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這些空間地圖都可以做?!這個(gè)一鍵式工具太贊了~~

今天給小伙伴們介紹一個(gè)優(yōu)秀的另類地圖繪制工具,可繪制的地圖類型包括:正方形(六邊形)網(wǎng)格地圖分級(jí)統(tǒng)計(jì)地圖等,該繪制工具為一個(gè)Python 腳本文件,原作者封裝了大量函數(shù),小伙伴們直接下載使用即可,主要內(nèi)容如下:

chorogrid 腳本工具介紹

chorogrid腳本為Python編寫的代碼,雖然未能打包成一個(gè)Python 庫,但可直接下載 chorogrid.py 文件進(jìn)行繪制,同時(shí)官網(wǎng)還提供ipynb格式筆記本文件供大家下載學(xué)習(xí),基本使用方法如下:

from chorogrid import Colorbin

更多詳細(xì)內(nèi)容可參考:chorogrid文件[1]

chorogrid 腳本工具案例

這一小節(jié),小編主要列舉一下chorogrid.py文件所能繪制的地圖類型,主要如下:

  • 案例一:正方形網(wǎng)格地圖

  • 案例二:六邊形網(wǎng)格地圖

  • 分級(jí)統(tǒng)計(jì)地圖

  • 另類地圖樣式

更多細(xì)節(jié)可參考:chorogrid.py繪制細(xì)節(jié)[2]

總結(jié)

今天的這篇推文,小編分享了一個(gè)地圖繪制工具-chorogrid.py,可繪制另類地圖,小伙伴們可直接下載使用哈~~

送書活動(dòng)

今天小編給大家爭取到了一本非常適合數(shù)據(jù)分析的優(yōu)質(zhì)紙質(zhì)數(shù)據(jù)-《深入淺出python數(shù)據(jù)分析》,由清華大學(xué)出版社出版,獲取規(guī)則見文末哈!書籍的部分內(nèi)容如下:

利用可視化探索圖表




一、數(shù)據(jù)可視化與探索圖
      數(shù)據(jù)可視化是指用圖形或表格的方式來呈現(xiàn)數(shù)據(jù)。圖表能夠清楚地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)性質(zhì), 以及數(shù)據(jù)間或?qū)傩蚤g的關(guān)系,可以輕易地讓人看圖釋義。用戶通過探索圖(Exploratory Graph)可以了解數(shù)據(jù)的特性、尋找數(shù)據(jù)的趨勢(shì)、降低數(shù)據(jù)的理解門檻。
二、常見的圖表實(shí)例
      本章主要采用 Pandas 的方式來畫圖,而不是使用 Matplotlib 模塊。其實(shí) Pandas 已經(jīng)把 Matplotlib 的畫圖方法整合到 DataFrame 中,因此在實(shí)際應(yīng)用中,用戶不需要直接引用 Matplotlib 也可以完成畫圖的工作。

1.折線圖
      折線圖(line chart)是最基本的圖表,可以用來呈現(xiàn)不同欄位連續(xù)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。繪制折線圖使用的是 plot.line() 的方法,可以設(shè)置顏色、形狀等參數(shù)。在使用上,拆線圖繪制方法完全繼承了 Matplotlib 的用法,所以程序最后也必須調(diào)用 plt.show() 產(chǎn)生圖,如圖8.4 所示。
df_iris[['sepal length (cm)']].plot.line() 
plt.show()
ax = df[['sepal length (cm)']].plot.line(color='green',title='Demo',style='--'
ax.set(xlabel='index', ylabel='length')
plt.show()



2.散布圖
     散布圖(Scatter Chart)用于檢視不同欄位離散數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。繪制散布圖使用的是 df.plot.scatter(),如圖8.5所示。
df = df_iris
df.plot.scatter(x='sepal length (cm)', y='sepal width (cm)')

from matplotlib import cm 
cmap = cm.get_cmap('Spectral')
df.plot.scatter(x='sepal length (cm)',
          y='sepal width (cm)'
          s=df[['petal length (cm)']]*20
          c=df['target'],
          cmap=cmap,
          title='different circle size by petal length (cm)')

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