Python中的資料視覺化實例：地圖視覺化

隨著資料科學的不斷發展，資料視覺化成為了越來越重要的研究領域。 Python作為一種功能豐富且免費的程式語言，在資料視覺化方面也有著廣泛的應用。在本文中，我們將介紹如何使用Python進行地圖視覺化，以展示資料的空間分佈。

在Python中，有多種函式庫可以用來實現地圖視覺化的功能，其中較為常用的包括geopandas、folium和plotly等。以下我們將分別介紹這三種套件的基本使用方法。

1. geopandas

geopandas是一個基於pandas的地理空間資料處理庫，可以讀取各種格式的地理資訊數據，並提供了各種基於地圖的數據可視化方法。以下是使用geopandas繪製地圖的基本步驟：

(1) 安裝geopandas和相關依賴函式庫：

!pip install geopandas
!pip install descartes

(2) 匯入所需的庫：

import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt

( 3) 讀取地理資訊資料文件，這裡以把美國各州的邊界資料文件pandas.DataFrame形式讀入為例：

us_states = gpd.read_file('states.shp')

(4) 繪製地圖：

us_states.plot(figsize=(10, 10))
plt.show()

2. # folium

folium是Python的免費函式庫，可以在Web上建立互動式地圖。如若想以各種不同的表現形式展示數據，folium可以幫助我們實現，例如色塊、彈出框、熱力圖等。以下是使用folium繪製地圖的基本步驟：

(1) 安裝folium：

!pip install folium

(2) 導入所需的函式庫：

import folium

(3) 建立地圖物件並指定地圖的中心位置：

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

(4) 在地圖上新增標記：

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

(5) 繪製地圖：

m

3. plotly

plotly是一個基於開源的JavaScript庫的Python資料視覺化函式庫，可用於建立互動式圖表、圖形和其他視覺化應用程式。以下是使用plotly繪製地圖的基本步驟：

(1) 安裝plotly：

!pip install plotly

(2) 匯入所需的函式庫：

import plotly.express as px

(3) 讀取數據並繪製地圖：

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()

總結

在本文中，我們介紹了三種Python套件用於地圖視覺化。 geopandas是基於pandas的地理空間資料處理庫，適合用於繪製地圖的顏色及不同區域的圖案。 folium則是一個在Web上創建可互動地圖的Python庫。而plotly則是一個JavaScript庫的Python資料視覺化函式庫，可以繪製自訂、高度互動性的地圖視覺化圖表。

當然，這些函式庫只是在Python中可用的一部分地圖視覺化工具，而隨著技術的不斷進步，還會出現其他更先進和具有一定優勢的程式設計工具，因此我們需要在實際應用中根據需求進行選擇。

以上是Python中的資料視覺化實例：地圖視覺化的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！