1000字范文,内容丰富有趣,学习的好帮手!
1000字范文 > Python地理可视化:plotly绘制mapbox地图热力密度图

Python地理可视化:plotly绘制mapbox地图热力密度图

时间:2019-08-27 19:23:13

相关推荐

Python地理可视化:plotly绘制mapbox地图热力密度图

Python地理可视化:plotly绘制mapbox地图热力密度图

import plotly.graph_objects as goimport numpy as npKEYS = ['中心点经纬度', '维度', '经度', '内容']def get_data():city_name = ['北京', '上海', '广州', '深圳', '成都']latlngs = [[39.929986, 116.395645], # 北京中心点经纬度[31.249162, 121.487899], # 上海中心点经纬度[23.19, 113.30765], # 广州中心点经纬度[22.546054, 114.025974], # 深圳中心点经纬度[30.679943, 104.067923]] # 成都中心点经纬度lats = []lons = []for ll in latlngs:lats.append(ll[0])lons.append(ll[1])ret = {KEYS[0]: latlngs[4],KEYS[1]: lats,KEYS[2]: lons,KEYS[3]: city_name}return retif __name__ == '__main__':data = get_data()center_loc = data[KEYS[0]]lats = data[KEYS[1]]lons = data[KEYS[2]]texts = data[KEYS[3]]z_value = np.random.random(size=5)print(z_value)fig = go.Figure(go.Densitymapbox(lat=lats,lon=lons,z=z_value,radius=25, ))fig.update_layout(mapbox_style="stamen-terrain", # open-street-mapmapbox_center_lon=center_loc[1],mapbox_center_lat=center_loc[0],mapbox_zoom=3)fig.update_layout(margin={'l': 50, 't': 50, 'b': 50, 'r': 50})fig.show()

输出结果:

本内容不代表本网观点和政治立场,如有侵犯你的权益请联系我们处理。
网友评论
网友评论仅供其表达个人看法,并不表明网站立场。