Bản đồ choropleth: Vẽ dữ liệu theo không gian

Làm việc với Dữ liệu Không gian địa lý trong Python

Dani Arribas-Bel

Geographic Data Science Lab (University of Liverpool)

Choropleth

countries.plot(column='gdp_per_cap', legend=True)

Chỉ định cột:

locations.plot(column='variable')

Choropleth với sơ đồ phân lớp:

locations.plot(column='variable', scheme='quantiles', k=7, cmap='viridis')

Lựa chọn chính:

locations.plot(column='variable', scheme='Quantiles', k=7, cmap='viridis')

Choropleth tất yếu gây mất thông tin (nhưng chấp nhận được)

Cân bằng giữa:

Kinh nghiệm: 3–12 lớp ("bin")

locations.plot(column='variable', scheme='quantiles', k=7, cmap='viridis')

Gán mỗi giá trị trong variable vào một trong k nhóm như thế nào?

Hai cách (phổ biến) cho biến liên tục:

locations.plot(column='variable', scheme='equal_interval', k=7, cmap='Purples')

locations.plot(column='variable', scheme='quantiles', k=7, cmap='Purples')

Danh mục, không thứ tự

locations.plot(column='variable', 
               categorical=True, cmap='Purples')

Phân lớp, tuần tự

locations.plot(column='variable', 
               k=5, cmap='RdPu')

Phân lớp, phân kỳ

locations.plot(column='variable', 
               k=5, cmap='RdYlGn')

LƯU Ý: Căn chỉnh với mục tiêu của bạn

Làm việc với Dữ liệu Không gian địa lý trong Python