Dplotly.Graph_Objects.Choroplet

Ten samouczek obejmie, jak utworzyć mapę Choropleth za pomocą Go.Choroplet.

Spiski.Graph_Objects.Choroplet

Składnia klasy pokazano poniżej:

Klasy.Graph_Objects.Choropleth (arg = none, autocolorscale = brak, colorAxis = brak, colorbar = brak, colorscale = brak, customData = brak, customDatAsrc = brak, cecheIdkey = none, geo = brak, geoJSON = brak, HverInfo = Brak, HoverInfoSrc = brak, brak hoverlabel = brak, hoverTemplate = brak, hovertemplatesrc = brak, hovertext = brak, hovertextsrc = brak, ids = brak, idssrc = brak, legendGroup = none, legendGrouptItle = brak, legendRank = brak, lokalizację = brak, locations = brak, loctionssrc = Brak, marker = brak, meta = brak, metasrc = brak, nazwa = Brak, reversescecale = brak, wybrane = brak, wybrane punkty = brak, showlegend = brak, showScale = brak, strumień = brak, tekst = brak, textsrc = brak, uid = brak, uirevision = brak, niezbędne = brak, widziane = brak, z = brak, zauto = brak, zmax = brak, zmid = brak, zmin = brak, zsrc = brak, ** kwargs)

Możesz utworzyć obiekt recopleth, przekazując wymagane zmienne. Te ważne parametry obejmują:

1. Arg - reprezentuje słownik właściwości, który pasuje do konstruktora choropletowego.
2. Autocolorscale -Określa paletę skali kolorów, taką jak domyślna lub niestandardowa. To jest wartość logiczna.
3. Geojson - Określa dane GeOJSON wymagane dla śladu choropleta. Jeśli żadna wartość nie zostanie ustalona, ​​wykresy użyje domyślnej mapy podstawowej.
4. Lokalizacje - Ustawia współrzędną za pomocą identyfikatorów lub nazw lokalizacji.
5. LocationMode - Ten parametr określa zestawy lokalizacji używanych do dopasowania wpisów w parametrze lokalizacji.
6. Kolejna skala - Określa skalę kolorów jako tablicę RGB.
7. Hoverinfo - Określa informacje, które pojawiają się na śladzie na wisu myszy.
8. Tekst - Określa elementy tekstowe powiązane z każdą lokalizacją.
9. UID - przypisuje unikalny identyfikator śladu choropletu.
10. Z - Określa wartości kolorów.
11. Nazwa - Określa nazwę śladu choropletowego.
12. Meta - dostarcza dodatkowych informacji o metadanych powiązanych z choropletem.
13. Widoczny - ustawia się, jeśli obiekt choropletowy jest widoczny, czy nie.
14. IDS - przypisuje etykietę do każdej kolumny.

Poprzednie parametry są jednymi z najczęstszych parametrów, których będziesz potrzebować podczas konstruowania choropletu z Graph_Objects Plotly.

Przykład 1

Spójrzmy na przykład tworzenia choropletu za pomocą Graph_Objects. W tym przykładzie będziemy używać przykładowych zestawów danych Plotly, zgodnie z poniższym linkiem:

https: // github.com/plotly/zestaw danych

Rozważ kod pokazany poniżej:

importować fabuły.Graph_Objects jak Go
importować pandy jako PD
df = pd.read_csv ("https: // raw.Githubusercontent.com/plotly/danych/master/2011_us_ag_exports.CSV ”)
Fig = Go.Rysunek (dane = Go.Choroplet (
Lokalizacje = df ['kod'],
Z = df ['całkowity eksport']],
colorscale = „viridis”,
Text = „Całkowity eksport w USD”,
LocationMode = „USA-States”
))
Figa.pokazywać()

W poprzednim przykładzie zaczynamy od importu Graph_Objects jako GO i Pandy jako PD.

Następnie ładujemy ramkę danych jako CSV z podanego linku.

Wreszcie tworzymy obiekt Choropleth za pomocą Go.Rysunek () i przejdź.Choroplet () jako argument.

Podajemy wszystkie szczegóły, które chcemy w Go.Choroplet () w celu utworzenia docelowej mapy choroplety.

Uruchomienie poprzedniego kodu powinno utworzyć mapę Choropleth z całkowitą liczbą eksportu na stan w USA.

Powstały rysunek pokazano poniżej:

Przykład 2

Jeśli nie chcesz przeglądać mapy całego świata, możesz ograniczyć zakres widoku, ustawiając zakres na „USA”.

Rozważ poniższy przykład:

importować fabuły.Graph_Objects jak Go
importować pandy jako PD
df = pd.read_csv ("https: // raw.Githubusercontent.com/plotly/danych/master/2011_us_ag_exports.CSV ”)
Fig = Go.Rysunek (dane = Go.Choroplet (
Lokalizacje = df ['kod'],
Z = df ['całkowity eksport']],
colorscale = „viridis”,
Text = „Całkowity eksport w USD”,
LocationMode = „USA-States”,
), Layout = dict (geo = dict (zakres = „USA”))))
Figa.pokazywać()

W tym przykładzie przekazujemy parametr układu jako słownik do funkcji rysunku.

Powinno to ograniczyć wynikową liczbę tylko do Stanów Zjednoczonych. Przykładowy rysunek znajduje się poniżej:

Przykład 3

Praca pozwala nam również zaktualizować figurę za pomocą funkcji aktualizacji_layout (). Następnie możemy przekazać parametr, który chcemy zaktualizować jako słownik.

Rozważ przykład poniżej:

importować fabuły.Graph_Objects jak Go
importować pandy jako PD
df = pd.read_csv ("https: // raw.Githubusercontent.com/plotly/danych/master/2011_us_ag_exports.CSV ”)
Fig = Go.Rysunek (dane = Go.Choroplet (
Lokalizacje = df ['kod'],
Z = df ['całkowity eksport']],
colorscale = „Reds”,
Text = „Całkowity eksport w USD”,
LocationMode = „USA-States”,
))
Figa.aktualizacja_layout (
Geo = DICT (
zakres = „USA”,
showlakes = true,
)
)
Figa.pokazywać()

W tym przykładzie używamy funkcji aktualizacji_layout () do wprowadzenia innych funkcji, takich jak showlakes i zakres.

Powstała mapa pokazano poniżej:

Wniosek

W tym artykule zbadano, w jaki sposób możemy utworzyć dostosowaną mapę choropletową za pomocą Graph_Objects Plotly. Ponadto dostarczono ważnych parametrów w celu utworzenia obiektu choropletowego.