Contoh visualisasi data dalam Python: visualisasi peta

PHPz
Lepaskan: 2023-06-10 17:08:59
asal
2135 orang telah melayarinya

Dengan pembangunan berterusan sains data, visualisasi data telah menjadi bidang penyelidikan yang semakin penting. Sebagai bahasa pengaturcaraan yang kaya dengan ciri dan percuma, Python juga digunakan secara meluas dalam visualisasi data. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan cara menggunakan Python untuk visualisasi peta untuk menunjukkan taburan spatial data.

Dalam Python, terdapat pelbagai perpustakaan yang boleh digunakan untuk melaksanakan fungsi visualisasi peta, antaranya yang lebih biasa digunakan termasuk geopanda, folium dan plotly. Di bawah ini kami akan memperkenalkan penggunaan asas ketiga-tiga pakej ini masing-masing.

  1. geopandas

geopandas ialah perpustakaan pemprosesan data geospatial berasaskan panda yang boleh membaca data maklumat geografi dalam pelbagai format dan menyediakan pelbagai kaedah visualisasi Data berasaskan peta. Berikut ialah langkah asas untuk menggunakan geopanda untuk melukis peta:

(1) Pasang geopanda dan perpustakaan bergantung yang berkaitan:

!pip install geopandas
!pip install descartes
Salin selepas log masuk

(2) Import perpustakaan yang diperlukan:

import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
Salin selepas log masuk

( 3) Baca fail data maklumat geografi Berikut ialah contoh membaca fail data sempadan panda.DataFrame setiap negeri di Amerika Syarikat:

us_states = gpd.read_file('states.shp')
Salin selepas log masuk

(4) Lukiskan peta:

us_states.plot(figsize=(10, 10))
plt.show()
Salin selepas log masuk
  1. folium

folium ialah perpustakaan percuma untuk Python yang membolehkan anda membuat peta interaktif di web. Jika kami ingin memaparkan data dalam pelbagai bentuk, folium boleh membantu kami mencapainya, seperti blok warna, kotak pop timbul, peta haba, dsb. Berikut ialah langkah asas untuk melukis peta menggunakan folium:

(1) Pasang folium:

!pip install folium
Salin selepas log masuk

(2) Import perpustakaan yang diperlukan:

import folium
Salin selepas log masuk

(3) Cipta Objek peta dan nyatakan kedudukan tengah peta:

m = folium.Map(location=[45.523, -122.675], zoom_start=13)
Salin selepas log masuk

(4) Tambah penanda pada peta:

folium.Marker(
    location=[45.523, -122.675],
    popup='Portland, OR',
    icon=folium.Icon(icon='cloud')
).add_to(m)
Salin selepas log masuk

(5) Lukis peta:

m
Salin selepas log masuk
  1. plotly

plotly ialah perpustakaan visualisasi data Python berdasarkan perpustakaan JavaScript sumber terbuka yang boleh digunakan untuk mencipta carta interaktif, graf dan aplikasi visualisasi lain. Berikut ialah langkah asas untuk melukis peta menggunakan plotly:

(1) Pasang plotly:

!pip install plotly
Salin selepas log masuk

(2) Import perpustakaan yang diperlukan:

import plotly.express as px
Salin selepas log masuk

(3) Baca Data dan rancang peta:

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()
Salin selepas log masuk

Ringkasan

Dalam artikel ini, kami memperkenalkan tiga pakej Python untuk visualisasi peta. geopandas ialah perpustakaan pemprosesan data geospatial berdasarkan panda, sesuai untuk melukis warna dan corak peta di kawasan yang berbeza. folium ialah perpustakaan Python untuk mencipta peta interaktif di Web. Plotly ialah perpustakaan visualisasi data Python untuk perpustakaan JavaScript yang boleh melukis carta visualisasi peta yang disesuaikan dan sangat interaktif.

Sudah tentu, perpustakaan ini hanyalah sebahagian daripada alat visualisasi peta yang tersedia dalam Python, dan dengan kemajuan teknologi yang berterusan, alat pengaturcaraan lain yang lebih maju dengan kelebihan tertentu akan muncul, jadi kita perlu menggunakannya secara praktikal aplikasi. Pilih berdasarkan keperluan anda.

Atas ialah kandungan terperinci Contoh visualisasi data dalam Python: visualisasi peta. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:php.cn
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan