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。
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显示与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，该值可以显示所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。
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不尊重，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，不代表任何含义。...，不指定键值，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...，不指定键值，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
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，你看到了显示了数据绘图技术的十七个例子。
地图（三）利用python绘制等值区域地图 等值区域地图（Choropleth Map）简介 1 等值区域地图通过颜色区别地图上不同区域的变量，便于在空间上进行变量的比较。...快速绘制 基于geopandas和geoplot import geopandas as gpd import geoplot as gplt # 导入数据 geoData = gpd.read_file...外部轮廓 gplt.polyplot(geoData, figsize=(20, 4)); 2 import pandas as pd import seaborn as sns # 读取美国失业率数据...as px # 导入数据 df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/fips-unemp-...快速绘制等值区域地图。
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
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
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
好不容易实现了choropleth_mapbox地图，也顺道把散点地图、热力地图、线形地图处理掉吧，做到有始有终，再迈向新的领域；从微信公众号里拿到了按分省统计的用户数据，又拿到了各地市数据，通过这两种数据分别实现...choropleth_mapbox、scatter_mapbox、density_mapbox，至于line_mapbox构造数据过于麻烦，直接拷贝了官网上的案例。...基于分省统计的用户数据，通过choropleth_mapbox进行行政区域的数据展示。...import json import pandas as pd import plotly.express as px # 中国地图 with open('china_geo.json') as response...'zoom': 3, 'style': 'basic', #显示的地图类型，有遥感地图，
Plotly的独特之处在于它能够生成交互式图表，允许用户动态缩放、平移数据并与数据交互。 使用pip命令进行安装。...使用NumPy生成样本数据，然后使用Plotly的go.Scatter创建线条图。...fig.show() 使用Plotly Express使用来自Gapminder数据集的数据创建一个气泡地图。...fig = px.choropleth(df, locations='iso_alpha', color='gdpPercap', hover_name='country', title='Choropleth...Map') # 显示图表 fig.show() 这个例子演示了如何使用Plotly Express创建一个choropleth地图。
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
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
安装 用pip install plotly_express 命令可以安装 plotly_express pip install plotly_express 内置数据集 先导入相关库，进行查看数据集：...箱型图 # notched=True显示连接处的锥形部分 px.box(tips, # 数据集 x="day", # 横轴数据 y="total_bill", # 纵轴数据...基于地图的图形 基于choropleth分布的地图： px.choropleth( gapminder, # 数据 locations="iso_alpha", # 简称 color="...=['iso_alpha']) # 显示数据：国家简称 ?...内置主题 Plotly_Express内置了3种主题可供选择： plotly plotly_white plotly_dark px.scatter(gapminder_2002, # 传入的数据集
安装 用pip install plotly_express 命令可以安装plotly_express pip install plotly_express 内置数据集 先导入相关库，进行查看数据集：...=['iso_alpha'] # 显示数据 ) 漏斗图 漏斗图形在互联网的电商、用户分群等领域使用的比较广泛，自行模拟一个电商UV-付款转化的数据绘图： data = dict...基于choropleth分布的地图： px.choropleth( gapminder, # 数据 locations="iso_alpha", # 简称 color="lifeExp...=px.colors.sequential.Plasma, # 颜色变化取值 projection="natural earth" # 使用的地图设置 ) 基于line_geo线型地图：...values='pop', # 数据取值 color='pop', # 颜色取值 hover_data=['iso_alpha']) # 显示数据：国家简称 散点极坐标图
生成的可视化图可以清晰地显示曲面。...例 10：地图 import plotly.express as px # Generate sample data df = px.data.gapminder().query("year == 2007...") # Create a choropleth map fig = px.choropleth(df, locations='iso_alpha', color='gdpPercap', hover_name...='country', title='Choropleth Map') # Show the plot fig.show() 【由于限制，地图无法展示】 这个例子展示了如何使用Plotly Express...无论您需要探索复杂的三维数据还是构建动态仪表板，Plotly 都能为您提供所需的工具，为您的数据分析项目创建引人注目的可视化效果。
Plotly Express是对 Plotly.py 的高级封装，内置了大量实用、现代的绘图模板，用户只需调用简单的API函数，即可快速生成漂亮的互动图表，可满足90%以上的应用场景。...本文借助Plotly Express提供的几个样例库进行密度图、小提琴图、箱线图、地图、趋势图，还有用于实现数据预探索的各种关系图、直方图等基本图形的实现。...# 如果设置，则在主图的右侧绘制一个垂直子图，以显示y分布。...--->>长数据 # frame:要处理的数据集。...geojson = px.data.election_geojson() # 地图展示 fig = px.choropleth(df, geojson=geojson, color="votes",
import plotly.express as px: 引入Plotly Express库，用于创建交互式图表。...Express库中的choropleth函数，创建了一个世界地图，用颜色表示不同国家的自杀率。...让我为你解释一下： df: 指定要使用的数据框。 locations=‘ISO_alpha’: 指定地理位置的列，这里是ISO_alpha，用于与地图上的国家/地区相匹配。...color=‘All’: 指定用于着色的列，这里是’Suicide Rates’的总和（假设 ‘All’ 列在数据框中）。 scope=‘world’: 指定地图的范围，这里是全球。...hover_name=‘Country’: 当鼠标悬停在地图上的特定国家时，显示国家名称。 xmap.show(): 显示生成的地图。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
对象存储
云直播
