GeoJSONによる描画

Pythonで可視化する地理空間データ

Mary van Valkenburg

Data Science Program Manager, Nashville Software School

近隣地区のGeoJSON

{ "type": "FeatureCollection",
  "features": [
    { "type":"Feature",
      "properties":{
    "name":"Historic Buena Vista"
    },"geometry":{
        "type":"MultiPolygon","coordinates":[[[[-86.79511056795417,36.17575....

neighborhoods = gpd.read_file('./data/neighborhood_boundaries.geojson')
neighborhoods.head(1)

        name             geometry
Historic Buena Vista    (POLYGON ((-86.79511056795417 36.17575964963348...)))

Geopandasの依存ライブラリ

ラスターとベクターの表現

Fiona
- OGR向けPython APIを提供
GDAL/OGR
- GDAL：ラスターデータの変換
- OGR：ベクターデータの変換

ラスターとベクターグラフィックスの比較

コルフ島のラスター画像

コルフ島のベクター画像

カラーマップ

matplotlibの定性的カラーマップ

https://matplotlib.org/users/colormaps.html

色を使った描画

school_districts.head(3)

first_name     last_name    position    district      geometry
Sharon         Gentry       Member       1    (POLYGON ((-86.771 36.383)...))
Jill           Speering     Vice-Chair   3    (POLYGON ((-86.753 36.404)...))
Jo Ann         Brannon      Member       2    (POLYGON ((-86.766 36.083)...))

カラーマップの比較

council_dists.plot(
                   column='district', 
                   cmap='Set3', 
                   legend=True)
plt.title('Council Districts')
plt.show();

凡例が長い区議会地区のプロット

leg_kwds={'title':'District Number', 
          'loc': 'upper left', 
          'bbox_to_anchor':(1, 1.03), 
          'ncol':3}
council_dists.plot(column='district', 
                   cmap='Set3',
                   legend=True, 
             legend_kwds=leg_kwds)
plt.title('Council Districts')
plt.show();

複数列凡例付き区議会地区のプロット

練習しましょう！

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