【matplotlib基础】

2024-07-14 07:40| 来源: 网络整理| 查看: 265

如果分析的数据与地域相关，那么，把分析结果结合地图一起展示的话，会让可视化的效果得到极大的提升。

比如，分析各省GDP数据，人口数据，用柱状图，饼图之类的虽然都可以展示分析结果，不过，如果能在全国的地图上展示各省的分析结果的话，会让人留下更加深刻的印象。

将数据的分析结果展示在地图上，难点在于：

如何绘制地图，地图是展示数据的基础，如何绘制出需要的地图区域是第一步数据和地图关联，数据最终要显示在地图上，数据如何与地理坐标关联也是重要的一步地图上展示数据，也就是要在地图上绘制不同的颜色或者几何形状来表达不同的数据

解决了上面3个难题，就能够结合地图做一些基本的数据展示了。本篇通过一个基于南京各个区地理信息的分析示例，来演示如何一步步通过地图来展示分析结果。

1. 绘制地图

第一步是绘制地图，其实地图就是一块块不规则的多边形拼接起来的。在本篇的示例中，各个多边形就是南京的各个区。

绘制多边形不难，难的是如何得到各个多边形的顶点坐标。好在现在有很多的开放地理信息平台，可以让我们获取到想要的地理信息。

1.1. 获取地理信息

比如，通过阿里的DataV数据可视化平台，可以获取南京各个区的地理范围信息。在这个平台上，左边选择区域，右边会生成对应范围的地理信息的数据。地理信息数据是json格式。

1.2. 展示地理信息

为了读取地理信息数据并展示，需要用到一个 GeoPandas 的库。用 pip 安装很简单：

$ pip install geopandas

geopandas可以直接读取DataV数据可视化平台生成的JSON数据并展示。

import geopandas as gpd df_geo = gpd.read_file( "https://geo.datav.aliyun.com/areas_v3/bound/320100_full.json" ) df_geo

json文件的HTTP地址DataV数据可视化平台就是在上生成的。这个文件中的关键字段就是 geometry，其中的内容就是各个区的多边形形状的各个顶点的经纬度坐标。

展示数据：

import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() fig.set_size_inches(8, 8) # df_geo就是上面通过geopandas读取的数据 df_geo.plot( ax=ax, column="name", cmap="plasma", edgecolor="k", legend=True, legend_kwds={"loc": "lower left"} ) plt.show()

其中主要参数的含义：

ax：matplotlib生成的子图，这里就是数据要绘制的位置 column：作为不同区域的名称，这里就是南京各个区的名称 cmap：一组颜色，分别对应不同的区 edgecolor：每个多边形边缘的颜色，这里设置的是黑色 legend：是否显示图例 legend_kwds：设置图例的配置信息，这里只设置了图例的位置 2. 地图和数据关联

首先生成一些测试数据：

# 删除 df_geo 中一些不必要的列 df_geo = df_geo.drop(columns=["childrenNum", "level", "parent", "subFeatureIndex"]) # 南京各个区的名称 area_names = df_geo.loc[:, "name"] # df_val为测试数据，其中name列是各个区的名称 # value 列是一些随机数，模拟各个区的人口，GDP等数据 df_val = pd.DataFrame({ "name": area_names.tolist(), "value": np.random.randint(10, 10000, len(area_names)) })

测试数据 df_val 模拟其他途径得到的业务数据，下面要将 df_val 中的指展示到地图上，就要先把 df_val 和 df_geo 结合起来。

# 以 name 列作为结合两个数据集的依据 df = pd.merge(df_geo, df_val, on="name", how="left") df

这样，我们就得到了同时包含地理信息（geometry）和业务数据（value）的数据集了。

3. 地图上展示数据

接下来就是展示数据了，下面演示两种在地图上展示数据的方式。

3.1. 热力图方式

根据 value 值的不同，用渐变色来显示不同区的颜色。

fig, ax = plt.subplots() fig.set_size_inches(8, 8) ax.axis("off") df.plot( ax=ax, column="value", cmap="plasma", edgecolor="k", legend=True, legend_kwds={'label': "value", 'shrink':0.5}, ) for index in df.index: x = df.iloc[index].geometry.centroid.x y = df.iloc[index].geometry.centroid.y name = df.iloc[index]["name"] if name in ["建邺区", "鼓楼区", "玄武区", "秦淮区"]: ax.text(x, y, name, ha="center", va="center", fontsize=8) else: ax.text(x, y, name, ha="center", va="center") plt.show()

其中，"建邺区", "鼓楼区", "玄武区", "秦淮区" 四个区的面积比较小，所以字体稍微调小了一些。

3.2. 分类展示

把 value值分为3类，每类用不同的形式来表示。

value < 3000 3000 = 5000 import matplotlib.patches as mpatches fig, ax = plt.subplots() fig.set_size_inches(5, 10) ax.axis("off") legend_list = [] df[df["value"] < 3000].plot( ax=ax, color="lightblue", edgecolor="k", hatch="\\\\", legend=False, ) legend_list.append( mpatches.Patch( facecolor="lightblue", edgecolor="black", hatch="\\\\", label="value

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