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。...ax = data.plot( column="childrenNum", scheme="QUANTILES", # 设置分层设色标准 edgecolor='lightgrey...一些示例的瓦片地图地址可见：高德谷歌腾讯天地图地图瓦片url和在geopandas中叠加在线地图。 一般地图服务提供XYZ瓦片地图链接，其中的xyz代表了地图的坐标系。...GeoPandas-doc GeoPandas Examples Gallery Python绘制数据地图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url 在geopandas中叠加在线地图
❝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
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...绘图数据操作 接下来，我们将我们要绘制的数据读取、转换并绘制在地图上，数据预览如下： ?...总结 本期推文使用了Python-geopandas进行了中国地图的绘制,讲解了数据标记，投影转换等内容。...但需指出的是： geopandas 的安装较为麻烦，建议使用 conda install --channel conda-forge geopandas 进行安装。
Fork查看 若没有成功加载可视化图，点击运行可以查看 ps:隐藏代码在【代码已被隐藏】所在行，点击所在行，可以看到该行的最右角，会出现个三角形，点击查看即可 前言 项目目标 本项目旨在介绍geoplot的地图绘图示例...项目方法 在以下内容中，将基于geoplot官方示例展示地图绘图。 安装与导入库 !...2.1 in /opt/conda/lib/python3.9/site-packages (from geoplot) (2.5.0) Requirement already satisfied: geopandas...post1) Requirement already satisfied: pyproj>=3.3.0 in /opt/conda/lib/python3.9/site-packages (from geopandas...Rate by State, 2013") Text(0.5, 1.0, 'Adult Obesity Rate by State, 2013') 小结 虽然许久不更新，但geoplot依然能绘制颜值在线的地图
前言：这个小技巧前面白化的推文也使用过，专门拿出来写一篇 版本 python 3.9 import numpy as np import geopandas as gpd import matplotlib.pyplot...as plt # 读取全国地图数据 china_map = gpd.read_file('/home/mw/input/china1656/china_map/china_map/China_Province...保存裁剪后的tjshp文件 ----> 4 tj.to_file('/home/mw/project/tj.shp') /opt/conda/lib/python3.9/site-packages/geopandas...crs=None, epsg=None, inplace=False, allow_override=False): /opt/conda/lib/python3.9/site-packages/geopandas...tj2.to_file('/home/mw/project/tj2.geojson', driver='GeoJSON') /opt/conda/lib/python3.9/site-packages/geopandas
这是 Python 库 GeoPandas 的用武之地。 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。...什么是GeoPandas？ GeoPandas 基于Pandas。它扩展了 Pandas 数据类型以包含几何列并执行空间操作。因此，任何熟悉Pandas的人都可以轻松采用 GeoPandas。...数据准备 在导入 GeoPandas 之前阅读Teams数据集，数据集和代码可以在公众号『数据STUDIO』回复【GeoPandas】获取。...开始绘图 显示一个简单的世界地图 - 只有边界的地图 作为第一步，我们绘制基本地图——只有边界的世界。在接下来的步骤中，将为我们感兴趣的国家/地区着色。...警告：不要以牺牲清晰度为代价向地图添加太多细节。
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 在上一篇文章中，我为大家介绍了不久前发布的geopandas...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： 2 在geopandas中制作在线地图可视化 explore()方法类似我们熟悉的plot()...categorical：bool型，用于设置是否开启类别映射模式，默认为False legend：bool型，设置是否显示图例，默认为True scheme：字符型，同plot()中的同名参数，用于设定分层设色规则...，参考我的过往文章：https://www.cnblogs.com/feffery/p/12381322.html k：int型，用于设置分层设色分段数量，默认为5 vmin：float型，用于手动设置色彩映射最小值....2f}' labels：list型，自定义图例项标签文字，来覆盖原始自动生成内容 max_labels：int型，设置colorbar图例中刻度数量 scale：bool型，设置是否以真实尺度来渲染每段分层设色区间
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： 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...绘图数据操作 接下来，我们将我们要绘制的数据读取、转换并绘制在地图上，数据预览如下： 我们使用如下代码将其转换成具有地理信息的geopandas 格式数据： scattergdf = gpd.GeoDataFrame...总结 本期推文使用了Python-geopandas进行了中国地图的绘制,讲解了数据标记，投影转换等内容。...但需指出的是： geopandas 的安装较为麻烦，建议使用 conda install --channel conda-forge geopandas 进行安装。
先看个示例，我们在python中显示世界地图 import pandas as pd import geopandas import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib...plt.show() 当然除了上面的平面效果，你还可以做出这样的： 还可以给地图着色： ---- 下面言归正传，正式讲解geopandas是如何工作的 前面说过，geopandas沿用了pandas...而geopandas.datasets.get_path('naturalearth_lowres')则是从geopandas自带的数据集中获取世界地图的shapefile文件。....set_geometry函数则是将新增列设置为几何列，这样就会按照新的几何列显示地图。...前面的世界地图都是一个颜色，如果我想按照每个地区人口数量给世界地图上色，该怎么办？
作为基于geopandas的空间数据分析系列文章的第四篇，通过本文你将会学习到基于geopandas的基础可视化。...比如下面这样： 案例地图 2 基础可视化 geopandas使用matplotlib作为绘图后端，使用plot()方法对GeoSeries或GeoDataFrame进行可视化，简简单单即可完成基本的可视化...在geopandas里制作这种地图非常简单，我们只需要结合matplotlib中添加子图区域的add_axes()，即可完成制作。...其通过调用第三方包mapclassify中用于给数据分层的方法），来实现geopandas中的分层设色。...且因为这时变成了离散的分层，所以图例也由比色卡变为更为标准的分类图例，但是这个图例默认在右上角，对地图造成了较为明显的遮挡。
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
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 在上一篇文章中，我为大家介绍了不久前发布的geopandas...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： 2 在geopandas中制作在线地图可视化 explore()方法类似我们熟悉的plot(...categorical：bool型，用于设置是否开启类别映射模式，默认为False legend：bool型，设置是否显示图例，默认为True scheme：字符型，同plot()中的同名参数，用于设定分层设色规则...，参考我的过往文章：https://www.cnblogs.com/feffery/p/12381322.html k：int型，用于设置分层设色分段数量，默认为5 vmin：float型，用于手动设置色彩映射最小值....2f}' labels：list型，自定义图例项标签文字，来覆盖原始自动生成内容 max_labels：int型，设置colorbar图例中刻度数量 scale：bool型，设置是否以真实尺度来渲染每段分层设色区间
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。...作为基于geopandas的空间数据分析系列文章的第五篇，通过本文你将会学习到基于geopandas和机器学习的分层设色。...其核心是对某个与矢量面关联的数值序列进行有意义的分层，并为这些分层选择合适美观的色彩，最后完成对地图的着色。...因此要想对geopandas中的数据分层有深入的了解，我们就得先来了解一下mapclassify中的各种数据分层算法。...，即按照用户输入的分隔点来自由划分数据集，譬如我们按照新浪新闻疫情地图的划分方式： 图23 结合`geopandas`使用时除了设置`scheme='UserDefined'`以外，还要设置`classification_kwds
为了拓展python在地学的应用，一个比较流行的库geopandas，还是有必要接触的，但是接触的第一感觉就并不是太友好，对于其geometry的设定，初衷是不错的，可是体验效果有点糟糕，但是打开其中的字段...当然不能免俗的，还是看看怎么载入数据： import pandas as pd import geopandas import matplotlib.pyplot as plt import shapely...import numpy as np world = geopandas.read_file(geopandas.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))...50, 3),columns=['X', 'Y', 'Z']) geom = [shapely.geometry.Point(xy) for xy in zip(df.X, df.Y)] gdf = geopandas.GeoDataFrame
，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...图1 本文是基于geopandas的空间数据分析系列文章的第6篇，通过本文你将学习geoplot中的基础绘图API。...中的scheme参数，用于控制分层设色，详见本系列文章的分层设色篇，但不同的是在geoplot0.4.0版本之后此参数不再搭配分层数量k共同使用，而是更新为传入mapclassify分段结果对象，下文中会做具体演示...，越大越清楚，同时获取瓦片地图资源从而渲染地图所耗费的时间也越多，上限由具体所使用的在线地图所决定，通常情况最大缩放级别为18 provider：str型，用于指定在线地图底图的类型，下面会举例说明 下面我们将纽约车祸点数据叠加到在线地图上...： 图14 2.3 在模仿中学习 在本系列文章基础可视化篇的最后我们对数据可视化专家用R绘制的澳大利亚火灾影响地图进行了模仿，从而加深对geopandas数据可视化的融会贯通。
本文示例文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 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。...图1 2 在geopandas中叠加在线地图 我们需要配合contextily这个第三方库来辅助geopandas叠加在线地图，在geopandas已经被正确安装的情况下，使用pip install...中，并添加了参数source代表对应在线瓦片地图的url，参数zoom来控制地图缩放精度级别。 ...图12 https://d.basemaps.cartocdn.com/light_nolabels/{z}/{x}/{y}.png 即carto浅色地图的无地图标注版本 ?
作为基于geopandas的空间数据分析系列文章的第四篇，通过本文你将会学习到基于geopandas的基础可视化。... 大家平时如果留意会记得，我们一般看到的中国地图其南海区域都是单独在右下角的小地图里显示出来的，在geopandas里制作这种地图非常简单，我们只需要结合matplotlib中添加子图区域的add_axes...： 首先我们需要分别对中国地图以及南海插图的经纬度范围进行限定，因为并没有找到严格的范围规定，所以这里我们大致定义一下中国地图和南海插图的最小最大经纬度，生成GeoDataFrame...scheme：str型，用于指定地区分布图分层设色的数值划分方案，下文中会做详细介绍 k：int型，用于指定分层设色的色阶数量 vmin：None或float，用于指定分层设色的数值范围下限，默认为...，这里就涉及到相关的核心参数scheme以及k，其中scheme决定了数据分层的方法，其通过调用第三方包mapclassify中用于给数据分层的方法），来实现geopandas中的分层设色，譬如下面我们在图
图1 本文是基于geopandas的空间数据分析系列文章的第7篇，通过本文你将学习geoplot中的高级绘图API。...2.1 Choropleth Choropleth图又称作地区分布图或面量图，我们在系列之前的深入浅出分层设色篇中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的可视化...中的scheme参数，用于控制分层设色，详见本系列文章的分层设色篇，但不同的是在geoplot0.4.0版本之后此参数不再搭配分层数量k共同使用，而是更新为传入mapclassify分段结果对象，下文中会做具体演示...中的scheme参数，用于控制分层设色，详见本系列文章的分层设色篇，但不同的是在geoplot0.4.0版本之后此参数不再搭配分层数量k共同使用，而是更新为传入mapclassify分段结果对象，下文中会做具体演示...因为geopandas基于pyproj管理坐标参考系，而geoplot中的crs子模块来源于cartopy，这一点我跟geoplot的主要开发者聊过，他表示geoplot暂时不支持geopandas中那样自定义任意投影或使用
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...作为基于geopandas的空间数据分析系列文章的第五篇，通过本文你将会学习到基于geopandas和机器学习的分层设色。...2 基于geopandas的分层设色 地区分布图（Choropleth maps，又叫面量图）作为可能是最常见的一种地理可视化方法，其核心是对某个与矢量面关联的数值序列进行有意义的分层，并为这些分层选择合适美观的色彩...，最后完成对地图的着色，优点是美观且直观，即使对地理信息一窍不通的人，也能通过颜色区分出不同面之间的同质性与异质性： ?...图22 2.1.10 UserDefined 关于数据分层最后要介绍的是自定义分层，即按照用户输入的分隔点来自由划分数据集，譬如我们按照新浪新闻疫情地图的划分方式： ?
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