python畫地圖等高線

『壹』 📊 數據可視化 | matplotlib - contourf（等高線圖）

等高線圖是展示二維數據分布的圖表，通過線條或顏色表示不同數值區域，相鄰等高線數值間隔相等。常用於地形、物理場、氣象等領域，直觀揭示數據變化與關聯性。等高線密集程度、斜率和曲率顯示數據分布與趨勢，填充顏色表示數值大小。

等高線圖python示例代碼示例公式：f(x, y) = (1 - x / 2 + x ** 5 + y ** 3) * np.exp(-x ** 2 - y ** 2)。這個公式用於計算函數值。f(x, y)表示函數，其中x和y是參數。整個公式將多項式函數與指數函數相乘，將輸入x和y映射為輸出值。

等高線圖生成步驟：1）通過meshgrid函數生成二維數組X、Y，表示網格點的x和y坐標。2）計算函數值，形成Z數組。3）使用plt.contourf函數繪制等高線圖。

在plt.contourf參數說明中，X、Y二維數組是網格點坐標，Z數組是對應網格點的函數值。參數還包括colors、levels等，分別用於設置填充顏色與等高線等級。

『貳』 【Python】數據可視化庫Plotly(含各類圖介紹)

【Python】探索Plotly：豐富的數據可視化庫

當我們談論數據可視化時，matplotlylib和pyecharts是常見的工具。然而，今天要重點關注的是Plotly，一款因其前端使用JavaScript而展現出獨特魅力的庫。可以直接通過pip進行安裝：github.com/plotly/plotly.py。

在Python中，Plotly的使用極其簡便，下面以一個柱狀圖為例，展示其易用性：

與matplotlylib類似，但操作流程更為直觀。此外，Plotly提供了豐富的定製選項，如個性化顯示，這使得數據呈現更為清晰易讀，如柱狀圖的增長趨勢。

Plotly庫涵蓋了多種圖表類型，包括但不限於散點圖、折線圖、餅圖、條形圖、箱型圖，甚至還有熱圖、地圖分布等高級可視化。下面是一些基本圖表的Demo：

• 散點圖：散點圖有助於揭示變數間復雜的關系，不僅僅是線性，可能涉及指數或對數關系，對決策提供重要參考。


• 折線圖：時間序列數據的趨勢分析首選，如監控數據的可視化。


• 餅圖：適合展示項目組成結構，如開銷佔比。


• TreeMap：展現層級關系的數據，類似於地圖的結構。


• 水平/縱向柱狀圖：對比個體間的差異。


• 箱型圖：反映數據分布特徵和多組數據比較。


• 等高線圖：二維或三維表示數據分布。


• 熱圖：展示用戶行為，如點擊和瀏覽頻率。


• 三元圖：展示三個成分的比例，物理化學中常見。


• 雷達圖：多維數據的直觀展現，如角色能力評估。


• 極坐標圖：頻率響應特性可視化。


• 瀑布圖：展示數值變化的絕對值與相對值。


• 漏斗圖：轉化率分析的圖形化表示。


• 氣泡分布圖：復雜數據的多層次展示。

Plotly的強大遠不止於此，更多類型可訪問其官網plotly.com/python/stati...獲取詳細信息。深入了解Plotly，讓你的數據可視化更加生動和富有洞察力。