Choroplethy: mapování dat v prostoru

Práce s geoprostorovými daty v Pythonu

Dani Arribas-Bel

Geographic Data Science Lab (University of Liverpool)

Choroplethy

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

Práce s geoprostorovými daty v Pythonu

Choroplethy

Zadání sloupce:

locations.plot(column='variable')

Choropleth s klasifikačním schématem:

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

Klíčové volby:

  • Počet tříd (k)
  • Klasifikační algoritmus (scheme)
  • Barevná paleta (cmap)
Práce s geoprostorovými daty v Pythonu

Počet tříd ("k")

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

Choroplethy nutně znamenají ztrátu informací (ale to je v pořádku)

Napětí mezi:

  • Zachováním detailu a granularity původních hodnot (vyšší k)
  • Abstrakcí informací pro snazší zpracování a interpretaci (nižší k)

Praktické pravidlo: 3 až 12 tříd ("bins")

Práce s geoprostorovými daty v Pythonu

Klasifikační algoritmy ("scheme")

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

Jak přiřadit každou hodnotu proměnné variable do jedné z k skupin?

Dva (běžné) přístupy pro spojité proměnné:

  • Stejné intervaly ('equal_interval')
  • Kvantily ('quantiles')
Práce s geoprostorovými daty v Pythonu

Stejné intervaly

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

l04_equal_interval.png

Práce s geoprostorovými daty v Pythonu

Kvantily

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

l04_quantiles.png

Práce s geoprostorovými daty v Pythonu

Barva

Kategorie, bez pořadí

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

Graduované, sekvenční

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

Graduované, divergentní

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

pastel5.png

l04_pal_seq.png

l04_pal_div.png

DŮLEŽITÉ: Přizpůsobte svému záměru

Práce s geoprostorovými daty v Pythonu

Lass uns üben!

Práce s geoprostorovými daty v Pythonu

Preparing Video For Download...