Plotly.Expressar.Scatter_geo

Função Sintaxe e parâmetro

O plotly.expressar.A função scatter_geo () fornece uma sintaxe relativamente simples, como mostrado no seguinte:

Lembre -se de que a função também empresta outra sintaxe comum da biblioteca da plotagem. Sinta -se à vontade para verificar os documentos para mais.

Os parâmetros da função são os seguintes:

1. quadro de dados - Isso especifica o quadro de dados que contém os nomes das colunas.
2. Lat - O parâmetro LAT contém os valores usados ​​para posicionar as marcas na latitude do mapa.
3. Lon - Semelhante ao parâmetro Lat, os valores do parâmetro LON são usados ​​para posicionar as marcas ao longo da longitude no mapa.
4. LocationMode - Determina o conjunto de locais usados ​​para corresponder às entradas nos locais das regiões no mapa.
5. cor - Especifica os valores usados ​​para atribuir uma cor única às marcas de dispersão.
6. título - Define o título da figura.
7. largura altura - Define a largura e a altura da figura em pixels.

Exemplo:

O código a seguir mostra como criar um mapa de dispersão usando a função scatter_geo ():

importar plotly.expresso como px
df = px.dados.gapminder ().Query ("Ano == 2007")
Fig = px.scatter_geo (df, locations = 'iso_alpha', size = 'gdpperCap')
Figo.mostrar()

O código fornecido retorna um gráfico de dispersão do GDPPERCAP dos países no quadro de dados.
A figura resultante é a seguinte:

Podemos personalizar as marcas da dispersão, colorindo -as pelo país.

importar plotly.expresso como px
df = px.dados.gapminder ().Query ("Ano == 2007")
Fig = px.scatter_geo (df, locations = 'iso_alpha', size = 'gdpperCap', color = 'country')
Figo.mostrar()

Saída:

Também podemos criar um mapa de dispersão usando a API do MapBox, como mostrado no seguinte:

importar plotly.expresso como px
importar pandas como PD
df = pd.read_csv ('WorldCities.CSV ')
px.set_mapbox_access_token (aberto ('mapbox.mapbox_token ').ler())
lat = df.Lat
Lon = df.GNG
df.cabeça()
Fig = px.scatter_geo (df, lat = lat, Lon = Lon)
Figo.mostrar()

Isso retorna um mapa mundial de todas as cidades.

Conclusão

Este artigo descreve as etapas simples de criar um mapa geográfico de dispersão usando a função scatter_geo ().