Wenn Sie mit statistischer Analyse arbeiten, stoßen Sie häufig Szenarien, in denen Sie eine Choropleth -Karte zeichnen müssen.
In diesem Artikel wird daher erläutert, wie Sie mithilfe von Plotlys Graph_Objects eine Choropleth -Kartenbox erstellen können.
Handlung.Graph_Objects.chroplethmapbox ()
Die Klasse Choroplethmapbox () aus Plotl'y Graph_Objects ermöglicht es uns, ein Choroplethmapbox -Objekt mit spezifischen Eigenschaften und Anpassung zu erstellen.
Die Syntax ist unten dargestellt:
Klassenhandlung.Graph_Objects.Choroplethmapbox(arg=None, autocolorscale=None, below=None, coloraxis=None, colorbar=None, colorscale=None, customdata=None, customdatasrc=None, featureidkey=None, geojson=None, hoverinfo=None, hoverinfosrc=None, hoverlabel=None, hovertemplate=None, hovertemplatesrc=None, hovertext=None, hovertextsrc=None, ids=None, idssrc=None, legendgroup=None, legendgrouptitle=None, legendrank=None, locations=None, locationssrc=None, marker= Keine, meta = keine, metasrc = keine, name = keine, reverescale = Keine, ausgewählt = none, ausgewählte Punkte = Keine, ShowLegend = Keine, showsCale = None, Stream = None, sublot = Keine, text = keine, textsrc = none, uid = keine, uirevision = keine, nicht ausgewählt = none, sichtbar = keine, z = Keine, zauto = keine, zmax = none, zmid = keine, zmin = keine, zsrc = keine, ** kwargs)
Im Folgenden werden einige wesentliche Eigenschaften aufgeführt, die Sie bei der Verwendung der Choroplethmapbox verwenden werden:
Sie werden feststellen, dass es ähnliche Eigenschaften als Choropleth -Karte teilt.
Beispiel 1
Das folgende Beispiel zeigt, wie wir eine Choroplethmapbox mit der Klasse der Choroplethmapbox aus Plotlys Graph_Objects erstellen können:
von Urllib.Anfrage importieren urlopen
JSON importieren
Handlung importieren.Graph_Objects as Go
Pandas als PD importieren
mit urlopen ('https: // raw.GithubuSercontent.com/plotly/datasets/master/Geojson-Counties-FIPs.JSON ') als Antwort:
Grafschaften = JSON.Last (Antwort)
df = pd.read_csv ("https: // raw.GithubuSercontent.com/Plotly/Datensätze/Master/FIPS-UNEMP-16.CSV ",
DTYPE = "FIPS": STR)
Fig = Go.Figur (Go.Choroplethmapbox (Geojson = Counties, Standorte = df.FIPS, Z = DF.Unemp,
Colorscale = "Reds", Zmin = 0, Zmax = 12,
marker_opacity = 0.5, marker_line_width = 0), layout = dict (mapbox_style = "carto-positron" ",
mapbox_zoom = 3, mapbox_center = "lat": 37, "lon": -95))
Feige.zeigen()
Im vorherigen Beispiel verwenden wir die Geojson -Daten und FIPS UNEMP -Datensätze aus den Plotly -Datensätzen Repo.
Wir benutzen dann das Go.Figurenfunktion und übergeben Sie die Eigenschaften des Choroplethmapbox im GO.Choroplethmapbox () Klasse.
Beachten Sie, dass wir die Layouteigenschaften als Wörterbuch bestehen. Der vorherige Code sollte eine Abbildung wie gezeigt zurückgeben:
Beispiel 2
Sie können Ihr Handlungslayout mit der Funktion update_layout () anpassen. Um das Mapbox -Layout beispielsweise in eine geöffnete Straßenkarte zu wechseln, können Sie den folgenden Code ausführen:
Feige.update_layout (mapbox_style = "carto-darkmatter"))
Der vorherige Code sollte einen dunklen Hintergrund mit dem Set Colorscale hinzufügen. Das resultierende Diagramm ist unten dargestellt:
Verweisen Sie auf die Dokumentation, um die Eigenschaften der Choroplethmapbox zu erfahren und wie Sie sie mit Graph_Objects verwenden können.
Abschluss
Dieser Artikel enthält ein Tutorial zum Erstellen von Choroplethmapbox mithilfe der Diagrammobjekte von Plotly. Zusätzlich wurden mehrere wesentliche Parameter diskutiert, wenn die Choroplethmapbox verwendet wurde: