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世界热力图是一种地图形式#xff0c;它使用颜色的变化来显示世界各个地区的某种指标#xff08;如 GDP、人口、气候等#xff09;的分布和密度。通常#xff0c;世界热力图会使用不同的颜色来表示数据的变化#xff0c;例如使用蓝色表示低值#xff0c;红色表…一、定义
世界热力图是一种地图形式它使用颜色的变化来显示世界各个地区的某种指标如 GDP、人口、气候等的分布和密度。通常世界热力图会使用不同的颜色来表示数据的变化例如使用蓝色表示低值红色表示高值这种颜色渐变的方式可以帮助人们更好地理解数据的分布情况。世界热力图可以用于研究不同国家或地区之间的差异以及不同指标之间的相关性等问题同时也可以用于预测未来的趋势和发展方向。因此世界热力图是一种非常有用的可视化工具它可以帮助我们更好地理解复杂的数据从而做出更准确的决策和预测。 二、所用库
Plotly 是一个开源的 Python 数据可视化库它可以用于创建各种类型的交互式图表和可视化。Plotly 支持多种图表类型包括折线图、散点图、条形图、热力图等同时也支持 3D 图形和动画等高级可视化功能。此外Plotly 还支持多种输出格式包括 HTML、SVG、PNG、PDF 等可以轻松地将生成的图表嵌入到 Web 页面或报告中。 2.1安装
在使用 Plotly 之前需要先安装 Plotly 库。可以使用 pip 命令来安装 Plotly
pip install plotly
如果需要使用 Plotly 的高级功能还需要安装其他依赖库例如 pandas、numpy、scipy、scikit-learn 等。这些库可以使用 pip 命令来安装。
2.2步骤
1.导入所需的库
import pandas as pd
import plotly.graph_objs as go在使用 Plotly 创建图表时通常需要使用 pandas 库来读取和处理数据同时还需要导入 plotly.graph_objs 模块来创建图表对象。
2.读取和处理数据
df pd.read_csv(data.csv)使用 pandas 库可以轻松地读取和处理各种格式的数据例如 CSV、Excel、JSON、SQL 数据库等。 3.创建图表对象
data go.Scatter(xdf[x], ydf[y], modemarkers)
使用 plotly.graph_objs 模块中的类如 Scatter、Bar、Heatmap 等来创建图表对象并指定所需的参数如 x、y、mode、marker、text 等。 在 Plotly 中用于创建图表的各种类Scatter、Bar、Heatmap等都具有许多参数下面是这些参数的解释 Scatter 类参数 x指定散点图中横轴的数据。 y指定散点图中纵轴的数据。 mode指定散点图中点的类型如点、线、标记等。 marker指定散点图中点的属性如大小、颜色等。 text指定散点图中每个点的文本标签。 Heatmap 类参数 x指定热力图中横轴的数据。 y指定热力图中纵轴的数据。 z指定热力图中每个格子的值。 colorscale指定热力图的颜色刻度。 zmin、zmax指定热力图中最小和最大的值。 colorbar指定热力图的颜色刻度栏的属性。 除了上述参数这些类还有许多其他参数如图表的标题、布局、大小等可以根据需要进行设置。 4.创建布局对象
layout go.Layout(titleScatter Plot)使用 go.Layout 类创建布局对象并指定所需的参数如图表标题、坐标轴标签、背景颜色等
5.创建 Figure 对象
fig go.Figure(datadata, layoutlayout)
将创建的数据和布局对象传递给 go.Figure 类创建 Figure 对象。
6.显示图表
fig.show()
使用 show() 方法显示出创建的图表。也可以将图表导出为各种格式如图片、HTML、PDF 等。 除了以上基本用法之外Plotly 还支持丰富的交互式功能如缩放、平移、旋转、选取、高亮等使用户可以更加灵活地探索和分析数据
三、实战
import pandas as pd
import plotly.graph_objs as go# 读取 XLSX文件中的数据
dfpd.read_excel(D:\桌面\map.xlsx)# 创建热力图数据
data go.Choropleth(locationsdf[Code], # 国家代码zdf[GGDP], # GDP 数据textdf[Country], # 国家名称colorscaleBlues, # 颜色刻度autocolorscaleFalse, # 关闭自动颜色刻度reversescaleTrue, # 翻转颜色刻度marker_line_colordarkgray, # 边框颜色marker_line_width0.5, # 边框宽度colorbar_titleGGDP (USD), # 颜色刻度标题
)# 创建布局
layout go.Layout(titledict(textWorld GGDP Heatmap, x0.5), # 标题geodict(showframeFalse, showcoastlinesFalse, projection_typeequirectangular), # 地理坐标系配置margindict(l0, r0, t40, b0), # 图表边距
)
#title指定标题文本和位置这里标题为 World GGDP Heatmap位置居中。
#geo指定地理坐标系的配置包括是否显示边框、海岸线和投影类型。这里投影类型为等距圆柱投影。
#margin指定图表边距包括左、右、上、下四个方向的边距值。# 绘制地图
fig go.Figure(datadata, layoutlayout)
fig.show()
#地图导出
fig.write_image(gdp_heatmap.png) 这里使用了 Plotly 的 Choropleth 类来创建热力图数据具体参数的含义如下 locations指定地图上每个区域的位置这里指定为国家代码。 z指定每个区域的数值大小这里指定为 GDP 数据。 text指定每个区域的标签文本这里指定为国家名称。 colorscale指定颜色刻度这里选择了蓝色系列。 autocolorscale是否启用自动颜色刻度默认为 True。 reversescale是否翻转颜色刻度默认为 False。 marker_line_color指定区域边框的颜色。 marker_line_width指定区域边框的宽度。 colorbar_title指定颜色刻度的标题。 代码所使用文件
