使用python在國家地圖上繪製數據的最簡單方法

Question

無法刪除問題。請參考問題：Shade states of a country according to dictionary values with Basemap

我想繪製每個墨西哥州的數據（某一年的患病人數）。 我正在使用jupyter筆記本。 到目前爲止，我已經看到了幾個選項和教程，但似乎沒有人明確解釋如何繪製一個國家的地圖。下面我解釋一些選項/教程中，我所看到的，爲什麼他們沒有工作（這我只是認爲，教程不是很簡單的）：

1. 散景（http://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/gallery/texas.html）。在教程中，德克薩斯狀態被繪製，因爲us_counties在bokeh.sampledata中。但是我沒有在樣本數據中找到其他國家。

2. mpl_toolkits.basemap（http://www.geophysique.be/2011/01/27/matplotlib-basemap-tutorial-07-shapefiles-unleached/）。儘管我能夠導入shapefile，但我無法運行from shapefile import ShapeFile（ImportError：無法導入名稱ShapeFile）。此外，我還無法下載dbflib庫。

3. Vincent（Why Python Vincent map visuzalization does not map data from Data Frame?）當我在上述教程的答案中運行代碼時，沒有出現圖像（儘管我使用了命令vincent.core.initialize_notebook()）。

4. Plotly（https://plot.ly/python/choropleth-maps/）。本教程繪製美國從csv表導入信息的地圖（沒有其他國家的信息可用）。如果想繪製另一個國家，是否有可能製作桌子？

探討了這4個選項我發現教程不是很清楚或容易遵循。我發現很難相信在蟒蛇中繪製一個國家的地圖是困難的。我認爲必須有比以往教程中解釋的更簡單的方法。

現在的問題是： 哪個是最簡單（希望簡單）的方式來繪製一個國家（任何）與Python的地圖，以及如何？

我已經安裝了以下軟件包：matplotlib，pyshp，mpl_toolkits.basemap，bokeh，pandas，numpy。 我也下載了墨西哥的地圖從http://www.gadm.org/

在此先感謝。

Answer 1

這可能不是您希望的答案，但您看過Plotly for maps？他們的例子看起來完全像你想要做的，儘管我自己並不熟悉它，而且我不知道他們有哪些地圖可用，以及上傳自己的地圖是多麼容易。

Answer 2

雖然這個問題目前的形式似乎是無法回答的，但我至少會注意到當你使用底圖的時候你似乎出了什麼問題 - 你不想導入Shapefile，只是使用readshapefile方法讀取它一個Basemap對象，像這樣的：

m = Basemap(projection='tmerc') 
m.readshapefile("/path/to/your/shapefile", "mexican_states") 

然後，您將能夠通過m.mexican_states訪問每個國家的邊界​​的座標（作爲陣列的列表）和相應的信息（如姓名，也許一個蔡作馨代碼）通過m.mexican_states_info。然後，您需要某種類型的字典或DataFrame，其中包含狀態的名稱/代碼（對應於m.mexican_states_info中的內容）以及要繪製的值。一個簡單的例子會工作是這樣的，假設你有一個名爲mexican_states_sick_people字典看起來像{"Mexico City":123, "Chiapas":35, ...}：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from matplotlib.collections import PatchCollection 
from mpl_toolkits.basemap import Basemap 
from shapely.geometry import Polygon 
from descartes import PolygonPatch 

fig, ax = plt.subplots() 

# Set up basemap and read in state shapefile (this will draw all state boundaries) 
m = Basemap(projection='tmerc') 
m.readshapefile("/path/to/your/shapefile", "mexican_states") 

# Get maximum number of sick people to calculate shades for states based on relative number  
max_sick = np.max(mexican_states_sick_people.values()) 

# Loop through the states contained in shapefile, attaching a PolygonPatch for each of them with shade corresponding to relative number of sick people 
state_patches = [] 
for coordinates, state in zip(m.mexican_states, m.mexican_states_info): 
    if state["State_name"] in mexican_states_sick_people.keys(): 
     shade = mexican_states_sick_people[state["State_name"]]/max_sick  
     state_patches.append(PolygonPatch(Polygon(coordinates), fc = "darkred", ec='#555555', lw=.2, alpha=shade, zorder=4) 

# Put PatchCollection of states on the map 
ax.add_collection(PatchCollection(state_patches, match_original=True)) 

這個例子應該或多或少的功能，如果你有狀態的工作shape文件，並確保你所擁有的病人的數據集有一些標識符（名稱或代碼），允許你將這些數字與shapefile中的狀態標識符進行匹配（這是循環中shade = ...行所依賴的 - 在示例中，我使用shapefile中的名稱作爲鍵訪問字典中的val）。

希望這會有所幫助，祝你好運！