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聊一聊我常用6种绘制地图方法

= None show(p) 可以看到已经有内味了,唯一美中不足就是南海十三段线没有展示出来 geopandas GeoPandas 是基于 Pandas 地图可视化工具,其数据结构完全继承自 ')) world.plot() plt.show() 这也是 geopandas 官网经典图片,可以看到非常简单,除去 import 代码,仅仅三,就完成了地图绘制 下面我们继续绘制中国地图 Ployly 可能不是最好选择~ Cartopy/Basemap 之所以把这两个库放到一起,是因为他们都是基于 Matplotlib,而随着 Python2 不再维护,Basemap 也被 之构建了一个编程接口,用于创建发布高质量地图 先来绘制一个世界地图 %matplotlib inline import cartopy.crs as ccrs import matplotlib.pyplot Leaflet.js 库映射能力之高级地图绘制工具,通过 Python 操作数据,然后在 Leaflet 地图中可视化,可以灵活自定义绘制域,并且展现形式更加多样化 首先是三代码绘制世界地图

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python可视化 | 地理桑基图绘制方法

但是真手用起来会发现,他其实借用了很多geopandas东西,绘图数据也以GeoDataFrame格式为主。 另外,这个库包桑基图命令不能修改线条宽度,所以只能通过颜色来映射数据流向。 (这就很鸡肋了)其本质是生成颜色映射Line2D。其实如果不能修改线宽,还不如直接用matplotlib和cartopy硬画。 安装好库包后,入要使用库包: import geoplot as gplt import geoplot.crs as gcrs import geopandas as gpd import matplotlib.pyplot ,当然由于不规则性,有些点不在该内部: b=a.bounds olon=(b['minx']+b['maxx'])/2 olat=(b['miny']+b['maxy'])/2 然后生成我们将要用来绘图 封装好地理桑基图绘制可定制化效果比较差,matplotlib桑基命令不能和cartopy一起用。只能迂回到注释语句annotate或者arrow来画比较像地理桑基图。

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    大数据告诉你,台风最喜欢在我国哪个省市登陆

    这次收集到1945~2015年在中国登陆所有台风数据,并通过Python对这些数据进可视化分析,希望能得到一些有意思结论。 所以这里无法对数据精确性和完整性做保证,主要是想运用python对数据做分析展示,看看台风在等级、地点、时间分布。 主要工具:Python 3.6、pandas、numpy、matplotlib、seaborn、urllib、geopandas、wordcloud 【分析流程】 1、入相关库 # 入相关库 import # 地理逆编码,通过经纬度获取省、市、县三级单位 def get_address(lon,lat): # 输入你秘钥,获取地址http://lbsyun.baidu.com/apiconsole '] = data['area'].apply(lambda x:x[2]) 5、台风登陆地点分布 使用geopandas将台风登陆点放到地图,这里会用到经、纬度数据。

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    Python可视化与basemap数据地图系列1

    最近在梳理Python中可以制作数据地图可视化工具包,分别实践了geopandas、folium、Basemp,通过对比发现,静态地图中最为成熟最终还得是Basemap工具,它是 Basemap工具在地理信息读写、坐标映射、空间坐标转化与投影等方面做要比geopandas更加成熟,它可以使用常规地图素材数据源(shp)作为底图进叠加绘图,效果与精度控制比较方便,图表质量堪比 R语言中ggplot2绘图包(geom_polygon),唯一不足是它是一个底层构建工具,所有多边形映射都需要手动构造循环(目前还没有发现比较好用基于basemap扩展工具),作图效率与速度自然无法媲美 i += "特别" elif i in ["北京","天津","重庆","海"]: i += "市" else: shp格式地图中很多划信息乱码,需要纠正编码 mapData = pd.DataFrame(basemap.china_info) mapData["NAME"] =

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    (数据科学学习手札83)基于geopandas空间数据分析——geoplot篇(下)

    2.1 Choropleth Choropleth图又称作地分布图或面量图,我们在系列之前深入浅出分层设色篇中介绍过其原理及geopandas实现,可以通过将指标值映射到面数据,以实现对指标值地分布可视化 中对象 hue:传入对应df中指定列名或外部序列数据,用于映射面颜色,默认为None即不进设色 cmap:和matplotlibcmap使用方式一,用于控制色彩映射方案 alpha:控制全局色彩透明度 使用方式一,用于控制色彩映射方案 clip:GeoSeries型,用于为初始生成核密度图像进蒙版裁切,下文会举例说明 extent:元组型,用于传入左下角和右角经纬度信息来设置地图空间范围, 子模块来源于cartopy,这一点我跟geoplot主要开发者聊过,他表示geoplot暂时不支持geopandas中那样自定义任意投影或使用EPSG投影,而是内置了一系列常用投影,譬如我们文中绘制美国域时频繁使用到 图12   针对其河流宽度方面可视化,我们基于文中sankey()来实现,由于原图中南极洲域实际是夸大了,其R源码中设置纬度范围达到了-110度,这是原作者为了放得下标题内容,所以在图像下部域虚构了一篇

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    基于geopandas空间数据分析—geoplot篇(下)

    2.1 Choropleth Choropleth图又称作地分布图或面量图,我们在系列之前深入浅出分层设色篇中详细介绍过其原理及geopandas实现,可以通过将指标值映射到面数据,以实现对指标值地分布可视化 中对象 hue:传入对应df中指定列名或外部序列数据,用于映射面颜色,默认为None即不进设色 cmap:和matplotlibcmap使用方式一,用于控制色彩映射方案 alpha:控制全局色彩透明度 即不进设色 cmap:和matplotlibcmap使用方式一,用于控制色彩映射方案 alpha:控制全局色彩透明度 scheme:作用类似geopandasscheme参数,用于控制分层设色 譬如我们文中绘制美国域时频繁使用到AlbersEqualArea()即之前我们在geopandas中通过proj4自定义阿尔伯斯等面积投影。 ,其R源码中设置纬度范围达到了-110度,这是原作者为了放得下标题内容,所以在图像下部域虚构了一篇域,而geoplot中extent参数严格要求经度必须在-180180度之间,纬度在-90到90

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    (数据科学学习手札84)基于geopandas空间数据分析——空间计算篇(

    buffer() geopandasbuffer()方法源于shapely,用于创建,这里给非GIS专业读者朋友解释一下什么是空间意义用于表示点、线、面等矢量数据影响范围或服务范围 图1   而创建时也需要遵循一定参数,从而决定怎样向几何对象外进geopandas中buffer()和shapely中buffer()方法参数一,主要参数如下: distance: 用于指定向外距离,单位与矢量数据自单位保持一,在常见投影坐标系如Web Mercator(EPSG:3857)下就是以米为单位,因此需要注意一定要先将矢量数据转换为合适投影坐标系之后,再进分析才是合理有效 参数就用于决定每个四分之一圆弧使用多少段连续线段来近似拼接以表示圆,默认参数值为16,足以近似模拟圆面积99.8%   下面我们分别对点、线以及面绘制不同resolution参数取值下前后对比图 图5 simplify()   当原始矢量数据因为形复杂,包含点较多时,会其文件体积较大,如果我们需要在在线地图叠加它们,太大体积矢量数据不仅会拖慢网络传输速度,也会给图形渲染来更大压力

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    基于geopandas空间数据分析——空间计算篇()

    buffer() geopandasbuffer()方法源于shapely,用于创建,这里给非GIS专业读者朋友解释一下什么是空间意义用于表示点、线、面等矢量数据影响范围或服务范围 ,思想很简单,即为矢量数据拓展出一定宽度边,图1展示了点、线以及面分别对应示意: 图1 而创建时也需要遵循一定参数,从而决定怎样向几何对象外进geopandas中buffer ()和shapely中buffer()方法参数一,主要参数如下: distance:用于指定向外距离,单位与矢量数据自单位保持一,在常见投影坐标系如Web Mercator(EPSG:3857 =距离圆,而Polygon类型始终是由有限个点所构成,因此需要近似拼接出圆形轮廓,resolution参数就用于决定每个四分之一圆弧使用多少段连续线段来近似拼接以表示圆,默认参数值为 ,包含点较多时,会其文件体积较大,如果我们需要在在线地图叠加它们,太大体积矢量数据不仅会拖慢网络传输速度,也会给图形渲染来更大压力。

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    基于geopandas空间数据分析—geoplot篇()

    ,我们已经对geopandas基础知识、基础可视化,以及如何科学绘制分层设色地图展开了深入学习,而利用geopandas+matplotlib地理可视化固然能实现常见地图可视化,且提供了操纵图像极高自由度 而geoplot基于geopandas,提供了众多高度封装绘图API,很大程度简化了绘图难度,就像seaborn之于matplotlib。 ,geoplot在geopandas处理好数据基础,针对不同类型图层封装了各自不同API,由用户自主传入对应类型矢量数据进图层叠加,以得到最终结果,且可以兼容matplotlib。 1 是柏林最边缘灰色轮廓,这其实是整个柏林域面数据向外生成之后效果; 2 是柏林各划; 3 是柏林内部部分OSM路网,构成了图中依稀可见类似纹路要素; 4 是所有充电桩点数据 下面只贴出绘图部分代码以方便理解思想: # 绘制最底层柏林 ax = gplt.polyplot(df=gpd.GeoSeries([GeometryCollection(berlin_area.geometry.tolist

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    (数据科学学习手札82)基于geopandas空间数据分析——geoplot篇()

    地理可视化固然能实现常见地图可视化,且提供了操纵图像极高自由度,但对使用者matplotlib熟悉程度要求较高,制作一幅地图可视化作品往往需要编写较多代码,而geoplot基于geopandas geopandas as gpd %matplotlib inline # 读入纽约域面文件 nyc_boroughs = gpd.read_file('geometry/nyc-boroughs.geojson 从这个简单例子中我们可以大了解到,geoplot在geopandas处理好数据基础,针对不同类型图层封装了各自不同API,由用户自主传入对应类型矢量数据进图层叠加,以得到最终结果,且可以兼容 在分析了原图R代码之后,我们将整幅图拆解分为四个图层,1是柏林最边缘灰色轮廓,这其实是整个柏林域面数据向外生成之后效果;2是柏林各划,3是柏林内部部分OSM路网,构成了图中依稀可见类似纹路要素 数据预处理部分分步骤代码较多,不便在文章中全盘放出,你可以到文章开头Github仓库中对应路径下查看和下载,下面只贴出绘图部分代码以方便理解思想: # 绘制最底层柏林 ax = gplt.polyplot

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    一篇文章十分钟教你如何使用Python第三方库basemap进地图绘制

    1.1 basemap安装 在anacondapython3环境中,通过conda命令安装basemap会失败,这里通过该网站(https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs 图10 平面坐标 1.3 缩放域与绘图 在实际案例中,需对特定国家或地绘制地图,这样就需要通过llcrnrlon、llcrnrlat、urcrnrlon和urcrnrlat指定左下角经纬度和右角经纬度 图11 缩放域 通过坐标定位,可以在地图绘制图形,代码如下,如图12所示。 in America') #加标题 代码分析: (1)1~5 入程序需要库。 本节将讲解如何利用pyecharts绘制不同地地图,通过Geo方法在地图绘制散点图。 3.1 地图 利用pyecharts绘制地图,需要下载地图js文件,通过pip进安装,如图23所示。

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    Python可视化笔记之folium交互地图

    leftlet给R语言提供了很好用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已经扯不关系了),可以满足我们平时常用热力图、填充地图 关于folium在热力图用法,可以参考这一篇分享: 使用Python中folium包创建热力密度图 本篇主要介绍其在point、line、polygon这三个地理信息场景下得应用: import polygon: 因为leaflet使用在线地图并不开放地址匹配功能,也就意味着我们无法通过直接输入名称来获取划边界,所以在制作填充地图时,仍然需要我们构建本地素材。 好在foliumchoropleth函数直接支持json格式地图,仅需提供素材地址即可,data中应该包含与json素材中属性表和地理信息边界保持一得映射表,columns用于指定要用到字段名称 polyline folium中得线图制作也较为简单,仅需提供给folium.PolyLine函数一组有嵌套列表或者元组得经纬度点即可。

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    这40个Python可视化图表案例,强烈建议收藏!

    二维密度图 二维密度图或二维直方图,可视化两个定量变量组合分布。 它们总是在X轴表示一个变量,另一个在Y轴,就像散点图。 然后计算二维空间特定域内次数,并用颜色渐变表示。 圆环图 圆环图,本质就是一个饼图,中间切掉了一个域。 饼图 饼图,最常见可视化图表之一。 将圆划分成一个个扇形域,每个域代表在整体中所占比例。 变形地图 故名思义,就是形发生改变地图。 其中每个,会根据数值发生扭曲变化。 这里没有相关代码示例,直接个图好了。 33. 动态图表 动态图表本质就是显示一系列静态图表。 可以描述目标从一种态到另一种变化。

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    Python | 绘制影像地图(Basemap)

    Basemap可以与 matplotlib 一般绘图功能相结合,并在地图绘制数据。 Basemap与地图投影 # 首先入basemap和matplotlib两个包,两者都是必要。 at 0x11541a978> 为了在二维地图表示地球曲面,则需要进地图投影。 有两种方法 提供矩形映射投影四个角每一个纬度和经度值。 提供地图投影域中心lat/lon值以及地图投影坐标中 宽度和高度。 matplotlib一样 plt.title("Robinson Projection") plt.show() # 下面展示如何进地图坐标变换 from mpl_toolkits.basemap

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    threejs地球、星空、世界轮廓绘制、飞线、坐标涟漪 、旋转动画(下篇)

    实现过程 实现步骤分解: ThreeJS环境初始化 星空背景 添加纹理地球 世界地图轮廓边界绘制 地球光晕 添加地球云层 城市位置标注和涟漪效果 添加飞线B样条 地球自转和镜头缩放动画 接篇从第七步骤说起 = (longitude * Math.PI) / 180; //转弧度值 var lat = (latitude * Math.PI) / 180; //转弧度值 lon = -lon; / 一个贴图是是涟漪底图可以更改颜色: 将拿到经纬度数据转换成xyz坐标 将有纹理两个几何体添加到地球 var cityGeometry = new PlaneBufferGeometry(1, 贴图,注意开启透明计算 opacity: 1.0, side: DoubleSide, //双面可见 depthWrite: false, //禁止写入深度数据 贴图,注意开启透明计算 depthWrite:false,//禁止写入深度数据 }); var cityWaveMesh = new Mesh(cityGeometry

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    数据科学 IPython 笔记本 8.16 地理数据和 Basemap

    Basemap 安装很简单;如果你正在使用 conda,你可以输入这个,然后下载包: $ conda install basemap 我们只在标准样板中添加一个新入: %matplotlib inline 有用是这里显示地球不仅仅是一个图像; 它是一个功能齐全 Matplotlib 轴域,它可以理解球面坐标,这使我们可以轻松地在地图绘制数据! 这些预测是在人类历史进程中发展起来,有很多选择!取决于地图投影预期用途,有一些地图特征,保留它们很有用(例如,方向,域,距离,形或其他考虑因素)。 , urcrnrlon=180, ) draw_map(m) 此视图 Basemap 附加参数,为所需地图指定左下角(llcrnr)和右角(urcrnr)纬度(lat)和经度(lon),以度为单位 它构造是为了保留地图域:尽管两极附近存在扭曲,但小块域反映了真实域。其他伪圆柱投影是正弦曲线(projection='sinu')和罗宾逊(projection='robin')投影。

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    Python绘制气象实用地图(附代码和测试数据)

    本文主要就以下几个方面:“中国域绘图”、“包含南海”、“兰伯特投影经纬度标签”、“基于salemmask方法”、“进阶中国域mask方法”、“进阶省份mask方法”。 对日常实用需求能够在一定程度满足。后续就Python在气象常用统计方法(显著性检验)、合成分析、多变量叠加绘图再进推送,敬请期待! 简单粗暴,Just show you my code! ---- •绘制兰勃脱投影中国域(包含南海子图) •Mask掉海洋部分兰勃脱投影(包含南海子图) •基于salem白化 •中国域白化(包含南海子图) •单独省份域白化 ---- 1.绘制兰勃脱投影中国域 = ds.longitude time = ds.time temp = (ds['t2m'] - 273.15) # 把温度转换为℃ # 域选择 lon_range = lon[(lon>60) ,注意不要放置在小图或者新建画框了。

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    (数据科学学习手札78)基于geopandas空间数据分析——基础可视化

    2 基础可视化 geopandas使用matplotlib作为绘图后端,使用plot()方法对GeoSeries或GeoDataFrame进可视化,简简单单即可完成基本可视化 ,再结合matplotlib一些额外元素补充,便可以创建出更加精美可视化作品,下面我们分别进介绍。 ,在geopandas里制作这种地图非常简单,我们只需要结合matplotlib中添加子图add_axes(),即可完成制作,先来认识一下add_axes()功能,它最重要参数是rect,通过传入形如 2.2.1 地分布图与分层设色   地分布图(Choropleth Map),指是依据指定属性进层次划分,并将对应层次映射到对应几何对象色彩之,下面我们先将面处理好表格数据与 实现创作 geopandas虽然自了如此丰富地图绘制功能,但很多时候作图仅仅靠它是不够,想要实现更加个性化效果,需要结合matplotlib中丰富功能,如下图是我随意结合

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    是技术也是艺术 使用geopandas玩转地图可视化

    再结合matplotlib一些额外元素补充,便可以创建出更加精美可视化作品,下面我们分别进介绍。 在geopandas里制作这种地图非常简单,我们只需要结合matplotlib中添加子图add_axes(),即可完成制作。 2.2.1 地分布图与分层设色 地分布图(Choropleth Map),指是依据指定属性进层次划分,并将对应层次映射到对应几何对象色彩之。 实现创作 geopandas虽然自了如此丰富地图绘制功能,但很多时候作图仅仅靠它是不够,想要实现更加个性化效果,需要结合matplotlib中丰富功能。 譬如图30来自于Github仓库[5] ,这个仓库包含了众多基于R优秀作品,而图30就是其中之一,对澳洲大火造成影响进可视化: 图30 而下面图31就是我利用geopandas对图30模仿

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    (数据科学学习手札94)QGIS+Conda+jupyter玩转Python GIS

    notebook之类编辑器中书写Python代码调用各种QGIS中地理计算功能,进而弥补geopandas在某些功能尚未完善之处。 如果你下载过程非常慢且你没有“特殊”网技巧,可以将-c参数后源更换为国内清华大学对应镜像(https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud 安装成功后,直接执qgis命令就可以打开传统界面QGIS应用: ? 首先我们入对应重庆市域矢量文件,这里可视化需要matplotlib和descartes两个库支持,请确保已经安装好它们: import geopandas as gpd # 从矢量文件创建QGIS 以就是本文全部内容,欢迎在评论与我进讨论~

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