如何使用纬度,经度和值作为幅度正确绘制密度热图?
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【中文标题】如何使用纬度,经度和值作为幅度正确绘制密度热图?【英文标题】:How to properly plot a density heat map using lat, lon and values as magnitude? 【发布时间】:2021-05-09 10:05:41 【问题描述】:作为有用的信息,我使用的是 spyder,我的数据集包含 4,173,841 个数据点和 69 列,文件大小为 3.05 Gb(图像后仍有部分问题的解释)。
这是我正在使用的代码:
data=pd.read_csv('/Users/Me/Documents/Python/JAN-2021-ee.csv')
import plotly.express as px
map = px.density_mapbox(data, lat='latitude',lon='longitude',z='Total emissions',radius=10,mapbox_style="stamen-terrain")
from plotly.offline import plot
plot(map)
这是我得到的:
我的目标是得到这样的东西(内置画面):
我很难弄清楚为什么我不能得到相同或相似的结果,任何想法我都会非常感激!谢谢。
【问题讨论】:
【参考方案1】:我尝试只使用一天作为示例并运行以下基本相同的代码,并绘制了一张漂亮的地图。
将熊猫导入为 pd
data=pd.read_csv('/Users/Documents/Python/jan-2021-ee.csv')
data['dtg']=pd.to_datetime(data['dtg'])
#data.info()
df=data[data['dtg']<'2021-1-3']
df
import plotly.express as px
map = px.density_mapbox(data_frame=df,lat='latitude',lon='longitude',z='Total emissions',mapbox_style='carto-positron',radius=5,zoom=5)
#data.columns
from plotly.offline import plot
plot(map)
结果如下:
简而言之,很遗憾,情节不适用于几千个样本点。
【讨论】:
以上是关于如何使用纬度,经度和值作为幅度正确绘制密度热图?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章