—— 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。...依赖 主要依赖为： plotly pandas 均可以通过 pip 安装，然后导入： import json import pandas as pd import plotly.express as px...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。...是否显示 colorbar，就是地图旁边的颜色条。 fig.update_layout 的参数同样有很多，主要用来定义布局： mapbox_style：str 类型，指定 mapbox 风格。...其实本文所讲的是地图是一种 tile map，和这种地图对应的是一种轮廓地图，没有 mapbox 这种底图，只绘制 geojson 文件中定义的轮廓，如下面这幅图： ?
02 带有颜色渐变的散点图 import plotly.express as px import pandas as pd import numpy as np # 生成示例数据 np.random.seed...fig.show() 使用Plotly Express创建带有渐变颜色的散点图。...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。...颜色强度代表每个国家的人均GDP。
示例 2：带颜色梯度的散点图 import plotly.express as px import pandas as pd # Generate sample data np.random.seed(...通过大小和颜色参数，我们可以在图中表示第三个维度。...生成的可视化图可以清晰地显示曲面。...") # Create a choropleth map fig = px.choropleth(df, locations='iso_alpha', color='gdpPercap', hover_name...每个点的颜色取决于Z轴的值，从而创造了一种引人注目的视觉表现方式。
代码如下 import plotly.express as px import numpy as np df = px.data.gapminder().query("year == 2002") fig...=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，我们既可以在极坐标图当中添加散点，也可以在上面放置折线，其中极坐标中的散点图调用的是px.scatter_polar()方法来实现，代码如下 import plotly.express as...size="pop", ) fig.show() output 我们可以在此基础之上再进一步进行图表的美化，例如不同的国家表示不同的州用不同颜色的散点来表示...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
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是一种对各种地理数据结构进行编码的格式，GeoJSON是用json的语法表达和存储地理数据，可以说是json的子集。GeoJSON对象可以表示几何、特征或者特征集合。...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
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...30.66342}, #指定的地图中心 'zoom': 3, 'style': 'basic', #显示的地图类型
内置数据集 先导入相关库，进行查看数据集： import pandas as pd import numpy as np import plotly_express as px # 或 import plotly.express...color="smoker", # 颜色 notched=True) # 连接处的锥形部分显示出来 ?...size="total", # 大小取值 hover_name="district_id", # 指定颜色种类、大小和显示名称 symbol="result", # 右边的圆形和菱形...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="...矩阵式树状结构图 矩阵式树状结构图是一种用于分层数据的复杂、基于区域的数据展示图形： # 选取2002年数据 gapminder_2002 = gapminder[gapminder["year"] =
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。...包含9行和以下列： ['nation', 'medal', 'count']. plotly.express提供了30多种标准图表，用以简化操作。...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...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
内置数据集 先导入相关库，进行查看数据集： import pandas as pd import numpy as np import plotly_express as px # 或 import plotly.express...hover_data=['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...size="total", # 大小取值 hover_name="district_id", # 指定颜色种类、大小和显示名称 symbol="result", # 右边的圆形和菱形...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...2002, locations="iso_alpha", color="continent", projection="orthographic") 矩阵式树状结构图 矩阵式树状结构图是一种用于分层数据的复杂
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。...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）。...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。
代码示例 import plotly.express as px df = px.data.iris().query('species_id==1') # marginal_x–'rug' 密度图, '...# 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。...marginal_x="box", marginal_y="violin") fig.show() df = px.data.iris() # 所有花卉，x轴为箱线图，y轴为小提琴图,颜色以鸢尾花类型分类...) # 散点图矩阵，不指定列会把所有列带出来展示 df = px.data.iris() fig = px.scatter_matrix(df) fig.show() # 散点图矩阵，以鸢尾花颜色分类...var_name="candidate", value_name="votes") # 获取地图 geojson = px.data.election_geojson() # 地图展示 fig = px.choropleth
(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，我们把不同的省份绘制成不同的颜色来看看...', fill_alpha=0.7, line_color='white', line_width=0.5, color="color", # 增加颜色属性...import pandas as pd import plotly.express as px import numpy as np import json with open(r"china_province.geojson...crs=ccrs.PlateCarree()) plt.show() 使用 cartopy 绘制地图最大的特点就是灵活度高，那么相对应的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.../data.csv') # read china border with open(r"plotly-choropleth-mapbox-demo-master/china_province.geojson
树分支表示为矩形，每个子分支显示为更小的矩形。树状图适合比较层次结构内的比例，但是不适合显示最大类别与各数据点之间的层次结构级别，后面的旭日图可更加直观地显示这些内容。...gapminder # 绘制2007年各大洲各国家人口和人均寿命树状热力图 # 色块面积由人口决定，色块颜色由人均寿命决定 import plotly.express as px import numpy...旭日图在显示一个环如何被划分为作用片段时最有效，而另一种类型的分层图表树状图适合比较相对大小。...旭日图 旭日热力图 # 绘制2007年各大洲各国家人口和人均寿命旭日热力图 # 色块面积由人口决定，色块颜色由人均寿命决定 import plotly.express as px import numpy...单一箱线图 # 以time字段拆分，并用颜色区分 import plotly.express as px df = px.data.tips() fig = px.box(df,
='h' : 用户表示绘制条形图 barmode='group' : 按照标签y和颜色color进行聚合，每个“颜色”单独一个条图 text_auto=True : 显示数据标签 ''' fig =...() # 实现多维度比较条形图 import plotly.express as px ''' barmode='group' : 按照标签y和颜色color进行聚合，每个“颜色”单独一个条图 ''...是枚举法的一种表达方式。...5, 7, 9] }) fig = px.area(time_data, x='月份', y='营业额占比', color='公司') fig.show() 05 关系类图 散点图 散点图是一种非常常见的图形..., # 配合color显示颜色 locations="iso_alpha", # 颜色的字段显示 color="continent", # 悬停数据
准备工作 我这边是在jupyterlab中演示的plotly图表，如果只安装plotly是无法正常显示图表的（会显示为空白），我们需要进行以下准备(以下命令均在cmd下操作即可)： # 安装plotly...设置配色方案作图 我们也可以自定义每个色块颜色： # 自定义配色 import plotly.express as px df = px.data.tips() fig = px.pie(df, values...自定义每个色块颜色 在饼图上显示数据标签： # 在饼图上显示数据标签 import plotly.express as px df = px.data.gapminder().query("year...pd.Dataframe类型数据散点图 # 设置数据点颜色和大小 import plotly.express as px df = px.data.iris() fig = px.scatter(df,...设置数据点颜色额大小 做个三角函数的图： import plotly.express as px import numpy as np t = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
注意：正文中绘图代码仅展示部分核心代码，完整代码可联系原文作者云朵君获取！...另一种方法是使用K近邻的逆距离加权平均值。...边缘的直方图表示在某个区间内，模型与理论最优拟合之间的误差值，不同的颜色代表不同的数据集。...三组盒子代表三个不同的树深度'max_depth'，每组中不同颜色的盒子代表不同的评价标准'criterion'。...在图中，将所有负标签显示为正方形，正标签显示为圆形。我们通过在测试数据中心添加一个点来区分训练集和测试集。 ?
例如，显示区域内的交集或高/低活动量。 · Choropleth (分级统计图) ——这是一种主题地图样式，它根据地图上显示的数据强度，对应的展现在阴影颜色或图案纹理上。...例如，显示人口密度或人均收入。 · Hexagonal binning / hexbin (六边形图)——这种地图的风格适合显示地理上的一般主题。...在choropleth地图中，它的颗粒比 dot density密度小，不受边界约束。 · Heatmap (热度图)——这种地图使看地图的人能够在缩放因子中独立地感知点密度。...热点图本质上使用颜色作为数据可视化工具。该应用可以很好的处理多个变量，并可以在数据中显示类似的模式和相关性。...这种技术融合了相邻的两种对手色调，并显示了混合数据类别的大小。 部分光谱色调渐变 对于色彩浓重的地图风格，我总会考虑最终成品的可行性。会是纯数字的还是可以打印或复印？颜色和混合是否面对色盲的问题？
准备工作 我这边是在jupyterlab中演示的plotly图表，如果只安装plotly是无法正常显示图表的（会显示为空白），我们需要进行以下准备(以下命令均在cmd下操作即可)： # 安装plotly...开始绘图 Treemap绘制方式有两种，一种是在plotly.express下，一种是在go.Treemap下，我们这里用到的是前者。...import plotly.express as px df = px.data.tips() df.head() ?...，比如根据 涨跌幅字段来设置颜色 color_continuous_scale=None, # 自带的颜色尺卡，后面会介绍 range_color=None, # 颜色范围区间，超过就是两端值...import plotly.express as px fig = px.treemap(df, path=['板块', '企业名称',], # 指定层次结构，每一个层次都应该是
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。...互动地图 使用交互式地图（和一般的交互式数据可视化），你可以将颜色限制为只有你认为与你的受众更广泛相关的颜色，而且还可以让用户在需要更多信息的地方深入查看。...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。
当然可以自定义点的任何颜色和形状。 Choropleth地图 在使用Python中的地图之前，实际上不知道什么是等值线图，但事实证明它们在可视化聚合的地理空间数据方面非常有用。...#This is how python knows which dataframe row matches up to which zipcode in the geojson laMap.choropleth...例如，等值线需要知道填写邮政编码90001的颜色。它检查由所引用的数据帧大熊猫数据字段，搜索KEY_ON为邮政编码列，并发现中列出的其他列的列是numStores。...然后它知道它需要在邮政编码90001中填写对应于3个商店的颜色。...唯一遗憾的是，还没有找到一种方法将这些地图的实际交互式版本嵌入到Medium帖子中，所以只能显示截图。强烈建议通过此帖子运行一小段代码，以便自己使用交互式地图。这是一次完全不同的体验。
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