plotly那些事儿(4)
本部分主要是plotly那些事儿第4个系列，对plotly官方文档中常用的科学化图表做一个归纳整理，主要会包含地区分布图、基于Mapbox的地图标注等。
首先要说明的是plotly.figure_factory需要将plotly升级到2.5.1+，以及需要依赖一些K-lab本身没有包含的包shapely==1.6.3、geopandas==0.3.0、pyshp==1.2.10，我们先通过以下代码将所需要的安装包完整安装。
In [ ]:
!pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple plotly==2.5.1
!pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple shapely==1.6.3
!pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple geopandas==0.3.0
!pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyshp==1.2.10
In [1]:
import plotly
plotly.version
Out[1]:
'2.5.1'
初始化notebook中plotly的视图嵌入。
In [2]:
from plotly.offline import init_notebook_mode, iplot
init_notebook_mode(connected = True)
由于现在plotly的地图只支持世界地图、美国(包含各州、城市)、欧洲、亚洲、非洲、北美和南美的地理地图，故无法内嵌其他国家的国家地图。
设定方法为：通过设定layout.geo.scope的取值为( enumerated : "world" | "usa" | "europe" | "asia" | "africa" | "north america" | "south america" )。
地区分布图
首先我们利用plotly的地区分布图来展现一下美国各个州在2011年出口总值的地区分布。
其中输入的数据主要包含了州的英文缩写，州的出口总值数，以及出口的各类商品的单独出口金额。
In [5]:
import pandas as pddf = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/2011_us_ag_exports.csv')
for col in df.columns:
df[col] = df[col].astype(str)设立颜色条色彩渐变
colorscale = [[0.0, 'rgb(242,240,247)'],[0.2, 'rgb(218,218,235)'],[0.4, 'rgb(188,189,220)'],
[0.6, 'rgb(158,154,200)'],[0.8, 'rgb(117,107,177)'],[1.0, 'rgb(84,39,143)']]设立悬浮信息
df['text'] = df['state'] + '
' +
'Beef '+df['beef']+' Dairy '+df['dairy']+'
'+
'Fruits '+df['total fruits']+' Veggies ' + df['total veggies']+'
'+
'Wheat '+df['wheat']+' Corn '+df['corn']data = [ dict(
type='choropleth',
colorscale = colorscale,
autocolorscale = False,
# 位置由各州的编号，即缩写表示
locations = df['code'],
# 每个州的颜色深度由出口总值表示，出口总值越高颜色越紫
z = df['total exports'].astype(float),
locationmode = 'USA-states',
text = df['text'],
marker = dict(
line = dict (
color = 'rgb(255,255,255)',
width = 2
) ),
# 设立颜色条注释
colorbar = dict(
title = "Millions USD")
) ]layout = dict(
title = '2011年美国各大州农业出口情况',
geo = dict(
scope='usa',
projection=dict( type='albers usa' )
)
)fig = dict( data=data, layout=layout )
iplot(fig)
接下来，我们来利用地区分布图的全球地理信息来描绘下2014年全球各个国家的GDP总值的差异。
In [4]:
import pandas as pddf = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/2014_world_gdp_with_codes.csv')
data = [ dict(
type = 'choropleth',
locations = df['CODE'],
z = df['GDP (BILLIONS)'],
text = df['COUNTRY'],
colorscale = [[0,"rgb(5, 10, 172)"],[0.35,"rgb(40, 60, 190)"],[0.5,"rgb(70, 100, 245)"],
[0.6,"rgb(90, 120, 245)"],[0.7,"rgb(106, 137, 247)"],[1,"rgb(220, 220, 220)"]],
autocolorscale = False,
reversescale = True,
marker = dict(
line = dict (
color = 'rgb(180,180,180)',
width = 0.5
) ),
colorbar = dict(
autotick = False,
tickprefix = '/pre>,
title = 'GDP
Billions US/pre>),
) ]layout = dict(
title = '2014 全球GDP分布',
geo = dict(
showframe = True,
showcoastlines = False,
projection = dict(
type = 'Mercator'
)
)
)fig = dict( data=data, layout=layout )
iplot( fig, validate=False )
Reference
- Choropleth Maps in Python (https://plot.ly/python/choropleth-maps/)
- 2011美国农业出口数据 (https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/2011_us_ag_exports.csv)
- 2014世界GDP分布数据 (https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/2014_world_gdp_with_codes.csv)
基于Mapbox的地图标注
由于在上一部分已经提到了plotly本身自带的地区分布的局限性，因此我们采用plotly提供的mapbox通信接口来实现下如何在地图上标注散点和直线。
这一部分我们在地图上绘制散点和直线。
需要说明的是此处需要提供通讯密钥，申请地址 Mapbox Access Token。
In [3]:
from plotly.graph_objs import *mapbox_access_token = 'ADD_YOUR_TOKEN_HERE'
data = Data([
Scattermapbox(
# 绘制散点的经纬度
lat=['45.7017','45.7017'],
lon=['-73.5673','-74.9673'],
mode='markers',
marker=Marker(
size=20,
color=['#00ffee','#eeff00']
),
# 散点对应的文本
text=['Montreal'],
name='scatter'
),
Scattermapbox(
# 绘制直线端点的经纬度
lat=['45.9017','45.2017'],
lon=['-72.0673','-72.9673'],
mode='lines',
line=Line(
color='#ff00ee',
width=5
),
# 散点对应的文本
text=['Montreal'],
name='line'
)
])layout = Layout(
title='基于mapbox的地图标注',
autosize=True,
hovermode='closest',
mapbox=dict(
accesstoken=mapbox_access_token,
bearing=0,
# 地图中心坐标，不要远离绘制的散点坐标
center=dict(
lat=45.5,
lon=-73.5
),
pitch=0,
zoom=7
),
)fig = dict(data=data, layout=layout)
iplot(fig)
通过研究plotly基于mapbox的代码实现我们能发现，其以mapbox提供的地图为画布，在画布上只要输入经纬度坐标，即可基于坐标点实现和Scatter一样的效果，无论是散点标注marker还是点与点之间的连线lines。
Reference
- Scatter Plots on Mapbox in Python (https://plot.ly/python/scattermapbox/)
- Mapbox Access Token (https://www.mapbox.com/studio)
在地图可视化层面，plotly提供的功能仍旧不太完善，譬如对于除美国外的其他国家未提供geo map，需利用mapbox的接口进行开发，期待下一波版本更新对layout.geo.scope可供输入的参数做一些完善。