Question

我正在尝试使用密歇根州的县数据修改this example。简而言之，它正在发挥作用，但它似乎在绘制县的过程中在这里和那里增加了一些额外的形状。我猜测在某些情况下（有岛屿的县），岛屿部分需要被列为一个单独的县＃34;但我不确定另一个案例，如在韦恩县的右下角部分。

这是我目前所拥有的图片：

这是我到目前为止所做的：

从Bokeh的样本县数据中获取县数据只是为了获得每个州号的州缩写（我的第二个，主数据源只有州号）。对于这个例子，我只是通过过滤状态号26来简化它。
从state coordinates按县获取U.S. Census site（＆＃39; 500k＆＃39;文件）。
使用以下代码生成“交互式”＃39;密歇根州地图。

注意：要pip install shapefile（真的是pyshp），我想我必须从here下载.whl文件，然后执行pip install [.white文件的路径]。

import pandas as pd
import numpy as np
import shapefile
from bokeh.models import HoverTool, ColumnDataSource
from bokeh.palettes import Viridis6
from bokeh.plotting import figure, show, output_notebook
shpfile=r'Path\500K_US_Counties\cb_2015_us_county_500k.shp'
sf = shapefile.Reader(shpfile)
shapes = sf.shapes()

#Here are the rows from the shape file (plus lat/long coordinates)
rows=[]
lenrow=[]
for i,j in zip(sf.shapeRecords(),sf.shapes()):
    rows.append(i.record+[j.points])
    if len(i.record+[j.points])!=10:
           print("Found record with irrular number of columns")
fields1=sf.fields[1:] #Ignore first field as it is not used (maybe it's a meta field?)
fields=[seq[0] for seq in fields1]+['Long_Lat']#Take the first element in each tuple of the list
c=pd.DataFrame(rows,columns=fields)
try:
    c['STATEFP']=c['STATEFP'].astype(int)
except:
    pass
#cns=pd.read_csv(r'Path\US_Counties.csv')
#cns=cns[['State Abbr.','STATE num']]
#cns=cns.drop_duplicates('State Abbr.',keep='first')
#c=pd.merge(c,cns,how='left',left_on='STATEFP',right_on='STATE num')
c['Lat']=c['Long_Lat'].apply(lambda x: [e[0] for e in x]) 
c['Long']=c['Long_Lat'].apply(lambda x: [e[1] for e in x])
#c=c.loc[c['State Abbr.']=='MI']
c=c.loc[c['STATEFP']==26]
#latitudex, longitude=y
county_xs = c['Lat']
county_ys = c['Long']
county_names = c['NAME']
county_colors = [Viridis6[np.random.randint(1,6, size=1).tolist()[0]] for l in aland]
randns=np.random.randint(1,6, size=1).tolist()[0]
#county_colors = [Viridis6[e] for e in randns]
#county_colors = 'b'
source = ColumnDataSource(data=dict(
    x=county_xs,
    y=county_ys,
    color=county_colors,
    name=county_names,
    #rate=county_rates,
))

output_notebook()

TOOLS="pan,wheel_zoom,box_zoom,reset,hover,save"

p = figure(title="Title", tools=TOOLS,
           x_axis_location=None, y_axis_location=None)
p.grid.grid_line_color = None

p.patches('x', 'y', source=source,
          fill_color='color', fill_alpha=0.7,
          line_color="white", line_width=0.5)

hover = p.select_one(HoverTool)
hover.point_policy = "follow_mouse"
hover.tooltips = [
    ("Name", "@name"),
    #("Unemployment rate)", "@rate%"),
    ("(Long, Lat)", "($x, $y)"),
]

show(p)

我正在寻找避免额外线条和形状的方法。

提前致谢！

Answer 1

我有一个解决这个问题的方法，我想我甚至可能知道它为什么是正确的。首先，让我在Google小组Bokeh讨论中向Bryan Van de ven引用一句话：

没有内置支持来处理shapefile。您必须将数据转换为Bokeh理解的简单格式。（顺便说一下：如果能够更轻松地处理各种GIS格式，那将会很棒。）

Bokeh期望补丁的格式是点的“列表”。如下所示：
  xs = [ [patch0 x-coords], [patch1 x-coords], ... ]
  ys = [ [patch1 y-coords], [patch1 y-coords], ... ]
请注意，如果修补程序由多个多边形组成，则目前通过将NaN值放在子列表中来表示。因此，任务基本上是将您拥有的任何形式的多边形数据转换为此格式，然后Bokeh可以显示它。

所以看起来你似乎忽视了NaN或者没有正确处理多个多边形。下面是一些代码，可以下载美国人口普查数据，解压缩，正确读取Bokeh，并建立纬度，长度，州和县的数据框。

def get_map_data(shape_data_file, local_file_path):
    url = "http://www2.census.gov/geo/tiger/GENZ2015/shp/" + \
      shape_data_file + ".zip"
    zfile = local_file_path + shape_data_file + ".zip"
    sfile = local_file_path + shape_data_file + ".shp"
    dfile = local_file_path + shape_data_file + ".dbf"
    if not os.path.exists(zfile):
        print("Getting file: ", url)
        response = requests.get(url)
        with open(zfile, "wb") as code:
            code.write(response.content)

    if not os.path.exists(sfile):
        uz_cmd = 'unzip ' + zfile + " -d " + local_file_path
        print("Executing command: " + uz_cmd)
        os.system(uz_cmd)

    shp = open(sfile, "rb")
    dbf = open(dfile, "rb")
    sf = shapefile.Reader(shp=shp, dbf=dbf)

    lats = []
    lons = []
    ct_name = []
    st_id = []
    for shprec in sf.shapeRecords():
        st_id.append(int(shprec.record[0]))
        ct_name.append(shprec.record[5])
        lat, lon = map(list, zip(*shprec.shape.points))
        indices = shprec.shape.parts.tolist()
        lat = [lat[i:j] + [float('NaN')] for i, j in zip(indices, indices[1:]+[None])]
        lon = [lon[i:j] + [float('NaN')] for i, j in zip(indices, indices[1:]+[None])]
        lat = list(itertools.chain.from_iterable(lat))
        lon = list(itertools.chain.from_iterable(lon))
        lats.append(lat)
        lons.append(lon)

    map_data = pd.DataFrame({'x': lats, 'y': lons, 'state': st_id, 'county_name': ct_name})
    return map_data

此命令的输入是您要将地图数据下载到的本地目录，另一个输入是形状文件的名称。我知道上面函数中的url至少有两个可用的地图你可以调用：

map_low_res = "cb_2015_us_county_20m"
map_high_res = "cb_2015_us_county_500k"

如果美国人口普查改变了他们的网址，他们肯定会有一天，那么你需要更改输入文件名和网址变量。所以，你可以调用上面的函数

map_output = get_map_data(map_low_res, ".")

然后你可以像原始问题中的代码那样绘制它。首先添加一个颜色数据列（原始问题中的“county_colors”），然后将其设置为源，如下所示：

source = ColumnDataSource(map_output)

要完成所有工作，您需要导入诸如requests，os，itertools，shapefile，bokeh.models.ColumnDataSource等库...

Answer 2

一个解决方案：使用1：20,000,000形状文件而不是1：500,000文件。它会在每个县的形状周围丢失一些细节，但没有任何额外的形状（只有几条额外的线条）。

散景映射县

2 个答案: