如何使用plotly自带的地图
时间: 2023-07-20 15:17:34 浏览: 60
如果您想使用plotly自带的地图而不是Mapbox地图,您可以使用 `px.scatter_geo()` 方法来绘制散点图,并将 `projection` 参数设置为您想要的地图投影类型。以下是一个示例代码,将散点图添加到全球地图中:
```python
import pandas as pd
import plotly.express as px
# 加载数据
df = pd.read_csv('earthquakes.csv')
# 绘制散点图
fig = px.scatter_geo(df, lat='纬度', lon='经度', size='震级',
color='震级', hover_name='震级',
projection='natural earth')
# 显示图像
fig.show()
```
在上面的代码中,我们使用 `px.scatter_geo()` 方法绘制散点图,并将 `projection` 参数设置为 `"natural earth"`,这样可以在全球地图上显示所有数据点。您可以根据需要选择不同的投影类型。
请注意,如果您使用自带的地图,您不需要设置地图访问令牌。
相关问题
pandas 使用plotly绘图
可以使用plotly库结合pandas来进行数据可视化。下面是一个简单的示例代码:
```
import pandas as pd
import plotly.express as px
# 创建一个DataFrame
data = {'Month': ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May'],
'Sales': [100, 120, 80, 150, 200]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用plotly绘制折线图
fig = px.line(df, x='Month', y='Sales', title='Monthly Sales')
fig.show()
```
这里首先创建了一个包含月份和销售额的DataFrame,然后使用plotly的line函数绘制了折线图。x参数指定x轴数据列,y参数指定y轴数据列,title参数设置图表标题。
你可以根据自己的需求进一步定制和修改图表,plotly具有丰富的绘图函数和选项。更多信息和示例可以参考plotly的官方文档。
plotly画类别地图
要使用Plotly画类别地图,需要准备以下数据:
1. 每个类别的名称和对应的代码或编号。
2. 每个区域的名称和对应的代码或编号,例如国家、省份、城市等。
3. 每个区域属于哪个类别。
下面是一个简单的示例代码,展示如何使用Plotly画出中国各省份的 GDP 类别地图:
```python
import pandas as pd
import plotly.express as px
# 准备数据
data = pd.read_csv("gdp_data.csv")
categories = {"High": 3, "Medium": 2, "Low": 1}
data["category_code"] = data["Category"].apply(lambda x: categories[x])
# 画地图
fig = px.choropleth(data,
locations="Province Code",
locationmode="ISO-3",
color="category_code",
color_continuous_scale="viridis",
scope="asia",
labels={"category_code": "GDP Category"}
)
fig.show()
```
其中 `gdp_data.csv` 包含了每个省份的 GDP 数据和所属的 GDP 类别。`locations` 参数指定了每个区域的代码,`locationmode` 参数指定了代码的格式,这里使用 ISO-3 格式。`color` 参数指定了每个区域的颜色值,`color_continuous_scale` 参数指定了颜色渐变的方式。`scope` 参数指定了地图的范围,这里限定为亚洲地区。`labels` 参数指定了颜色条的标签。
运行代码后,将会显示一个中国地图,每个省份的颜色表示其 GDP 类别。可以鼠标悬停在每个省份上查看其名称和 GDP 类别。