Choropleth Maps v praxi s Plotly a Pythonom

Blog

Choropleth Maps v praxi s Plotly a Pythonom

Po sérii teórií o mapách choropleth sa pozrime, ako ľahko prispôsobiť kód novému prípadu použitia. V tomto návode si predstavíme mieru obsadenosti francúzskej nemocnice v čase pandémie covid.

Úvod

Mapy Choropleth sú mapy, kde sú celé regióny pokryté farbami. Pochádza zo starovekej gréčtiny: plače čo znamená _rozloha, _a _Plethos význam mnohosť. Tento príspevok si kladie za cieľ ukázať, aké ľahké je implementovať ho od začiatku pomocou knižnice Plotly Python. Urobíme to pomocou otvorených údajov o pandémii covid, s pohľadom na región Francúzska.

chrómová veľkosť ikony panela so záložkami

Predtým, ako pôjdeme ďalej, by som chcel, aby ste vedeli, že tento príbeh je doplnením predchádzajúceho. Ak chcete viac informácií alebo sa zaujímate, aké sú základné princípy máp choropleth a GeoJSON, vrelo odporúčam

Ako už bolo povedané, účelom dnešnej doby je:

  • Pozrite sa, aké ľahké je implementovať novú mapu choropleth s novými údajmi a novými geografickými zónami
  • Aj keď to znamená nejaký refaktoring, uvidíte, aké ľahké je to urobiť, keď ste to už raz urobili
  • Získajte informácie o druhom národnom zablokovaní Francúzska v novembri 2020

#vizualizácia dát #python #maps #plotly #smerom k dátovej vede

smerom kdatascience.com

Choropleth Maps v praxi s Plotly a Pythonom

Zistite, ako ľahko prispôsobiť kód pre nový prípad pomocou aplikácie Choropleth Maps! Choropleth Maps v praxi s Plotly a Pythonom