Dplotly.Graph_objects.coro

Este tutorial cubrirá cómo crear un mapa de Coropleth usando Go.Coro.

Tramamente.Graph_objects.Coro

La sintaxis de la clase se muestra a continuación:

Clase Plotly.Graph_objects.CoroPleth (arg = none, autocolorscale = none, coloraxis = none, colorBar = none, cololorScale = none, customData = none, customDataSrc = none, stelgaidkey = none, geo = none, geojson = none, hoverInfo = none, hoverInfosrc = none, none, HoverLabel = None, HoverTemplate = None, HoverTemplatesRC = None, Hovertext = None, HoverTextSrc = None, IDS = None, IDSSRC = None, LegendGroup = None, LegendGroupptitle = None, LegEdrank = None, LocationMode = None, Locations = None, LocationsSrc = Ninguno, marcador = Ninguno, Meta = Ninguno, MetaSrc = None, Name = None, ReverseScale = None, Selected = None, SelectedPoints = None, Showlegend = None, ShowScale = None, Stream = None, Text = None, TextSrc = None, uid = none, uirevision = none, sin selección = ninguno, visible = none, z = none, zauto = none, zMax = none, zMid = none, zmin = none, zsrc = none, ** kwargs)

Puede crear un objeto de coropero pasando las variables requeridas. Estos parámetros importantes incluyen:

1. Argumento - representa un diccionario de propiedades que coinciden con un constructor de coro.
2. Escala de autocolores -Especifica la paleta de escala de color, como predeterminada o personalizada. Este es un valor booleano.
3. Geojson - Especifica los datos de GeoJson requeridos para el rastro de Choropleth. Si no se determina ningún valor, Plotly usará el mapa base predeterminado.
4. Ubicación - Establece la coordenada utilizando los ID de ubicación o los nombres.
5. LocationMode - Este parámetro especifica los conjuntos de ubicaciones utilizadas para que coincidan con las entradas en el parámetro de la ubicación.
6. Revestimiento - Especifica la escala de color como una matriz RGB.
7. Flojo - Especifica la información que aparece en la traza en el mouse ratón.
8. Texto - Especifica los elementos de texto asociados con cada ubicación.
9. Uid - Asigna una identificación única de la traza de Choropleth.
10. Z - Especifica los valores de color.
11. Nombre - Especifica el nombre de rastreo de Choropleth.
12. Meta - Proporciona información de metadatos adicionales asociada con el coro.
13. Visible - establece si el objeto de coro es visible o no.
14. IDS - Asigna una etiqueta a cada columna.

Los parámetros anteriores son algunos de los parámetros más comunes que necesitará al construir una coro con el Graph_Objects de Plotly.

Ejemplo 1

Veamos un ejemplo de creación de un coroPleth usando los graph_objects. Para este ejemplo, utilizaremos los conjuntos de datos de muestra de Plotly como se proporciona en el enlace a continuación:

https: // github.com/tramly/conjuntos de datos

Considere el código que se muestra a continuación:

Importar trama.Graph_Objects como Go
importar pandas como PD
DF = PD.read_csv ("https: // raw.githubusercontent.com/tramly/dataSets/Master/2011_us_ag_exports.CSV ")
Fig = GO.Figura (datos = GO.Coropleth (
ubicaciones = df ['código'],
z = df ['exportaciones totales'],
Colorscale = 'Viridis',
texto = 'Exportaciones totales en USD',
LocationMode = 'USA-States'
))
higo.espectáculo()

En el ejemplo anterior, comenzamos importando Graph_Objects como Go y Pandas como PD.

Luego cargamos el marco de datos como un CSV desde el enlace proporcionado.

Finalmente, creamos un objeto de Choropleth usando el GO.Figura () y pase go.Coropleth () como argumento.

Incluimos todos los detalles que queremos dentro de la marcha.Coropleth () para crear el mapa de coropleth objetivo.

Ejecutar el código anterior debe crear un mapa de coro con el número total de exportaciones por estado en los EE. UU.

La figura resultante se muestra a continuación:

Ejemplo 2

Si no desea ver el mapa del mundo entero, puede limitar su alcance de vista estableciendo el alcance en 'EE. UU.'.

Considere el ejemplo a continuación:

Importar trama.Graph_Objects como Go
importar pandas como PD
DF = PD.read_csv ("https: // raw.githubusercontent.com/tramly/dataSets/Master/2011_us_ag_exports.CSV ")
Fig = GO.Figura (datos = GO.Coropleth (
ubicaciones = df ['código'],
z = df ['exportaciones totales'],
Colorscale = 'Viridis',
texto = 'Exportaciones totales en USD',
LocationMode = 'USA-States',
), diseño = dict (geo = dict (scope = 'USA')))
higo.espectáculo()

En este ejemplo, pasamos el parámetro de diseño como un diccionario a la función de la figura.

Esto debería limitar la cifra resultante solo a los Estados Unidos. A continuación se proporciona una figura de ejemplo:

Ejemplo 3

Plotly también nos permite actualizar una figura utilizando la función Update_Layout (). Luego, podemos pasar el parámetro que deseamos actualizar como diccionario.

Considere un ejemplo a continuación:

Importar trama.Graph_Objects como Go
importar pandas como PD
DF = PD.read_csv ("https: // raw.githubusercontent.com/tramly/dataSets/Master/2011_us_ag_exports.CSV ")
Fig = GO.Figura (datos = GO.Coropleth (
ubicaciones = df ['código'],
z = df ['exportaciones totales'],
Colorscale = 'rojos',
texto = 'Exportaciones totales en USD',
LocationMode = 'USA-States',
))
higo.update_layout (
Geo = dict (
alcance = 'EE. UU.',
showlakes = verdadero,
)
)
higo.espectáculo()

En este ejemplo, usamos la función update_layout () para introducir otras características, como showlakes y alcance.

El mapa resultante se muestra a continuación:

Conclusión

Este artículo exploró cómo podemos crear un mapa de coropleth personalizado utilizando los gráficos gráficos. Además, se proporcionaron parámetros importantes para crear el objeto Choropleth.