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Code  ›  choropleth_choropleth地图未显示_choropleth返回空白 -
python 数据可视化 mapbox geojson
https://cloud.tencent.com/developer/information/choropleth
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2 年前
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关于Python可视化Dash工具— choropleth _mapbox地图实现

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。 在实现 choropleth _mapbox的过程中，地图一直无法正常显示，原因有二，其一plotly基于d3.js，geojson文件的加载比较耗时，而且要认为点击一下zoom out按钮才能呈现地图，其二参数不对 "t":0,"l":0,"b":0}) fig.show() # 世界地图，指定properties.name国家名称作为键值，数据表格中的列也要改为国家，即locations列 fig = px. choropleth _mapbox # 世界地图，不指定键值，默认采用geojson中的id值，即国家简写，数据表格中的列也要为国家简写，即country列，对color_continuous_scale进行设置 fig = px. choropleth _mapbox

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    用Python绘制地理图

    Choropleth 地图 Choropleth 地图是流行的主题地图，用于通过各种阴影图案或预定地理区域（即国家/地区）上的符号表示统计数据。它们擅长利用数据轻松表示整个区域所需测量的可变性。 Choropleth 地图是如何工作的？ Choropleth Maps显示与数据变量相关的彩色，阴影或图案化的划分的地理区域或区域。 在Python中使用 Choropleth 在这里，我们将使用 2014年全球不同国家/地区的电力消耗数据集。 type =' choropleth '：定义地图的类型，即这种情况下的 choropleth 。 colorscale ='Viridis'：显示一个颜色图（f或更多颜色比例，请参阅 此处）。 生成了“ 2014年世界电力消耗”的 choropleth 地图，从上面可以看到，当每个国家/地区悬停在地图上的每个元素上时，都会显示其名称和电力消耗（以kWh为单位）。

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    www.kaggle.com/mrisdal/d/census/2014-american-community-survey/using-shapefiles-fork-of-2013-code/code 南非犯罪的 Choropleth https://www.kaggle.com/kostyabahshetsyan/d/slwessels/crime-statistics-for-south-africa/ choropleth -map-of-crime-south-afrika 按照以下教程，使用Plotly也可以尝试其他任何地图类型： 县级 choropleth https://plot.ly/python/county-level- choropleth / https 不是所有的Leaflet的教程都必须适用于在内核中专门制作地图，但这里有一些可能在开始使用: 单页快速入门指南 http://leafletjs.com/examples/quick-start/ 互动 Choropleth 地图（案例研究） http://leafletjs.com/examples/ choropleth / 使用GeoJSON与Leaflet http://leafletjs.com/examples/geojson

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    2.1 Choropleth Choropleth 图又称作地区分布图或面量图，我们在系列之前的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上，以实现对指标值地区分布的可视化 在geoplot中我们可以通过 choropleth ()来快速绘制地区分布图，其主要参数如下： df：传入对应的GeoDataFrame对象 projection：用于指定投影坐标系，传入geoplot.crs 如果需要在同一个坐标轴内叠加多个图层就需要用这个参数传入先前待叠加的ax hatch：控制填充阴影纹路，详情见本系列文章前作基础可视化篇图7 edgecolor：控制多边形轮廓颜色 linewidth：控制多边形轮廓线型 下面我们通过实际的例子来学习geoplot. choropleth 接下来我们将确诊数作为映射值，因为美国各州中纽约州和新泽西州确诊数量分别达到了34万和14万，远远超过其他州，所以这里作为单独的图层进行阴影填充以突出其严重程度： # 图层1：除最严重两州之外的其他州 ax = gplt. choropleth plt.savefig('图4.png', dpi=300, pad_inches=0, bbox_inches='tight') 这样我们就得到了图4，需要注意的是，geoplot. choropleth

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