8-地圖可視化與seaborn可視化

来源:https://www.cnblogs.com/cheng020406/archive/2023/06/06/17461722.html
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# 地圖可視化 basemap安裝和使用 區域縮放與繪圖 綜合案例：美國人口分佈圖 # seaborn可視化 樣式與分佈圖 分類圖 # basemap地圖繪製 地圖繪製也是數據可視化的一部分，常用的地圖繪製庫為basemap工具包，其為matplotlib的子包。本章將講解如何利用whl文件在Pyt ...


地圖可視化

basemap安裝和使用
區域縮放與繪圖
綜合案例：美國人口分佈圖

seaborn可視化

樣式與分佈圖
分類圖

basemap地圖繪製

地圖繪製也是數據可視化的一部分，常用的地圖繪製庫為basemap工具包，其為matplotlib的子包。本章將講解如何利用whl文件在Python3環境下安裝basemap；學會使用basemap繪製地圖；學會縮放區域和繪製散點圖；通過綜合案例，鞏固basemap的繪製地圖方法和技巧。
本章主要涉及到的知識點有：

basemap安裝：學會basemap的安裝方法。
basemap使用：學會利用basemap繪製簡單地圖。
縮放區域與繪圖：學會通過定位經緯度縮放區域與繪製散點圖。
綜合案例：通過綜合案例，鞏固basemap的繪製地圖方法和技巧。

basemap的使用

basemap是一個強大的繪製地圖工具包。本節將講解如何安裝和使用basemap，結合matplotlib，繪製地圖。

basemap安裝

在anaconda的python3環境中，通過conda命令安裝basemap會導致失敗，這裡通過該網站（https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/）
下載對應版本的Pyproj和basemap的whl文件，如圖12.1和12.2所示。
image
圖12.1 Pyproj下載

image
圖12.2 basemap下載

在anaconda環境中，切換到這兩個whl文件的路徑下，按順序通過pip依次安裝Pyproj和basemap文件，代碼如下，安裝Pyproj，如圖12.3所示，代表Pyproj安裝成功。

h:
cd H:\python數據分析\數據
pip install pyproj-1.9.5.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl

image
圖12.3 Pyproj安裝

以同樣的方法安裝basemap，代碼如下，如圖12.4所示，安裝basemap。

h:
cd H:\python數據分析\數據
pip install basemap-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

image
圖12.4 basemap安裝

如圖12.5所示，通過from mpl_toolkits.basemap import Basemap代碼調用該庫，發現程式可以運行，代表basemap庫安裝成功。
image
圖12.5 安裝成功

basemap使用

首先，導入需要的第三方庫，通過basemap初始化一個地圖對象，通過drawcoastlines繪製海岸線，代碼如下。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
%matplotlib inline

map1 = Basemap(projection='ortho', lat_0=90, lon_0=-105,
              resolution='l', area_thresh=1000.0)      #初始化地圖對象
map1.drawcoastlines()      #繪製海岸線

projection參數是用於定義地圖的投影方式；lat_0和lon_0是指定地圖的中心坐標，這裡的值為美國的中心坐標；resolution參數設置繪製邊界的精度，l為低精度；area_thresh參數為閾值，低於該閾值的就不會被繪製。繪製地圖如圖12.6所示。註意：更多參數詳情可參考http://matplotlib.org/basemap/。
image
圖12.6 基本地圖
通過drawcountries方法繪製國家邊界，代碼如下，如圖12.7所示。

map1 = Basemap(projection='ortho', lat_0=90, lon_0=-105,
              resolution='l', area_thresh=1000.0) 
map1.drawcoastlines()  #繪製海岸線
map1.drawcountries()   #繪製國家

image
圖12.7 繪製國家

其他常見的繪製方法如下：

drawmapboundary()   #繪製邊界
drawstates()          #繪製州
drawcounties()        #繪製縣
通過fillcontinents方法為大陸填充顏色，代碼如下，如圖12.8所示。
map1 = Basemap(projection='ortho', lat_0=90, lon_0=-105,
              resolution='l', area_thresh=1000.0) 
map1.drawcoastlines()  #繪製海岸線
map1.drawcountries()   #繪製國家
map1.fillcontinents(color='blue',alpha=0.5)  #填充顏色

image
圖12.8 填充大陸顏色
通過drawmeridians和drawparallels方法繪製經線和緯線，代碼如下，如圖12.9所示。

map1 = Basemap(projection='ortho', lat_0=90, lon_0=-105,
              resolution='l', area_thresh=1000.0) 
map1.drawcoastlines()  #繪製海岸線
map1.drawcountries()   #繪製國家
map1.drawmapboundary() #繪製邊界
map1.fillcontinents(color='blue',alpha=0.5)  #填充顏色

map1.drawmeridians(np.arange(0, 360, 30))    #繪製經線
map1.drawparallels(np.arange(-90, 90, 30))   #繪製緯線

image
圖12.9 繪製經度和緯度
更換projection參數，換為robin坐標，可將圖繪製為平面坐標，代碼如下，如圖12.10所示。

map1 = Basemap(projection='robin', lat_0=90, lon_0=-105,
              resolution='l', area_thresh=1000.0) 
map1.drawcoastlines()  #繪製海岸線
map1.drawcountries()   #繪製國家
map1.drawmapboundary() #繪製邊界
map1.fillcontinents(color='blue',alpha=0.5)  #填充顏色

map1.drawmeridians(np.arange(0, 360, 30))    #繪製經線
map1.drawparallels(np.arange(-90, 90, 30))   #繪製緯線

image
圖12.10 平面坐標

縮放區域與繪圖

在實際案例中，需對特定國家或地區進行繪製地圖，這樣就需要通過llcrnrlon、llcrnrlat、urcrnrlon和urcrnrlat指定左下角經緯度和右上角經緯度，代碼如下，如圖12.11所示。

map2 = Basemap(projection='stere', lat_0=90, lon_0=-105,
               llcrnrlon=-118.67, llcrnrlat=23.41,
               urcrnrlon=-64.5, urcrnrlat=45.44,
              resolution='l', area_thresh=1000.0) 
map2.drawcoastlines()  #繪製海岸線
map2.drawcountries()   #繪製國家
map2.drawmapboundary() #繪製邊界
map2.drawstates()      #繪製州
map2.fillcontinents(color='blue',alpha=0.5)  #填充顏色

map2.drawmeridians(np.arange(0, 360, 30))    #繪製經線
map2.drawparallels(np.arange(-90, 90, 30))   #繪製緯線

image
圖12.11 縮放區域
通過坐標定位，可以在地圖上繪製圖形，代碼如下，如圖12.12所示。

map2 = Basemap(projection='stere', lat_0=90, lon_0=-105,
               llcrnrlon=-118.67, llcrnrlat=23.41,
               urcrnrlon=-64.5, urcrnrlat=45.44,
              resolution='l', area_thresh=1000.0) 
map2.drawcoastlines()  #繪製海岸線
map2.drawcountries()   #繪製國家
map2.drawmapboundary() #繪製邊界
map2.drawstates()      #繪製州
map2.drawmeridians(np.arange(0, 360, 30))    #繪製經線
map2.drawparallels(np.arange(-90, 90, 30))   #繪製緯線

lon = -74
lat = 40.43
x,y = map2(lon, lat)       #映射坐標
map2.plot(x, y, 'ro', markersize=8)  #繪製散點圖

image

圖12.12 繪製散點圖
通過matplotlib庫的text方法，為散點加入文本註釋。

map2 = Basemap(projection='stere', lat_0=90, lon_0=-105,
               llcrnrlon=-118.67, llcrnrlat=23.41,
               urcrnrlon=-64.5, urcrnrlat=45.44,
              resolution='l', area_thresh=1000.0) 
map2.drawcoastlines()  #繪製海岸線
map2.drawcountries()   #繪製國家
map2.drawmapboundary() #繪製邊界
map2.drawstates()      #繪製州

map2.drawmeridians(np.arange(0, 360, 30))    #繪製經線
map2.drawparallels(np.arange(-90, 90, 30))   #繪製緯線

lon = -74
lat = 40.43
x,y = map2(lon, lat)       #映射坐標
map2.plot(x, y, 'ro', markersize=8)  #繪製散點圖
plt.text(x,y,'New York')   #文本註釋

image
圖12.13 文本註釋

basemap綜合示例

本節將講解如何通過basemap繪製區域與全球地圖，結合具體案例，講解地圖的繪製方法和技巧。

美國人口分佈

通過該網站（https://github.com/plotly/datasets/blob/master/2014_us_cities.csv）
下載2014年美國城市的人口數據，讀取數據，如圖12.14所示，數據總共有四個欄位，城市名稱、城市人口和經緯度坐標。
image

圖12.14 美國人口數據
通過以下代碼，繪製前180個城市的美國人口分佈圖，如圖12.15所示。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
%matplotlib inline

plt.style.use('ggplot')
plt.figure(figsize=(10,6))

map3 = Basemap(projection='stere', lat_0=90, lon_0=-105,
               llcrnrlon=-118.67, llcrnrlat=23.41,
               urcrnrlon=-64.5, urcrnrlat=45.44,
              resolution='l', area_thresh=1000.0) 
map3.drawcoastlines()  #繪製海岸線
map3.drawcountries()   #繪製國家
map3.drawmapboundary() #繪製邊界
map3.drawstates()      #繪製州
map3.drawcounties()      # 繪製縣

map3.drawmeridians(np.arange(0, 360, 30))    #繪製經線
map3.drawparallels(np.arange(-90, 90, 30))   #繪製緯線

lat = np.array(pop_data["lat"][0:180])                        # 獲取維度之維度值
lon = np.array(pop_data["lon"][0:180])                        # 獲取經度值
pop = np.array(pop_data["pop"][0:180],dtype=float)    # 獲取人口數，轉化為numpy浮點型
size = (pop/np.max(pop))*1000 # 計算每個點的大小

x,y = map3(lon,lat)
map3.scatter(x,y,s=size)

plt.title('Population distribution in America')     #加標題

代碼分析：
（1）1~5行
導入程式需要的庫。
（2）7~8行
設置圖表的樣式為ggplot，並設置圖表的長寬比。
（3）10~21行
定義basemap對象，並繪製出美國的地圖底圖和經緯度。
（4）23~29
獲取前180個數據，並繪製散點圖。
image
圖12.15 美國人口分佈圖
註意：人口如果不轉化為numpy浮點型，散點圖不會顯示出大小不一。

全球地震可視化

通過美國地震局官網（https://earthquake.usgs.gov/earthquakes/feed/v1.0/csv.php）
下載過去一周的地震數據，如圖12.16所示。
image
圖12.16 過去一周地震數據下載
讀取數據，如圖12.17所示，該數據有很多欄位，但本次分析中用到的就是經緯度欄位和mag欄位（震級）。
image
圖12.17 地震數據
對這三個欄位查看缺失值，如圖12.18所示，mag欄位有1個缺失值。
image
圖12.18 查看缺失值
通過過濾剔除到這個缺失值，如圖12.19所示。
image
圖12.19 過濾缺失值
通過以下代碼，繪製地震分佈圖，如圖12.20所示。

image
圖12.20 全球地震分佈圖（1）
根據震級大小，繪製散點不一的地震分佈圖，如圖12.21所示。

plt.style.use('ggplot')
plt.figure(figsize=(10,6))

map5 = Basemap(projection='robin', lat_0=39.9, lon_0=116.3,
               resolution = 'l', area_thresh = 1000.0) 

map5.drawcoastlines()
map5.drawcountries()
map5.drawmapboundary()

map5.drawmeridians(np.arange(0, 360, 30))
map5.drawparallels(np.arange(-90, 90, 30))

size = 2    #初始化大小
for lon, lat, mag in zip(list(eq_data['longitude']), list(eq_data['latitude']), list(eq_data['mag'])):
    x,y = map5(lon, lat)
    msize = mag * size     #不同震級大小不一樣
    map5.plot(x, y, 'ro', markersize=msize)

image
圖12.21 全球地震分佈圖（2）
通過以下代碼，定義一個函數，可通過不同震級繪製顏色不同的地圖，如圖12.22所示。

def get_marker_color(mag):
    if mag < 3.0:
        return ('go')
    elif mag < 5.0:
        return ('yo')
    else:
        return ('ro')      #定義設置顏色函數

plt.style.use('ggplot')
plt.figure(figsize=(10,6))

map6 = Basemap(projection='robin', lat_0=39.9, lon_0=116.3,
               resolution = 'l', area_thresh = 1000.0) 

map6.drawcoastlines()
map6.drawcountries()
map6.drawmapboundary()

map6.drawmeridians(np.arange(0, 360, 30))
map6.drawparallels(np.arange(-90, 90, 30))

size = 2
for lon, lat, mag in zip(list(eq_data['longitude']), list(eq_data['latitude']), list(eq_data['mag'])):
    x,y = map6(lon, lat)
    msize = mag * size
    map6.plot(x, y, get_marker_color(mag), markersize=msize)   #調用函數

plt.title('Earthquakes')

image
圖12.22 全球地震分佈圖（3）

pyecharts地圖繪製

pyecharts也可以輕鬆繪製出美觀可交互的地圖。本節將講解如何利用pyecharts繪製不同地區的地圖，通過Geo方法在地圖上繪製散點圖。

地圖

利用pyecharts繪製地圖，需要下載地圖js文件，通過pip進行安裝，如圖12.23所示。

pip install echarts-countries-pypkg        #全球國家地圖
pip install echarts-china-provinces-pypkg  #中國省級地圖
pip install echarts-china-cities-pypkg      #中國市級地圖

image
圖12.23 安裝地圖js
註意：安裝好後記得重啟jupyter notebook。
利用Map方法可繪製地圖，代碼如下。

value = [155, 78, 23, 65]
label = ["北京", "上海", "西藏", "廣東"]
map1 = pyecharts.Map("全國地圖示例")
map1.add("",label, value, maptype='china')
map1.render()   #生成html文件
該add方法的參數如下，maptype設置地圖類型，支持china、world、中國省市名稱等；is_roam可縮放地圖；is_map_symbol_show顯示地圖紅點。
add(name, attr, value,
    maptype='china',
    is_roam=True,
    is_map_symbol_show=True, **kwargs)

繪製的中國地圖如圖12.24所示。
image
圖12.24 全國地圖（1）
設置is_label_show=True，可以顯示各省份名稱，代碼如下，如圖12.25所示。

value = [155, 78, 23, 65]
label = ["北京", "上海", "西藏", "廣東"]
map1 = pyecharts.Map("全國地圖示例", width=1200, height=600)
map1.add("",label, value, maptype='china', is_label_show=True)
map1.render()   #生成html文件

image
圖12.25 全國地圖（2）
結合Visualmap可以美化地圖，根據值顯示不同顏色，代碼如下，如圖12.26所示。

value = [155, 78, 23, 65]
label = ["北京", "上海", "西藏", "廣東"]
map1 = pyecharts.Map("全國地圖示例", width=1200, height=600)
map1.add("",label, value, maptype='china', is_visualmap=True,
        visual_text_color='#000')
map1.render()   #生成html文件

image
圖12.26 全國地圖（3）
修改maptype參數可以繪製省級地圖，代碼如下，如圖12.27所示。

value = [233, 102, 41, 82]
attr = ['武漢市', '咸寧市', '黃岡市', '黃石市']
map1 = pyecharts.Map("湖北省地圖")
map1.add("", attr, value, maptype='湖北', is_visualmap=True,
        visual_text_color='#000')
map1.render()

image
圖12.27 湖北省地圖
修改maptype參數為world可以繪製世界地圖，代碼如下，如圖12.28所示。

value = [46, 54, 45, 82, 45]
attr= ["China", "Canada", "Brazil", "Russia", "United States"]
map1 = pyecharts.Map("世界地圖", width=1200, height=600)
map1.add("", attr, value, maptype="world", is_visualmap=True,
        visual_text_color='#000', is_map_symbol_show=False)
map1.render()

image
圖12.28 全球地圖

地圖坐標系

地圖坐標系組件用於地圖的繪製，支持在地圖上繪製散點圖，線集。利用Geo方法可在地圖上繪製散點圖等，代碼如下。

data = [
    ('上海', 78),('武漢', 56),('長沙', 45),('北京', 65),('蘇州', 32),('鹽城', 15),
    ('南昌', 87),('青島', 45),('廣州', 78),('拉薩', 12),('桂林', 21),('西安', 42),
    ('濟南', 12)]

geo = pyecharts.Geo("地圖繪製案例一",
          title_pos="center", width=1200,
          height=600)
attr, value = geo.cast(data)
geo.add("", attr, value, visual_range=[0, 100], visual_text_color="#fff",
        geo_normal_color="#FFFFFF",
        symbol_size=15, is_visualmap=True)
geo.render()

該add方法的參數如下，type設置圖例類型，'scatter', 'effectScatter', 'heatmap'可選；
symbol_size為散點圖大小；
border_color設置地圖邊界顏色；
geo_normal_color為正常情況下地圖區域顏色；
geo_emphasis_color為高亮下地圖區域的顏色。

add(name, attr, value,
    type="scatter",
    maptype='china',
    symbol_size=12,
    border_color="#111",
    geo_normal_color="#323c48",
    geo_emphasis_color="#2a333d",
    is_roam=True, **kwargs)

繪製的地圖如圖12.29所示。
image
圖12.29 案例一
修改type參數，更改為heatmap，代碼如下，如圖12.30所示。

data = [
    ('上海', 78),('武漢', 56),('長沙', 45),('北京', 65),('蘇州', 32),('鹽城', 15),
    ('南昌', 87),('青島', 45),('廣州', 78),('拉薩', 12),('桂林', 21),('西安', 42),
    ('濟南', 12)]

geo = pyecharts.Geo("地圖繪製案例二",
          title_pos="center", width=1200,
          height=600)
attr, value = geo.cast(data)
geo.add("", attr, value, type='heatmap', visual_range=[0, 100], visual_text_color="#fff",
        geo_normal_color="#FFFFFF",
        symbol_size=15, is_visualmap=True)
geo.render()

image
圖12.30 案例二

本文來自博客園，作者：原力星球，轉載請註明原文鏈接：https://www.cnblogs.com/cheng020406/p/17461722.html


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    前言 隨著物聯網（IoT）技術的迅猛發展，MQTT（消息隊列遙測傳輸）協議憑藉其輕量級和高效性，已成為眾多物聯網應用的首選通信標準。 MQTTnet 作為一個高性能的 .NET 開源庫，為 .NET 平臺上的 MQTT 客戶端與伺服器開發提供了強大的支持。 本文將全面介紹 MQTTnet 的核心功能 ...
  • Serilog文檔翻譯系列（六） - 可用的接收器、增強器、格式化輸出
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  • 警惕 Visual Studio 屬性求值副作用導致邏輯不符合預期
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  • 在 ASP.NET Core Web API 中使用操作篩選器統一處理通用操作
    本文章主要是在C# ASP.NET Core Web API框架實現向手機發送驗證碼簡訊功能。這裡我選擇是一個互億無線簡訊驗證碼平臺，其實像阿裡雲，騰訊雲上面也可以。 首先我們先去 互億無線 https://www.ihuyi.com/api/sms.html 去註冊一個賬號 註冊完成賬號後，它會送 ...
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    通過以下方式可以高效，並保證數據同步的可靠性 1.API設計 使用RESTful設計，確保API端點明確，並使用適當的HTTP方法（如POST用於創建，PUT用於更新）。 設計清晰的請求和響應模型，以確保客戶端能夠理解預期格式。 2.數據驗證 在伺服器端進行嚴格的數據驗證，確保接收到的數據符合預期格 ...
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