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使用 plotly 绘制 Choropleth 地图

本文将通过绘制中国省级 Choropleth 地图来解释如何使用 plotly 绘制 Choropleth 地图,主要有两种方法:底层 API plotly.graph_objects.Choroplethmapbox...和高层 API plotly.express.choropleth_mapbox,数据是 COVID-19 在某一天的疫情数据。...import plotly.graph_objs as go 数据准备 data.csv:某日 COVID-19 全国省级疫情数据,用于地图上色 china_province.geojson:中国省级地图...其实所有绘图都是这样,只不过在 plotly 里体现得尤为明显,尤其是底层 API。 data 决定绘图所使用的数据,比如绘制股票折线图用的股票历史数据,绘制疫情地图用的疫情数据。...这个很重要,设置不正确会导致地图轮廓显示不出来,一定要保证和 locations 中的所有名称保持一致。

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用Python绘制地理图

当您的数据包含地理信息时,丰富的地图可视化可以为您理解数据和解释分析结果的最终用户提供重要价值。 ? Plotly Plotly是一个著名的库,用于在Python中创建交互式绘图和仪表板。...Choropleth地图 Choropleth地图是流行的主题地图,用于通过各种阴影图案或预定地理区域(即国家/地区)上的符号表示统计数据。它们擅长利用数据轻松表示整个区域所需测量的可变性。...Choropleth地图是如何工作的? Choropleth Maps显示数据变量相关的彩色,阴影或图案化的划分的地理区域或区域。...这提供了一种可视化地理区域内值的方法,该值可以显示显示位置的变化或模式。 在Python中使用Choropleth 在这里,我们将使用 2014年全球不同国家/地区的电力消耗数据集。...将我们的数据编译成字典 ? type ='choropleth':定义地图的类型,即这种情况下的choropleth

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关于Python可视化Dash工具—choropleth_mapbox地图实现

有两周没更新了,一来是工作有点忙,二来是被地图的事情搅和的不行了,事情没搞清楚前写文档是对自己最大的尊重,关于choropleth_mapbox地图实现,有很多坑在里面。...在实现choropleth_mapbox的过程中,地图一直无法正常显示,原因有二,其一plotly基于d3.js,geojson文件的加载比较耗时,而且要认为点击一下zoom out按钮才能呈现地图,其二参数不对...所有的数据均为随机值,代表任何含义。...,指定键值,默认采用geojson中的id值,即国家简写,数据表格中的列也要为国家简写,即country列 fig = px.choropleth_mapbox(df, geojson=counties...,指定键值,默认采用geojson中的id值,即国家简写,数据表格中的列也要为国家简写,即country列,对color_continuous_scale进行设置 fig = px.choropleth_mapbox

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Kaggle | 使用Python和R绘制数据地图的十七个经典案例(附资源)

注:Shapefile文件是描述空间数据的几何和属性特征的非拓扑实体矢量数据结构的一种格式 R 地图 对于R用户,Kaggler Umesh显示,你需要的是ggplot2和Hadley Wickham的地图包...,借助CDC在Kaggle上发布的数据,以显示美国哪些州每日吸烟者的百分比最高。...按照以下教程,使用Plotly也可以尝试其他任何地图类型: 县级choropleth https://plot.ly/python/county-level-choropleth/ 散点图 https...这个内核不仅可以显示你如何整理凌乱的XML文件,而且还可以显示如何绘制和映射在欧洲足球比赛期间发生的事件。 欧洲足球数据库中进球的位置。...这个内核展示了Plotly中酷炫的3D绘图功能,将太阳系行星的位置可视化了。 使用Plotly在3D空间中绘制外行星。 检查此内核中的交互式代码。 所以,你看到了显示数据绘图技术的十七个例子。

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Python5个数据可视化工具

请注意,随着数据的增加,plotly会开始卡滞。所以,只有当数据点的小于500K时,我才会使用plotly。 Cufflinks Cufflinks将Plotly直接绑定到pandas数据帧。...Folium Folium建立在Python生态系统的数据优势和Leaflet.js库的映射优势之上。您可以在python中操作数据,然后通过folium在Leaflet地图中将其可视化。...您可以为Folium渲染的地图使用不同的地图图层,例如MapBox,OpenStreetMap和其他几个图层,你可以查看 此github库文件夹 或 此文档页面 。 你还可以选择不同的地图投影。...让我们用美国失业的Geojson生成一个Choropleth地图。...以下是片段: map = folium.Map([43, -100], zoom_start=4) choropleth = folium.Choropleth( geo_data=us_states

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Python奇淫技巧,5个数据可视化工具

请注意,随着数据的增加,plotly会开始卡滞。所以,只有当数据点的小于500K时,我才会使用plotly。 ? Cufflinks Cufflinks将Plotly直接绑定到pandas数据帧。...Folium Folium建立在Python生态系统的数据优势和Leaflet.js库的映射优势之上。您可以在python中操作数据,然后通过folium在Leaflet地图中将其可视化。...您可以为Folium渲染的地图使用不同的地图图层,例如MapBox,OpenStreetMap和其他几个图层,你可以查看 此github库文件夹 或 此文档页面 。 你还可以选择不同的地图投影。...让我们用美国失业的Geojson生成一个Choropleth地图。...以下是片段: map = folium.Map([43, -100], zoom_start=4) choropleth = folium.Choropleth( geo_data=us_states

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Python奇淫技巧,5个数据可视化工具

请注意,随着数据的增加,plotly会开始卡滞。所以,只有当数据点的小于500K时,我才会使用plotly。 ? Cufflinks Cufflinks将Plotly直接绑定到pandas数据帧。...Folium Folium建立在Python生态系统的数据优势和Leaflet.js库的映射优势之上。您可以在python中操作数据,然后通过folium在Leaflet地图中将其可视化。...您可以为Folium渲染的地图使用不同的地图图层,例如MapBox,OpenStreetMap和其他几个图层,你可以查看 此github库文件夹 或 此文档页面 。 你还可以选择不同的地图投影。...让我们用美国失业的Geojson生成一个Choropleth地图。...以下是片段: map = folium.Map([43, -100], zoom_start=4) choropleth = folium.Choropleth( geo_data=us_states

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Python奇淫技巧,5个数据可视化工具

请注意,随着数据的增加,plotly会开始卡滞。所以,只有当数据点的小于500K时,我才会使用plotly。 Cufflinks Cufflinks将Plotly直接绑定到pandas数据帧。...Folium Folium建立在Python生态系统的数据优势和Leaflet.js库的映射优势之上。您可以在python中操作数据,然后通过folium在Leaflet地图中将其可视化。...您可以为Folium渲染的地图使用不同的地图图层,例如MapBox,OpenStreetMap和其他几个图层,你可以查看 此github库文件夹 或 此文档页面 。 你还可以选择不同的地图投影。...让我们用美国失业的Geojson生成一个Choropleth地图。...以下是片段: map = folium.Map([43, -100], zoom_start=4) choropleth = folium.Choropleth( geo_data=us_states

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Python奇淫技巧,5个炫酷的数据可视化工具

请注意,随着数据的增加,plotly会开始卡滞。所以,只有当数据点的小于500K时,我才会使用plotly。 ? Cufflinks Cufflinks将Plotly直接绑定到pandas数据帧。...Folium Folium建立在Python生态系统的数据优势和Leaflet.js库的映射优势之上。您可以在python中操作数据,然后通过folium在Leaflet地图中将其可视化。...您可以为Folium渲染的地图使用不同的地图图层,例如MapBox,OpenStreetMap和其他几个图层,你可以查看 此github库文件夹 或 此文档页面 。 你还可以选择不同的地图投影。...让我们用美国失业的Geojson生成一个Choropleth地图。...以下是片段: map = folium.Map([43, -100], zoom_start=4) choropleth = folium.Choropleth( geo_data=us_states

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聊一聊我常用的6种绘制地图的方法

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 pyecharts、plotly、folium...,里面的 number 字段是随机生成的测试数据,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的 Python 可视化工具,如果要绘制地图信息,我们需要安装如下依赖...来绘制 下面我们继续绘制中国地图,使用一个高级 API plotly.express.choropleth_mapbox import pandas as pd import plotly.express...# 绘制边界 import json df = pd.read_csv(r'plotly-choropleth-mapbox-demo-master/data.csv') # read china...border with open(r"plotly-choropleth-mapbox-demo-master/china_province.geojson", encoding='utf8') as

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用Python当中Plotly.Express模块绘制几张图表,真的被惊艳到了!!

相信大家对一些常规的可视化图表都比较熟悉了,例如像是折线图、柱状图、饼图等等,今天小编通过Plotly Express模块来为大家绘制几个不常见但是特别惊艳的图表。...在实际项目当中使用旭日图,不仅数据直观,而且图表使用起来特别的酷炫,可以迅速地拉高数据汇报的颜值。...=np.average(df['lifeExp'], weights=df['pop'])) fig.show() output 当中的textinfo参数来调整标签的表达形式,例如以百分比的形式来显示所占的比例...模块当中绘制地图也是十分的简单,例如我们绘制的是地图当中的散点图,调用的是scatter_geo()方法,代码如下 df = px.data.gapminder().query("year == 2002...map),具体指的是在整个制图区域内,每个区划单元根据各分区划分出来的数量来进行分级,调用的是px.choropleth()方法 fig = px.choropleth(df, geojson=geojson

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关于Python可视化Dash工具

as go --plotly的底层组件 import plotly.express as px --plotly的高阶组件,同时提供了内置的数据集 fig = go.Figure(...plotly.express附带了一些用于演示、教育和测试目的的内置数据集。 这些数据以CSV格式存储在包的目录下,以pandas类型获取到数据,方便进行图表功能测试。...在小提琴图中,将data_frame每一行分组成一个曲线标记,以便可视化它们的分布; 18、box:箱形图 在箱形图中,data_frame的每一行被组合在一起成为盒须标记,以显示它们的分布...:等高(值)区域地图 在等值区域图中,每行data_frame由地图上的彩色区域标记表示; 30、choropleth_mapbox:在Mapbox choropleth地图中,每一行的数据由Mapbox...被组合在一起,成为彩色矩形瓦片,以可视化该值的聚合函数histfunc(例如:计数或总和)的2D分布 z; 33、density_mapbox:Mapbox密度图 在Mapbox密度图中,每一行数据帧都会影响地图上相应点周围区域的颜色强度

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Python常用的6种绘制地图的方法

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 pyecharts、plotly、folium...、bokeh、basemap、geopandas、cartopy Boken 首先我们先介绍 Boken 绘制地图的方法 Bokeh 支持创建基本地图可视化和基于处理地理数据地图可视化 画一张世界地图...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,我们把不同的省份绘制成不同的颜色来看看 with open("china.json", encoding="utf8") as...我们复用了前面处理的 china.json 数据,里面的 number 字段是随机生成的测试数据,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的 Python...下面我们继续绘制中国地图,使用一个高级 API plotly.express.choropleth_mapbox

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