Python의 데이터 시각화 예: 지도 시각화

데이터 과학의 지속적인 발전과 함께 데이터 시각화는 점점 더 중요한 연구 분야가 되었습니다. 기능이 풍부하고 무료 프로그래밍 언어인 Python은 데이터 시각화에도 널리 사용됩니다. 이 글에서는 데이터의 공간적 분포를 보여주기 위해 지도 시각화를 위해 Python을 사용하는 방법을 소개합니다.

Python에는 지도 시각화 기능을 구현하는 데 사용할 수 있는 다양한 라이브러리가 있으며, 그 중 더 일반적으로 사용되는 라이브러리로는 geopandas, folium,plolly 등이 있습니다. 아래에서는 이 세 가지 패키지의 기본 사용법을 각각 소개합니다.

1. geopandas

geopandas는 지리정보 데이터를 다양한 형식으로 읽어올 수 있고 다양한 지도 기반 데이터 시각화 방법을 제공하는 팬더 기반 지리공간정보 처리 라이브러리입니다. 다음은 geopanda를 사용하여 지도를 그리는 기본 단계입니다.

(1) geopanda 및 관련 종속 라이브러리 설치:

!pip install geopandas !pip install descartes

(2) 필수 라이브러리 가져오기:

import geopandas as gpd import matplotlib.pyplot as plt

(3) 지리 정보 데이터 파일 읽기(여기) 예를 들어 미국 주의 국경 데이터 파일인 pandas.DataFrame 형식을 읽어보세요.

us_states = gpd.read_file('states.shp')

(4) 지도 그리기:

us_states.plot(figsize=(10, 10)) plt.show()

2. folium

folium은 Python에서 대화형 지도를 만들 수 있는 무료 라이브러리입니다. 편물. 데이터를 다양한 형태로 표시하고 싶다면 컬러 블록, 팝업 상자, 히트맵 등과 같은 Folium을 사용하면 됩니다. Folium을 사용하여 지도를 그리는 기본 단계는 다음과 같습니다.

(1) Folium 설치:

!pip install folium

(2) 필요한 라이브러리 가져오기:

import folium

(3) 지도 객체를 생성하고 지도의 중심 위치를 지정합니다. :

m = folium.Map(location=[45.523, -122.675], zoom_start=13)

( 4) 지도에 마커 추가:

folium.Marker( location=[45.523, -122.675], popup='Portland, OR', icon=folium.Icon(icon='cloud') ).add_to(m)

(5) 지도 그리기:

m

3. plotly

plotly는 다음 작업에 사용할 수 있는 오픈 소스 JavaScript 라이브러리를 기반으로 하는 Python 데이터 시각화 라이브러리입니다. 대화형 차트, 그래프 및 기타 시각화 애플리케이션을 만듭니다. 다음은 Plotly를 사용하여 지도를 그리는 기본 단계입니다.

(1) Plotly 설치:

!pip install plotly

(2) 필요한 라이브러리 가져오기:

import plotly.express as px

(3) 데이터를 읽고 지도 그리기:

df = px.data.gapminder().query("year == 2007") fig = px.scatter_geo(df, locations="iso_alpha", color="continent", hover_name="country", size="pop", projection="natural earth") fig.show()

요약

이 기사에서는 지도 시각화를 위한 세 가지 Python 패키지를 소개했습니다. geopandas는 팬더를 기반으로 한 지리공간 데이터 처리 라이브러리로, 다양한 영역의 지도 색상과 패턴을 그리는 데 적합합니다. folium은 웹에서 대화형 지도를 만들기 위한 Python 라이브러리입니다. Plotly는 사용자 정의된 대화형 지도 시각화 차트를 그릴 수 있는 JavaScript 라이브러리용 Python 데이터 시각화 라이브러리입니다.

물론, 이러한 라이브러리는 Python에서 사용할 수 있는 지도 시각화 도구 중 일부일 뿐이며 기술이 지속적으로 발전함에 따라 특정 장점을 지닌 다른 고급 프로그래밍 도구가 나타날 것이므로 실제 응용 프로그램에서는 필요에 따라 선택해야 합니다. .

위 내용은 Python의 데이터 시각화 예: 지도 시각화의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!