Python 空間繪圖 - 房價氣泡圖繪制

今天的推文教程使用geopandas進行空間圖表的繪制(geopandas空間繪圖很方便，省去了很多的數(shù)據(jù)處理過程，而且也完美銜接matplotlib,學(xué)習(xí)python 空間繪圖的小伙伴可以看下啊)，具體為空間氣泡圖的繪制，主要涉及的內(nèi)容如下：

• geopandas geojson數(shù)據(jù)格式讀取并可視化展示
• 單獨添加散點大小圖例圖層
• adjustText 庫解決文本重疊問題

geopandas geojson數(shù)據(jù)操作

這里我們選擇的為香港地圖的geojson 文件數(shù)據(jù)，此類文件可在DAtAV 地圖選擇器進行下載。下載所得的文件名為香港特別行政區(qū).json，可視化效果如下：

數(shù)據(jù)讀取

使用geopandas 的read_file()方法就可很方便的進行數(shù)據(jù)讀取，代碼如下：

hk_file?=?r"F:\DataCharm\商業(yè)藝術(shù)圖表仿制\香港地圖可視化\香港特別行政區(qū).json"
hk?=?geopandas.read_file(hk_file)

更多geopandas 讀取數(shù)據(jù)方法，可以參看geopandas官網(wǎng)進行學(xué)習(xí)了解。

數(shù)據(jù)可視化展示

在讀取完數(shù)據(jù)之后，我們可以直接使用geopandas的plot() 方法進行繪制,代碼如下(做了簡單的顏色設(shè)置)：

fig,?ax?=?plt.subplots(figsize=(10,8),dpi=200)

hk_map?=?hk.geometry.plot(ax=ax,fc="#CCEBEB",ec="#009999",lw=1)
ax.text(.91,0.05,'\nVisualization?by?DataCharm',transform?=?ax.transAxes,
????????ha='center',?va='center',fontsize?=?8)

ax.axis('off')?#?移除坐標軸
plt.savefig('hk_charts_pir.png',width=8,height=8,
????????????dpi=900,bbox_inches='tight',facecolor='white')

結(jié)果如下：

• 區(qū)名文本添加：在讀取的數(shù)據(jù)結(jié)果中有name 列為對應(yīng)的區(qū)名，使用hk.geometry.representative_point() 方法計算出其代表性 點的經(jīng)緯度信息用于繪制文本位置，結(jié)果如下：

再通過使用ax.text()方法添加文本即可，代碼如下：

for?loc,?label?in?zip(hk.geometry.representative_point(),hk.name):
????ax.text(loc.x,loc.y,label,size=13,color="#0DCFE3")

結(jié)果如下：

添加氣泡散點數(shù)據(jù)

這里的數(shù)據(jù)來源為我的朋友J哥的公號：菜J學(xué)Python,感謝提供數(shù)據(jù)支持。由于數(shù)據(jù)的經(jīng)緯度是直接基于高德地圖進行解析的，導(dǎo)致存在部分數(shù)據(jù)經(jīng)緯度信息出錯，我們使用pandas進行簡單的數(shù)據(jù)篩選，具體就不再展示，后面會推出系列教程推文，數(shù)據(jù)預(yù)覽如下：這里主要使用紅色框中的數(shù)據(jù)進行繪制，即使用scatter()方法加合理設(shè)置散點大小即可，代碼如下：

for?x,y,price?in?zip(scatter_se.lon,scatter_se.lat,scatter_se['實用單價']):
????hk_map.scatter(x,y,s=price/500,color='#FFEB3B',alpha=.5,ec='k',lw=.1)

經(jīng)過一些定制化設(shè)置效果如下：

氣泡圖例添加

這里我們不是直接基于數(shù)據(jù)進行圖例的生成，而是單獨進行其他圖層的繪制進行圖例生成，這樣做的好處就是可以更加自由定制所需圖例的顏色和大小，涉及的代碼如下：

#這里進行單獨的圖例添加
ax.scatter([],?[],?c='#FFEB3B',?s=6000/500,
????????????label='6000?-?10000',?edgecolor='black',lw=.5)
ax.scatter([],?[],?c='#FFEB3B',?s=10000/500,
????????????label='10000?-?30000',?edgecolor='black',lw=.5)
ax.scatter([],?[],?c='#FFEB3B',?s=30000/500,
????????????label='30000?-?50000',?edgecolor='black',lw=.5)
ax.scatter([],?[],?c='#FFEB3B',?s=50000/500,
????????????label='50000?-?90000',?edgecolor='black',lw=.5)
#圖例定制化設(shè)置
legend?=?ax.legend(frameon=False,ncol=4,loc='lower?right',title='實用單價',bbox_to_anchor=(1,?-.06),
??????????????????fontsize=9)
legend.get_title().set_color('#ffffff')
for?text?in?legend.get_texts():
????text.set_color("#ffffff")

注意下代碼的后半部分，這是對matplotlib 圖例設(shè)置的定制化設(shè)定，也適用于其他圖例。繪圖完整代碼如下：

fig,?ax?=?plt.subplots(figsize=(10,8),dpi=200,facecolor='#323332',edgecolor='#323332')
ax.set_facecolor('#323332')
hk_map?=?hk.geometry.plot(ax=ax,fc="#292200",ec="gray",lw=1,alpha=.8)

#使用默認的text添加文本導(dǎo)致文本重疊
for?loc,?label?in?zip(hk.geometry.representative_point(),hk.name):
????ax.text(loc.x,loc.y,label,size=11,color="#0DCFE3")
for?x,y,price?in?zip(scatter_se.lon,scatter_se.lat,scatter_se['實用單價']):
????hk_map.scatter(x,y,s=price/500,color='#FFEB3B',alpha=.5,ec='k',lw=.1)

ax.axis('off')?#?移除坐標軸

#這里進行單獨的圖例添加
ax.scatter([],?[],?c='#FFEB3B',?s=6000/500,
????????????label='6000?-?10000',?edgecolor='black',lw=.5)
ax.scatter([],?[],?c='#FFEB3B',?s=10000/500,
????????????label='10000?-?30000',?edgecolor='black',lw=.5)
ax.scatter([],?[],?c='#FFEB3B',?s=30000/500,
????????????label='30000?-?50000',?edgecolor='black',lw=.5)
ax.scatter([],?[],?c='#FFEB3B',?s=50000/500,
????????????label='50000?-?90000',?edgecolor='black',lw=.5)
#圖例定制化設(shè)置
legend?=?ax.legend(frameon=False,ncol=4,loc='lower?right',title='實用單價',bbox_to_anchor=(1,?-.06),
??????????????????fontsize=9)
legend.get_title().set_color('#ffffff')
for?text?in?legend.get_texts():
????text.set_color("#ffffff")
#添加必要的文本：這里title也是采用相同方法
ax.text(.5,1.05,"香港在售二手房分布圖",transform?=?ax.transAxes,color="white",weight='bold',size=20,
???????ha='center',?va='center')
ax.text(.5,.985,'數(shù)據(jù)來源：菜J學(xué)Python',transform?=?ax.transAxes,
????????ha='center',?va='center',fontsize?=?10,color='white')
ax.text(.91,-.07,'\nVisualization?by?DataCharm',transform?=?ax.transAxes,
????????ha='center',?va='center',fontsize?=?8,color='white')

plt.savefig('hk_charts.png',width=8,height=8,
????????????dpi=900,bbox_inches='tight',facecolor='#323332')
#ax.set_axisbelow(True)
plt.show()

可視化效果：

adjustText 庫解決文本重疊問題

大家可能發(fā)現(xiàn)：結(jié)果圖中文本較集中，可能對閱讀造成不便，我們這里只用adjustText 包進行解決，這里給出文本添加的代碼，其他步驟一樣：

from?adjustText?import?adjust_text
#?使用adjustText修正文字重疊現(xiàn)象
new_texts?=?[ax.text(loc.x,loc.y,label,size=13,color="#0DCFE3")?for?loc,?label?in?\
?????????????zip(hk.geometry.representative_point(),hk.name)]
adjust_text(new_texts,?
????????????only_move={'text':?'xy'},)

可視化結(jié)果如下：

總結(jié)

本期推文介紹了使用geopandas 進行空間繪圖，完整代碼不是很多，但涉及的知識點較多，希望大家可以掌握。另外，這個房價的數(shù)據(jù)是基于爬蟲獲取，大家對于如“數(shù)據(jù)獲取-數(shù)據(jù)處理分析-數(shù)據(jù)可視化” 等一個完整的項目流程感覺怎樣？如果受眾較大，我后面也會針對性的進行推文準備的，大家