Python 使用 Plotly 进行地理绘图

概述

Plotly 是一个基于浏览器的数据可视化工具，支持各种绘图类型，包括散点图、线图、地理图等等，非常适合数据科学家和数据工程师使用。在本文中，我们将介绍如何使用 Python 和 Plotly 进行地理绘图。

安装

如果你还没有安装 Plotly，可以使用以下命令进行安装：

pip install plotly==4.14.3

我们选择版本 4.14.3 是因为这个版本是一个稳定的版本，提供了很多有用的功能。

准备数据

在进行地理绘图之前，我们需要准备相关数据。Plotly 支持三种类型的地图：散点地图、线地图和区域地图。对于每一种地图，我们需要不同的数据格式。

散点地图

散点地图用于在不同的地点绘制散点。对于散点地图，我们需要准备每个地点的经纬度数据。这些数据可以来自第三方 API，或者手动输入。

以下是手动输入的经纬度数据示例：

import pandas as pd

coordinates = [
    {"latitude": 40.7128, "longitude": -74.0060},
    {"latitude": 37.7749, "longitude": -122.4194},
    {"latitude": 51.5074, "longitude": -0.1278},
    {"latitude": 35.6895, "longitude": 139.6917},
]

df = pd.DataFrame(coordinates)

线地图

线地图用于在地图上绘制线。对于线地图，我们需要准备每条线上的经纬度数据。这些数据可以来自第三方 API，或者手动输入。

以下是手动输入的经纬度数据示例：

import pandas as pd

lines = [
    {"latitude": [40.7128, 37.7749], "longitude": [-74.0060, -122.4194]},
    {"latitude": [51.5074, 35.6895], "longitude": [-0.1278, 139.6917]},
]

df = pd.DataFrame(lines)

区域地图

区域地图通常用于显示世界地图或者某个国家的地图，并根据数据量对不同区域进行着色。对于区域地图，我们需要准备每个区域的名称和值。

以下是手动输入的区域数据示例：

import pandas as pd

data = [
    {"country": "China", "value": 1393},
    {"country": "India", "value": 1366},
    {"country": "United States", "value": 329},
    {"country": "Indonesia", "value": 270},
]

df = pd.DataFrame(data)

构建图表

构建图表的过程非常简单，我们只需要根据数据类型选择对应的图表类型即可。

散点地图

对于散点地图，我们可以使用 scatter_geo 函数：

import plotly.graph_objs as go

fig = go.Figure(go.Scattergeo(
    lon = df['longitude'],
    lat = df['latitude'],
    mode = 'markers'
))

fig.show()

线地图

对于线地图，我们可以使用 scattergeo 函数，并设置 mode 参数为 lines：

import plotly.graph_objs as go

fig = go.Figure(go.Scattergeo(
    lon = df['longitude'],
    lat = df['latitude'],
    mode = "lines"
))

fig.show()

区域地图

对于区域地图，我们可以使用 choropleth 函数，并设置 locations 和 z 参数：

import plotly.graph_objs as go

fig = go.Figure(go.Choropleth(
    locations = df['country'],
    z = df['value'],
    locationmode = "country names",
))

fig.show()

结论

在本文中，我们介绍了如何使用 Python 和 Plotly 进行地理绘图。我们使用了散点地图、线地图和区域地图三种图表类型，并且提供了数据准备和图表构建的示例代码。如果你还没有使用过 Plotly，可以尝试一下，它会给你带来不一样的数据可视化体验。