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使用 plotly 绘制 Choropleth 地图

—— Choropleth_百度百科 简单来说，具体到本文，就是在地图上为每个省上色，根据什么来确定上哪个颜色呢？在本文中就是该省的确诊人数，人数越多，颜色越亮。...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...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。...方法 2：高层 API plotly.express.choropleth_mapbox plotly.express.choropleth_mapbox（以下简称 px.choropleth_mapbox...一些没说到的 为了阅读体验，本文没有解释更多的参数，但我相信这已经能让你绘制一幅不错的 choropleth 地图了。有时间我会继续写一写如何在 dash 中融入这些地图，并实时更新。

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用Python绘制地理图

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。...type ='choropleth'：定义地图的类型，即这种情况下的choropleth。 colorscale ='Viridis'：显示一个颜色图（f或更多颜色比例，请参阅 此处）。...z：显示每个状态的功耗的整数值列表。 text = df ['Country']：将鼠标悬停在地图上的每个状态元素时显示一个文本。在这种情况下，它是国家本身的名称。...生成了“ 2014年世界电力消耗”的choropleth地图，从上面可以看到，当每个国家/地区悬停在地图上的每个元素上时，都会显示其名称和电力消耗（以kWh为单位）。...数据在一个特定区域中越集中，地图上的颜色阴影越深。“中国”的耗电量最大，因此其颜色最深。 密度图 密度映射只是一种显示点或线可能集中在给定区域中的方式。

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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)

最终的成果清楚地描述了美国哪些州每天吸烟人数最多。 美国的吸烟者和非吸烟者在地图上的分布。...数据包下载链接：http://matplotlib.org/basemap/ 有很多用户编写的大内核，但Kaggler Dotman则显示了使用底图来很轻松地将纽约市近100万Uber行程的数据可视化：...鉴于位置信息，Kaggler Abigail Larion比较了使用Python和Plotly状态的警察死亡地图。...她的代码演示了如何简单地用计数（国家人口归一化）创建一个干净和互动的地图： 美国警察的死亡情况 有关使用Plotly的交互式拼版地图的更多示例，请查看其页面上的详细代码示例。...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

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关于Python可视化Dash工具

空间中折线标记的顶点； 8、line_3d：三维线图 在三维线图中，每行数据框都表示为三维空间中多段线标记的顶点 9、line_polar：极坐标线条图 在极线图中，每行data_frame...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...地图上的一个彩色区域表示。...dash_core_components库生成高级别的组件，如控件和图形。

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plotly-express-4-常见绘图参数

pie choropleth density_heatmap ?...根据列中不同的(N个)值，在水平方向上显示N个子图，并在子图上方，水平方向上，进行文本标注； error_x：指定列名。显示误差线，列中的值用于调整 X 轴误差线的大小。...列中的值用于在负方向调整 X 轴误差线的大小，如果参数error_x==None，则直接忽略该参数； error_y：指定列名。显示误差线，列中的值用于调整 Y 轴误差线的大小。...如果设置了参数trendline趋势线，则将以此颜色绘制所有趋势线； log_x：布尔值，默认为False。...有三个内置的 Plotly 主题： plotly， plotly_white 和 plotly_dark； width：整数，默认无，设置图表的宽度（以像素为单位）； height：整数，默认600，设置图表的高度

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聊一聊我常用的6种绘制地图的方法

world.plot() plt.show() 这也是 geopandas 官网上的经典图片，可以看到非常简单，除去 import 代码，仅仅三行，就完成了地图的绘制 下面我们继续绘制中国地图，这次我们加上九段线信息...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...world_map = folium.Map() # display world map world_map 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') # read china border with open(r"plotly-choropleth-mapbox-demo-master/china_province.geojson...opts.VisualMapOpts(max_=200), ) ) c.render_notebook() 通过 Pyecharts 绘制地图的一个好处就是不需要处理 GEO 文件，我们直接出入国家名称，就可以自动匹配到地图上

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当Sklearn遇上Plotly，会擦出怎样的火花？

Plotly Express 回归 这里我们将一起学习如何使用plotly图表来显示各种类型的回归模型，从简单的模型如线性回归，到其他机器学习模型如决策树和多项式回归。...重点学习plotly的各种功能，如使用不同参数对同一模型进行比较分析、Latex显示、3D表面图，以及使用plotly Express进行增强的预测误差分析。...与直接用plotly.express拟合普通最小二乘回归不同，这是通过散点图和拟合线组合的方式绘制图形，这会更加灵活，除了添加普通线性回归拟合曲线，还可以组合其他线性回归曲线，即将拟合结果很好地可视化出来...这里使用Scatter绘图，可以通过用不同的颜色着色训练和测试数据点，将训练集与测试集数据及拟合线绘制在同一张画布上，即可很容易地看到模型是否能很好地拟合测试数据。 ?...单个函数调用来绘制每个图形 第一个图显示了如何在单个分割(使用facet分组)上可视化每个模型参数的分数。 每个大块代表不同数据分割下，不同网格参数的R方和。

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plotly-express-1-入门介绍

地理图 choropleth-面分布图 fig = px.choropleth(gapminder,locations="iso_alpha",color="lifeExp",...根据列中不同的(N个)值，在水平方向上显示N个子图，并在子图上方，水平方向上，进行文本标注； error_x：指定列名。显示误差线，列中的值用于调整 X 轴误差线的大小。...列中的值用于在负方向调整 X 轴误差线的大小，如果参数error_x==None，则直接忽略该参数； error_y：指定列名。显示误差线，列中的值用于调整 Y 轴误差线的大小。...该参数用于在主图上方，绘制一个水平子图，以便对x分布，进行可视化； marginal_y：字符串，取值：rug(细条)、box(箱图)、violin(小提琴图)、histogram(直方图)。...如果设置了参数trendline趋势线，则将以此颜色绘制所有趋势线； log_x：布尔值，默认为False。

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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不尊重，关于choropleth_mapbox地图实现，有很多坑在里面。...主要的因素是对geojson不够了解，以及choropleth_mapbox对参数的解释一直是言之不详。...GeoJSON支持下面几何类型：点、线、面、多点、多线、多面和几何集合。GeoJSON里的特征包含一个几何对象和其他属性，特征集合表示一系列特征。 GeoJSON总是由一个单独的对象组成。...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...import json import pandas as pd import plotly.express as px def print_json(data): print(json.dumps

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一文爱上可视化神器Plotly_express

-面分布图 fig = px.choropleth(gapminder,locations="iso_alpha",color="lifeExp", hover_name="country...根据列中不同的(N个)值，在水平方向上显示N个子图，并在子图上方，水平方向上，进行文本标注； error_x：指定列名。显示误差线，列中的值用于调整 X 轴误差线的大小。...列中的值用于在负方向调整 X 轴误差线的大小，如果参数error_x==None，则直接忽略该参数； error_y：指定列名。显示误差线，列中的值用于调整 Y 轴误差线的大小。...该参数用于在主图上方，绘制一个水平子图，以便对x分布，进行可视化； marginal_y：字符串，取值：rug(细条)、box(箱图)、violin(小提琴图)、histogram(直方图)。...如果设置了参数trendline趋势线，则将以此颜色绘制所有趋势线； log_x：布尔值，默认为False。

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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。...SunBurst Chart SunBurst Chart大家一般称作是旭日图或者是太阳图，和饼图的结构十分地相似，但是比后者更加能表达清晰的层级和归属关系。...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...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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plotly-express-25-36张图爱上plotly_express

高级可视化神器Plotly_Express快速入门 Plotly_Express是新一代的高级可视化神器，它是plotly.py的高级封装，内置了大量实用、现代的绘图模板。...使用者只需要调用简单的API函数，便可快速地生成漂亮的动态可视化图表；同时其内置了很多的数据集，方便自行调用，快速模拟作图。 ?...marginal_y="violin", # xy两表图形的设置：小提琴图和箱型图 marginal_x="box", trendline="ols") # 趋势线设置...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="...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

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又一个Python可视化神器Plotly_Express！

高级可视化神器Plotly_Express快速入门 Plotly_Express是新一代的高级可视化神器，它是plotly.py的高级封装，内置了大量实用、现代的绘图模板。...使用者只需要调用简单的API函数，便可快速地生成漂亮的动态可视化图表；同时其内置了很多的数据集，方便自行调用，快速模拟作图。...marginal_y="violin", # xy两表图形的设置：小提琴图和箱型图 marginal_x="box", trendline="ols") # 趋势线设置...个坐标轴 y="Coderre", z="Bergeron", color="winner", # 颜色和线型设置 line_dash="winner" ) 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="lifeExp", # 颜色取值

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如何用Jupyter Notebook制作新冠病毒疫情追踪器？

为了解全球疫情分布情况，有技术人员使用Jupyter Notebook绘制了两种疫情的等值线地图（choropleth chart）和散点图。...前者显示了一个国家/地区的疫情扩散情况：该国家/地区的在地图上的颜色越深，其确诊案例越多。其中的播放键可以为图表制作动画，同时还可以使用滑块手动更改日期。...最终的疫情地图显示效果清晰明了，以下为作者分享的全部代码： from datetime import datetime import re from IPython.display import display...import numpy as np import pandas as pd import plotly.graph_objects as go from plotly.subplots import...等值线地图 renamed_columns_map = { "Country/Region": "country", "Province/State": "location", "Lat

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关于Python可视化Dash工具—plotly中级图表

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。...plotly介于seaborn和pyechart之间，在表达丰富度形式上优于seaborn，在定制化程度上高于pyechart。...# 如果设置，则在主图上方绘制一个水平子图，以可视化x分布。 # marginal_y–地毯、盒子、小提琴或柱状图中的一种。 # 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。...箱线图 fig = px.box(df, x="species", y="sepal_length", color='species') fig.show() # 在箱线图上追加散点...var_name="candidate", value_name="votes") # 获取地图 geojson = px.data.election_geojson() # 地图展示 fig = px.choropleth

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万字长文 | 超全代码详解Python制作精美炫酷图表教程

为了节省空间，有时会将多个图表合并到一张图上。但是请放心，你可以在这个Repo或相应的Jupyter Notebook中找到所有基本代码。...只需要CSV文件，就可以使用Python轻松地创建文件。试试吧!...下面来看看如何在一个图表中生成单个变量或多个变量分布。 ?...Seaborn散点图网格中，所有选定的变量都分散在网格的下半部分和上半部分，对角线包含Kde图。...结束语 本文展示了如何成为一名真正的Python可视化专家、如何在快速探索时更有效率、以及如何在董事会会议前创建更漂亮的图表、还有如何创建交互式绘图图表，尤其是在绘制地理空间数据时，十分有用。

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欢迎挑战！14个数据分析和机器学习项目！附数据集

新冠病毒可视化 学习如何使用Plotly构建动态可视化数据，展示冠状病毒是如何在全球范围内传播的。Plotly很好用，它可以做动态可视化，好看且操作简单。 ?...这是一个有趣的项目，可以利用Plotly或Matplotlib数据可视化工具来可视化野火的规模和对地理的影响。...创建一些数据可视化效果，显示地球表面温度如何随时间变化，并可以通过创建折线图或其他动画的Choropleth贴图来实现！也可以创建一个预测模型来预测未来五十年内地球的温度。...身体特征与力量状态（进攻，防守，速度等）之间是否有相关性？ ?...该数据集显示了两天内发生的交易，其中284,807笔交易中有492笔欺诈。数据高度正态分布，欺诈占所有交易的0.172％。学习如何使用不正太的数据集并建立信用卡欺诈检测模型。

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