zl程序教程

您现在的位置是:首页 >  后端

当前栏目

Py之mapclassify:mapclassify的简介、安装、使用方法之详细攻略

安装方法 详细 简介 攻略 py 使用
2023-09-14 09:04:48 时间

Py之mapclassify:mapclassify的简介、安装、使用方法之详细攻略

目录

mapclassify的简介

mapclassify的安装

mapclassify的使用方法

1、基础案例


mapclassify的简介

      mapclassify,Classification Schemes for Choropleth Maps,是一个用于生成分级统计地图的分类方法库,其主要关注点是确定分类数量以及将观测值分配到各个分类中。它旨在与处理地图渲染的上游地理数据处理包(如geopandas和geoplot)一起使用。

官网介绍Choropleth Mapping — Geographic Data Science with Python

mapclassify的安装

pip install mapclassify

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple mapclassify

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple mapclassify==2.4

鉴于mapclassify2.5版本导入非常耗时,可以改为mapclassify2.4版本

mapclassify的使用方法

1、基础案例

# 加载内置示例数据,报告加州58个县的就业密度


import mapclassify
y = mapclassify.load_example()
print(y.mean(),y.min(), y.max())

BoxPlot = mapclassify.BoxPlot(y)
print('BoxPlot',BoxPlot)
EqualInterval = mapclassify.EqualInterval(y)
print('EqualInterval',EqualInterval)



import numpy as np
np.random.seed(123456)
FisherJenks = mapclassify.FisherJenks(y, k=5)
print('FisherJenks',FisherJenks)
x = np.random.exponential(size=(10000,))
FisherJenks = mapclassify.FisherJenks(x, k=5)
print('FisherJenks',FisherJenks)

HeadTailBreaks = mapclassify.HeadTailBreaks(y)
print('HeadTailBreaks',HeadTailBreaks)

JenksCaspall = mapclassify.JenksCaspall(y, k=5)
print('JenksCaspall',JenksCaspall)

JenksCaspallForced = mapclassify.JenksCaspallForced(y, k=5)
print('JenksCaspallForced',JenksCaspallForced)

JenksCaspallSampled = mapclassify.JenksCaspallSampled(y, k=5)
print('JenksCaspallSampled',JenksCaspallSampled)

MaxP = mapclassify.MaxP(y)
print('MaxP',MaxP)

MaximumBreaks = mapclassify.MaximumBreaks(y, k=5)
print('MaximumBreaks',MaximumBreaks)

NaturalBreaks = mapclassify.NaturalBreaks(y, k=5)
print('NaturalBreaks',NaturalBreaks)

Quantiles = mapclassify.Quantiles(y, k=5)
print('Quantiles',Quantiles)

Percentiles = mapclassify.Percentiles(y, pct=[33, 66, 100])
print('Percentiles',Percentiles)

StdMean = mapclassify.StdMean(y)
print('StdMean',StdMean)

UserDefined = mapclassify.UserDefined(y, bins=[22, 674, 4112])
print('UserDefined',UserDefined)