我正在使用colormap.YlOrRd
彩色地图根据该地区的人口来为地图上的每个多边形(分区)着色。
但是,如果我想根据三种可能的结果(例如,天主教,长老会或英国国教徒)给每个地区加阴影,那么您会推荐什么样的颜色图。或说保守派,自由主义者或社会主义者。或已婚,单身或离婚。我在地图上有5,000个地区,并且我不想使用散点图。
这是解决两种可能结果的方法:
也可以说,其中两个结果密切相关,而第三个结果却不相关-例如:右党,社会主义人民党和社会主义人民党。在这里最好对地图进行阴影处理,以便清楚地知道右派是否在一个地区占多数,同时仍然能够可视化两个社会党之间的差异。
所以可以说我的数据是这样组织的:
RP SP PS Jefferson Urban 1: 30 40 30 Jefferson Urban 2: 40 40 20 Jefferson Urban 3: 10 30 60 Jefferson Urban 4: 5 20 75 Washington Ward 1: 80 0 20 Washington Ward 2: 90 5 5 Lincoln Park West: 10 5 85 Lincoln Park East: 10 0 90
这是我发现的三种结果解决方案中的一种: 根据每个区域的最大聚会为地图着色的位置。我所追求的不完全是您想要的,因为您无法了解每个派对在地区一级的表现。最好为每个聚会准备三张单独的地图。
我目前正在根据人口密度对每个地区进行着色,如下所示:
colormap = cm.YlOrRd
norm = colors.LogNorm(vmin=(min(population.values())), vmax=(max(population.values())))
sm = plt.cm.ScalarMappable(cmap=colormap, norm=norm)
sm.set_array([])
for district in population:
col = colormap(population[district])
p = PolygonPatch(polygon[district],facecolor=col, edgecolor=col, zorder=2, lw=None, transform=ccrs.PlateCarree())
ax.add_patch(p)