データサイエンスの継続的な発展に伴い、データ視覚化はますます重要な研究分野となっています。 Python は、機能が豊富で無料のプログラミング言語として、データ視覚化にも広く使用されています。この記事では、Python を使用してデータの空間分布を示すマップ視覚化を行う方法を紹介します。
Python には、地図視覚化関数の実装に使用できるさまざまなライブラリがあり、その中でより一般的に使用されるライブラリには、geopandas、folium、plotly などがあります。以下では、これら 3 つのパッケージの基本的な使い方をそれぞれ紹介します。
geopandas は、pandas に基づく地理空間データ処理ライブラリであり、さまざまな形式で地理情報データを読み取ることができ、さまざまなマップベースのデータ視覚化メソッドを提供します。以下は、 geopandas を使用してマップを描画するための基本的な手順です:
(1) geopandas と関連する依存ライブラリをインストールします:
!pip install geopandas !pip install descartes
(2) 必要なライブラリをインポートします:
import geopandas as gpd import matplotlib.pyplot as plt
( 3) 地理情報データ ファイルを読み込みます。以下は、米国各州の境界データ ファイル pandas.DataFrame を読み込む例です:
us_states = gpd.read_file('states.shp')
(4) 地図を描画します:
us_states.plot(figsize=(10, 10)) plt.show()
folium は、Web 上にインタラクティブなマップを作成できる Python の無料ライブラリです。データをさまざまな形式で表示したい場合、カラー ブロック、ポップアップ ボックス、ヒート マップなど、folium がそれを実現するのに役立ちます。以下は、folium を使用してマップを描画する基本的な手順です:
(1) folium をインストールします:
!pip install folium
(2) 必要なライブラリをインポートします:
import folium
(3)地図オブジェクトを作成し、地図の中心位置を指定します:
m = folium.Map(location=[45.523, -122.675], zoom_start=13)
(4) 地図上にマーカーを追加します:
folium.Marker( location=[45.523, -122.675], popup='Portland, OR', icon=folium.Icon(icon='cloud') ).add_to(m)
(5) 地図を描画します:
m
plotly は、オープン ソースの JavaScript ライブラリに基づく Python データ視覚化ライブラリで、インタラクティブなチャート、グラフ、その他の視覚化アプリケーションの作成に使用できます。以下は、plotly を使用してマップを描画する基本的な手順です:
(1) Lotly をインストールします:
!pip install plotly
(2) 必要なライブラリをインポートします:
import plotly.express as px
(3)データの読み取りとマップのプロット:
df = px.data.gapminder().query("year == 2007") fig = px.scatter_geo(df, locations="iso_alpha", color="continent", hover_name="country", size="pop", projection="natural earth") fig.show()
概要
この記事では、マップ視覚化のための 3 つの Python パッケージを紹介しました。 geopandas は、pandas に基づく地理空間データ処理ライブラリであり、さまざまな地域で地図の色やパターンを描画するのに適しています。 folium は、Web 上でインタラクティブなマップを作成するための Python ライブラリです。 Plotly は、カスタマイズされた高度にインタラクティブな地図視覚化チャートを描画できる JavaScript ライブラリ用の Python データ視覚化ライブラリです。
もちろん、これらのライブラリは Python で利用できる地図視覚化ツールの一部にすぎません。テクノロジーの継続的な進歩に伴い、特定の利点を備えた他のより高度なプログラミング ツールが登場するため、実際にそれらを使用する必要があります。ニーズに基づいて選択してください。
以上がPython でのデータ視覚化の例: マップの視覚化の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。