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集計された統計によると、コロプレス マップは、色付きのポリゴンで構成される統計マップです。 主に、国、州、郡、郵便番号などの地理的領域に適用されます。

統計分析を行っていると、コロプレス マップをプロットしなければならないシナリオに遭遇することがよくあります。

したがって、この記事では、Plotly の graph_objects を使用してコロプレス Mapbox を作成する方法について説明します。

Plotly.graph_objects.chroplethmapbox()

Plotl’y graph_objects の choroplethmapbox() クラスを使用すると、特定のプロパティとカスタマイズを使用して Choroplethmapbox オブジェクトを作成できます。

構文は次のとおりです。

クラス plotly.graph_objects.Choroplethmapbox(引数=なし、 自動カラースケール=なし、 下=なし、 色軸=なし、 カラーバー=なし、 カラースケール=なし、 カスタムデータ=なし、 customdatasrc=なし、 機能 ID キー=なし、 ジオゾン=なし、 ホバーインフォ=なし、 hoverinfosrc=なし、 ホバーラベル=なし、 ホバーテンプレート=なし、 hovertemplatesrc=なし、 ホバーテキスト=なし、 hovertextsrc=なし、 ID=なし、 idssrc=なし、 レジェンドグループ=なし、 凡例グループタイトル=なし、 レジェンドランク=なし、 場所=なし、 ロケーションsrc=なし、 マーカー=なし、 メタ=なし、 metasrc=なし、 名前=なし、 逆スケール=なし、 選択した=なし、 選択したポイント=なし、 ショーレジェンド=なし、 ショースケール=なし、 ストリーム=なし、 サブプロット=なし、 文章=なし、 textsrc=なし、 イド=なし、 uirevision=なし、 未選択=なし、 見える=なし、 ぜ=なし、 ザウト=なし、 zmax=なし、 zmid=なし、 zmin=なし、 zsrc=なし、 **クワーグ)

以下は、Choroplethmapbox を使用するときに使用するいくつかの重要なプロパティです。

    1. 引数 – choroplethmapbox オブジェクトのプロパティをディクショナリとして指定します。
    2. ジオゾン – choroplethmapbox に関連付けられた GeoJSON データを指定します。
    3. 自動カラースケール – デフォルトやカスタムなど、カラー スケール パレットを設定します。 これはブール値です。
    4. ジオゾン – コロプレス トレースに必要な GeoJSON データを指定します。 値が決定されない場合、Plotly はデフォルトのベース マップを使用します。
    5. 場所 – ロケーション ID または名前を使用して座標を設定します。
    6. ロケーションモード – このパラメーターは、場所のパラメーター内のエントリを照合するために使用される場所のセットを指定します。
    7. カラースケール – カラー スケールを RGB 配列として指定します。
    8. ホバー情報 – マウス ホバー時にトレースに表示される情報を指定します。
    9. 文章 – 各場所に関連付けられているテキスト要素を指定します。
    10. ウイド – コロプレス トレースの一意の ID を割り当てます。
    11. Z – 色の値を指定します。
    12. 名前 – コロプレス トレース名を指定します。
    13. メタ – コロプレスに関連する追加のメタデータ情報を提供します。
    14. 見える – コロプレス オブジェクトが表示されるかどうかを設定します。
    15. ID – 各列にラベルを割り当てます。

コロプレス マップと同様のプロパティを共有していることに気付くでしょう。

例 1

次の例は、Plotly の graph_objects の Choroplethmapbox クラスを使用して、choroplethmapbox を作成する方法を示しています。

urllib.request import urlopen から
json をインポート
インポート plotly.graph_objects なので 行く
輸入パンダ なので pd
urlopen で(「https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/geojson-counties-fips.json」) なので 応答：
郡 = json.load(応答)

df = pd.read_csv(「https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/fips-unemp-16.csv」、
dtype={「フィップス」: 文字列})
fig = go.Figure(go.コロプレスマップボックス(ジオゾン=郡、 場所=df.fips、 ぜ=df.unemp、
カラースケール=「レッズ」、 zmin=0、 zmax=12、
マーカー_不透明度=0.5、 marker_line_width=0)、 レイアウト=口述(mapbox_style=「カートポジトロン」、
mapbox_zoom=3、mapbox_center = {「緯度」: 37、 「ロン」: –95}))
図を示す()

前の例では、geojson データを使用し、Plotly データセット リポジトリから unemp データセットを fips します。

次に、go.Figure 関数を使用して、go.Choroplethmapbox() クラスで Choroplethmapbox のプロパティを渡します。

レイアウト プロパティをディクショナリとして渡すことに注意してください。 前のコードは、次の図を返す必要があります。

例 2

update_layout() 関数を使用してプロット レイアウトをカスタマイズできます。 たとえば、Mapbox レイアウトを開いているストリート マップに切り替えるには、次のコードを実行できます。

fig.update_layout(mapbox_style=「カートダークマター」)

前のコードは、設定されたカラースケールで暗い背景を追加する必要があります。 結果のプロットを以下に示します。


Choroplethmapbox のプロパティと、graph_objects でそれらを使用する方法については、ドキュメントを参照してください。

結論

この記事では、Plotly のグラフ オブジェクトを使用して Choroplethmapbox を作成する方法についてのチュートリアルを提供します。 さらに、Choroplethmapbox を使用する際のいくつかの重要なパラメーターについて説明しました。

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