Question

我的目标是在Python中创建一个加拿大choropleth map。假设我有一个字典，其中的值指的是每个加拿大省/地区：

myvalues={'Alberta': 1.0,
 'British Columbia': 2.0,
 'Manitoba': 3.0,
 'New Brunswick': 4.0,
 'Newfoundland and Labrador': 5.0,
 'Northwest Territories': 6.0,
 'Nova Scotia': 7.0,
 'Nunavut': 8.0,
 'Ontario': 9.0,
 'Prince Edward Island': 10.0,
 'Quebec': 11.0,
 'Saskatchewan': 12.0,
 'Yukon': 13.0}

现在我想根据myvalues中的相应值，使用连续的色彩图（例如，红色阴影）为每个省着色。 怎么做？

到目前为止，我只能在matplotlib中绘制加拿大各省/地区，但它们的形状以独特的颜色显示，我不知道如何根据myvalues中的数字来改变它们（也许我需要玩patches，但我不知道如何）。

您可以在这里找到shapefile：http://www.filedropper.com/canadm1_1

这是我迄今为止的代码：

import shapefile
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches
from matplotlib.patches import Polygon
from matplotlib.collections import PatchCollection
#   -- input --
sf = shapefile.Reader("myfolder\CAN_adm1.shp")
recs    = sf.records()
shapes  = sf.shapes()
Nshp    = len(shapes)
cns     = []
for nshp in xrange(Nshp):
    cns.append(recs[nshp][1])
cns = array(cns)
cm    = get_cmap('Dark2')
cccol = cm(1.*arange(Nshp)/Nshp)
#   -- plot --
fig     = plt.figure()
ax      = fig.add_subplot(111)
for nshp in xrange(Nshp):
    ptchs   = []
    pts     = array(shapes[nshp].points)
    prt     = shapes[nshp].parts
    par     = list(prt) + [pts.shape[0]]
    for pij in xrange(len(prt)):
     ptchs.append(Polygon(pts[par[pij]:par[pij+1]]))
    ax.add_collection(PatchCollection(ptchs,facecolor=None,edgecolor='k', linewidths=.5))
ax.set_xlim(-160,-40)
ax.set_ylim(40,90)

这是我到目前为止的形象：

修改

我得到的解决方案必须是以下几行：

cm    = get_cmap('OrRd')
cccol = cm(1.*arange(Nshp)/Nshp)

上面的脚本创建了一个cccol数组，实际上有这种形状：

array([[ 1.        ,  0.96862745,  0.9254902 ,  1.        ],
       [ 0.99766244,  0.93356402,  0.84133796,  1.        ],
       [ 0.99520185,  0.89227221,  0.74749713,  1.        ],
       [ 0.99274125,  0.84306037,  0.64415227,  1.        ],
       [ 0.99215686,  0.78754327,  0.5740254 ,  1.        ],
       [ 0.99186467,  0.71989237,  0.50508269,  1.        ],
       [ 0.98940408,  0.60670514,  0.39927722,  1.        ],
       [ 0.97304114,  0.50618995,  0.32915034,  1.        ],
       [ 0.94105344,  0.40776625,  0.28732027,  1.        ],
       [ 0.88521339,  0.28115341,  0.19344868,  1.        ],
       [ 0.8220992 ,  0.16018455,  0.10345252,  1.        ],
       [ 0.73351789,  0.04207613,  0.02717416,  1.        ],
       [ 0.61959248,  0.        ,  0.        ,  1.        ]])

我不知道为什么它有4列，但我想如果我能以某种方式将这个数组的值链接到values dict中指定的值，我可以解决问题。有什么想法吗？

编辑2

我已经发现{诀窍'在cccol = cm()中。为了将这与省份联系起来，我试图分配 cccol = cm(myvalues.values(i) for i in myvalues.keys())

这样（至少在我看来）每种颜色都是根据相关的键分配的，并且没有错位。问题是我收到错误：

TypeError: Cannot cast array data from dtype('O') to dtype('int32') according to the rule 'safe'。

如何解决这个问题？

Answer 1

这并不能直接回答您的问题，但希望能够解决您的问题。你看过GeoPandas了吗？它提供了一个简单的API，用于处理和绘制shapefile。您可以复制代码，包括绘制一个等值区，只需几行：

import geopandas as gpd
canada = gpd.read_file('CAN_adm1.shp')
canada.plot('myvalues', cmap='OrRd')

此示例假设您的shapefile在每个省上都有一个属性，其中包含您要绘制的值，该属性称为＆＃34; myvalues＆＃34;。如果值未存储在shapefile中，您可以使用canada.merge将values地图合并到GeoDataframe上。

一个警告：此时GeoPandas没有一种简单的方法来绘制等值线颜色的图例。（issue reported here）

Answer 2

请求：请将您的values字典重命名为其他字典。这个名字使得写这个答案变得更加困难。：）

Haven未对此进行测试，但请尝试：

color_numbers = values.values()
    # assumes the provinces are listed in the same order in values as 
    # they are in the shape file
for nshp in xrange(Nshp):
    ptchs   = []
    # ... code omitted ...
    the_facecolor = [(color_numbers[nshp]-1)/(Nshp-1), 0, 0];   #1..13 -> 0..1, then add G=B=0.
        # change the computation if the values in the values dictionary are no longer 1..13
    ax.add_collection(PatchCollection(ptchs, facecolor=the_facecolor, edgecolor='k', linewidths=.5))

您获得的输出包含所有蓝色补丁或[0,0,1]。由于该行不在cccol，我不认为cccol是问题所在。此外，您添加的代码在创建后实际上从未引用cccol！（请添加您开始的代码示例的链接！:)）

无论如何，据我所知，设置facecolor应该会有所帮助。将values条目转换为范围0..1，然后制作[R，G，B]颜色条目，应该会给出红色阴影。

Answer 3

您提到了关于cccol作为列表列表的混淆。它是RGBA元组列表（红色，绿色，蓝色，alpha透明度）。这些代表从橙色到红色的13“等间距”颜色。

在您的情况下，您不希望颜色等间距，但颜色与myvalues对应。这样做：

cmap = matplotlib.cm.get_cmap('OrRd')
norm = matplotlib.colors.Normalize(min(myvalues.values()), max(myvalues.values()))
color_producer = matplotlib.cm.ScalarMappable(norm=norm, cmap=cmap)

现在color_producer有一个方法to_rgba，它从myvalues获取值并将它们转换为正确的颜色。 Normalize将myvalues的最小和最大范围设置为红橙色图的极端颜色。

现在，当您创建每个省的PatchCollection时，您可以将其facecolor设置为color_producer返回的RGBA元组：

# Change the province name passed as you iterate through provinces.
rgba = color_producer.to_rgba(myvalues['Manitoba'])
PatchCollection(ptchs, facecolor=rgba, edgecolor='k', linewidths=.5)

Python：如何用加拿大的shapefile创建一个等值区域图？

3 个答案: