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。
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。
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。
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。
大数据文摘作品,转载具体要求见文末 编译团队 | 寒小阳 黄念 黄卓君 作者|Megan Risdal 目前,Kaggle用户在我们的开放数据科学平台上创建了近3万颗内核。这代表了惊人且不断增长的可再现知识。我发现我们的代码和数据库是目前了解Python和R最新技术和库的好地方。 在这篇博客中,我将一些优秀的用户内核变成迷你教程,作为在Kaggle上发布的数据集进行绘制地图的开始。这篇文章中,你将学习如何用Python和R,使用包括实际代码示例的几种方法来布局和可视化地理空间数据。我还列出了资源,以便你可
新冠肺炎现在情况怎么样了?推荐一份Jupyter notebook代码进行了分析,把数据可视化,并对感染人数进行了预测。 来源:https://www.kaggle.com/corochann/cov
如果您了解并使用上面提到的库,那么您就处于进化的正确轨道上。它们可以帮助生成一些令人拍案的可视化效果,语法也不难。一般来说,我更喜欢Plotly+Cufflinks和 D3.js. 以下详细道来:
数据可视化的工具和程序库已经极大丰盛,当你习惯其中一种或数种时,你会干得很出色,但是如果你因此而沾沾自喜,就会错失从青铜到王者的新工具和程序库。如果你仍然坚持使用Matplotlib(这太神奇了),Seaborn(这也很神奇),Pandas(基本,简单的可视化)和Bokeh,那么你真的需要停下来了解一下新事物了。例如,python中有许多令人惊叹的可视化库,而且通用化程度已经很高,例如下面这五个:
本期推文我们绘制不常见的双变量主题地图,该类地图可以很好的在地图上用颜色展示两个变量的信息,相较于单一变量映射地图,此类地图表达的信息更加丰富和全面。本期推文主要涉及的内容如下:
在处理地理空间数据时,经常需要以最自然的方式可视化这些数据:地图。如果可以使用Python快速轻松地创建数据的交互式地图,在本教程中使用洛杉矶县所有星巴克位置的数据集。在文章的最后将能够创建:
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。
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
在上一篇文章中我们详细学习了geoplot中较为基础的三种绘图API:pointplot()、polyplot()以及webmap(),而本文将会承接上文的内容,对geoplot中较为实用的几种高级绘图API进行介绍。
原作者 Amy Lee Walton 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品,转载需授权 当设计地图时,我会想:我想让观看者如何阅读地图上的信息?我想让他们一目了然地看出地理区域的测量结果变化吗?我想要显示出特定地区的多样性吗?或者我想要标明某个区域内的高频率活动或者相对的体积/密度? 有多种方法可以在地图中快速而集中的呈现出可视化数据。我常用的几个是: · Dot density (点密度图) ——使用点或其他符号展示特征或现象的集体情况(密度)的地图样式。例如,显示区域内的交
之前有小伙伴在讨论群里提问关于分级统计地图(choropleth maps) 的绘制方法,刚开始看到这个问题的时候觉得比较简单,就给出了几个处理方法,有R的也有基于Python 的,但后来和提问小伙伴一聊,才知道是要绘制一个有 ”三元相映射图例的” 分级统计地图。之前也答应会出一期类似的推文,中间有太多的事情要做,导致拖得有点久。作为过完年的第一篇原创推文,本期我们就使用可视化功能强大的R来绘制此类地图,主要涉及内容如下:
“碳达峰、碳中和”是2021年政府在不断强调与非常重视的事儿,那什么是“碳达峰”、什么又是“碳中和”呢?这里小编来为大家科普一下,所谓的“碳达峰”指的是在某一时间点,二氧化碳的排放不再达到峰值,之后逐步回落。
leftlet给R语言提供了很好用的交互式动态地图接口,其在Python中得API接口包名为folium(不知道包作者为何这样起名字,和leaflet已经扯不上关系了),可以满足我们平时常用的热力图、填充地图、路径图、散点标记等高频可视化场景。
新冠肺炎已在全球范围内爆发。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。
而且最近看到很多人在朋友圈转发这个: r-graph-gallery ,感觉就这一个网站就可以养活一个公众号了:
Dash是基于Flask的Python可视化工具,严格说来由三个部分组成,首先是Flask提供了标准web环境,再次是plotly这个图表可视化工具,最后是与dash相配套的html、图表等交互式组件。本人也陆续试过pyechart,但就集成性和可视化而言,与dash还是有一定差距。
数据可视化是数据分析和探索的一个重要方面,它有助于深入了解数据集中的潜在模式、趋势和关系。
今天的推文给大家介绍一个可以绘制”变形“地图的可视化包-R-cartogram包,改包可以使绘制地图时某些区域的几何形状进行扭曲变化,可以更好的传递地图表达的信息。主要内容如下:
最容易上手的就是数据可视化, 以下3个数据集可以用于创建一些有意思的的可视化效果并加到你的简历中。
/“Datawrapper 是我最喜欢制作跨平台图表的工具——它快速、干净、优雅。”
Plotly是新一代的Python数据可视化开发库,它提供了完善的交互能力和灵活的绘制选项。本文将介绍新手如何安装plotly并编写第一个plotly绘图程序,以及使用plotly绘制常见的5种数据图表。
建立一个census-app的目录,并在目录下新建data目录存储counties.rds文件,点击下载counties.rds
本文中介绍的是如何利用dash制作单个图形+下拉菜单,主要实现的功能: 一级标题文本的居中 空行实现 下拉菜单的多个参数设置 将透视表变成DF数据框 导入库和包 import pandas as pd import plotly_express as px import plotly.graph_objects as go import dash import dash_core_components as dcc import dash_html_components as html from dash
In a scatter plot, each row of data_frame is represented by a symbol mark in 2D space.
对于那些对数据,数据分析或数据科学感兴趣的人,提供一份可以利用业余时间完成的数据科学项目清单,一共14个!
数据可视化是数据分析和探索中至关重要的一部分,能够帮助我们更深入地理解数据集中的潜在模式、趋势和关系。Plotly是一个功能强大、用途广泛的Python库,提供了多种工具用于创建交互式、视觉上引人入胜的图表。在本文中,我们将深入探索Plotly的世界,通过高级Python代码示例来探索其特性和功能。
首先,我想向所有的护士,医生,超市员工,公共管理人员以及其他冒着生命危险为我们服务的人致敬。
本文介绍了数据可视化的七种技术,包括 Choropleths、Graduated Circles、Dot Distributions、Animations、3D Extrusions、3D Environments 和 Heatmaps。这些技术可以帮助用户更好地理解和探索数据,从而做出更明智的决策。
帮助客户研究 Covid-19 期间的失业情况可能不仅揭示了该疫情对每个国家的影响程度,还揭示了世界各地不同的裁员文化。
本文介绍了数据可视化的七种技术,包括 Choropleth、Graduated Circle、Dot Distribution、Animation、3D Extrusion、3D Environment 和 Heatmap。这些技术可以用于呈现地理位置数据、密集数据点、交通流量、虚拟世界和增强现实中的数据。这些可视化方法使得数据更加直观和易于理解,帮助读者从中发现数据中的故事和规律。
首先,简单介绍一下作者,宁海涛是211硕士毕业,先后学习Python进行深度学习模型构建以及可视化展示,当然还包括数据分析、数据处理、数据可视化等技能,此外,还特别擅长于使用R语言进行数据统计和可视化绘制,当然还有一些前端、爬虫等这里就不做解释,总之是一位比较全能的优质作者。从2020年5月一直到现在,已连载超过「185+优质原创文章」。
研究人员们对于数据做了精心的分析处理后,一定想用生动形象的方式呈现大家。好的可视化方法可以让数据为读者讲述出十分有趣的故事,直观的呈现也为数据消费者提供了高效的信息和决策的坚实依据。今天DT君给大家分享的,是7个有意思的地理位置数据可视化技术~
本文针对leaflet的高级交互特性进行展开,主要涉及到leaflet中等值线地图的鼠标悬浮效果及点击效果的动态呈现。这也是leaflet的天然HTML属性所具有的强大优势。 在制作高质量在线数据地图的项目中,leaflet结合扩展的HTML性能,可以呈现非常人性化的动态效果,如能结合css、shiny等装饰器和交互框架,几乎可以胜任常见的动态交互网站的制作。 library("sp") library("leaflet") options(stringsAsFactors = FALSE,check.na
随着社会的不断发展和变迁,人们对于各种社会问题的关注也在不断扩大。在这个信息爆炸的时代,数据分析成为了深入理解和解决社会问题的有力工具之一。在这篇博客中,我们将聚焦于一个备受关注的话题——suicide rate,并通过对 2023 年全球各国的suicide rate进行探索性数据分析(Exploratory Data Analysis, EDA),来了解这一问题在不同国家的表现。
以下部分是基于《Fundamentals of Data Visualization》学习笔记,要是有兴趣的话,可以直接看原版书籍:https://serialmentor.com/dataviz/
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。
在上一篇介绍完Bokeh精美可视化作品之后,有小伙伴咨询我能不能稍系统的介绍下如何在地图上添加如柱形图等其他元素的绘制方法? 这就让我想到一个优秀的地图绘制可视化包-R-cartography,虽然之前也有简单介绍过,本期就具体分享下该包绘制的地图可视化作品(我们大部分绘图所使用的数据都是基于该包自带)。主要内容涉及以下两个部分:
Format 交互方式 Interactive visualisations allow you to modify, manipulate and explore a computer-based display of data. The vast majority of interactive visualisations are found on websites but increasingly might also exist within apps on tablets and smartp
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