地理数据操作,空间缓冲区、空间叠加、地理拓扑关系分析等。...数据投影与坐标转换:Geopandas支持数据投影和坐标转换,可以将地图投影不同投影方式。...通过本文学习,读者可以掌握使用PythonGeopandas处理和可视化地理数据基本方法,实际应用提供支持和指导。

31510

(数据科学学习手札43)Plotly基础内容介绍

,默认为700   height:int型,控制图像像素高度,默认为450   margin:字典型输入,控制图像边界宽度,其主要键如下:     l:int型,控制图像距离左边界留白区域像素宽度...,默认为80     r:int型,控制图像距离右边界留白区域像素宽度,默认为80     t:int型,控制图像距离上边界留白区域像素宽度,默认为100     b:int型,控制图像距离下边界留白区域像素宽度...int型,控制网格行数(放置笛卡尔坐标系类型图),也可以设置多于实际绘图需求行数以达到留白目的     roworder:str型,设置图按行,是从下往上叠加还是从上往下叠加,对应'top...(这在进行量纲相差较大绘制尤为有用)     xgap:float型,0.0-1.0之间,用于控制图之间水平空白区域宽度占一个宽度百分比     ygap:同xgap,控制竖直方向上图之间宽度...    domain:字典型,设置一页多图时,图占据区域距离上下左右边界宽度情况,其主要键如下:       x:list型,格式[x1,x2],x1控制区域左端与图床左端距离,x2控制区域右端与图床左端距离

3.5K40

Python常用6种绘制地图方法

今天来讲一讲在日常工作生活我常用几种绘制地图方法,下面我将介绍下面这些可视化库地图绘制方法,当然绘制漂亮可视化地图还有很多优秀类库,没有办法一一列举 pyecharts、plotly、folium...我们通过 GEO 地理数据来绘制地图同样非常方便,但是地图看起来有一些单调,我们把不同省份绘制成不同颜色来看看 with open("china.json", encoding="utf8") as...可以看到已经有内味了,唯一美中不足就是南海十三段线没有展示出来 geopandas GeoPandas 是基于 Pandas 地图可视化工具,其数据结构完全继承自 Pandas,对于熟悉潘大师同学来说还是非常友好...我们复用了前面处理 china.json 数据,里面的 number 字段是随机生成测试数据,效果与 Bokeh 不相上下 plotly 接下来我们介绍 plotly,这也是一个非常好用 Python...下面我们继续绘制中国地图,使用一个高级 API plotly.express.choropleth_mapbox

6.2K20

如何使用dask-geopandas处理大型地理数据

这是因为这些操作往往需要大量内存和CPU资源。 空间连接特别是在点数据量很大时,是一个资源密集型操作,因为它需要对每个点检查其与其他几何对象(行政区边界空间关系。...然后,将其转换为 Dask-GeoPandas DataFrame: python import dask_geopandasGeoPandas DataFrame 分区 Dask-GeoPandas...: python 读取文件,这里以 GeoPackage 文件例,同时指定分区数4 ddf = dask_geopandas.read_file("file.gpkg", npartitions=4...这个过程,原始数据会完全加载到内存,这可能是导致内存溢出原因之一。...你可能需要实验不同npartitions值来找到最佳平衡。 检查最终保存步骤 在保存结果时,如果尝试将整个处理后数据集写入单个文件,这可能也会导致内存问题。

8410

利用TROPOMI看看疫情期间NO2排放变化

高分辨率大气成分观测,不仅能改善空气质量数值预报,而且对于改进大气重要化学和动力过程理解也具有积极影响。...每一种产品有三种不同时间处理数据产品可用:NRT、OFFL、REPROCESSING。 NRT(near-real-time):此数据时效性最好,一般在观测到3小时左右即可获取。...所有代码均为python缩写。可视化采用是folium,图中colorbar添加使用是branca,geopandas主要用于添加省界以及海岸线。...earth-engine/datasets/catalog/COPERNICUS_S5P_NRTI_L3_NO2 https://stackoverflow.com/questions/52911688/python-folium-choropleth-map-colors-incorrect...https://ocefpaf.github.io/python4oceanographers/blog/2015/12/14/geopandas_folium/ https://ocefpaf.github.io

4K53
领券