使geopandas顏色跨子圖同步

我正在按郵政編碼映射資料。我在下面粘貼了 geopandas DataFrame (geodata_mainland) 的螢屏截圖（很抱歉沒有以易于重現的方式包含它，如果有人知道如何為 geopandas 幾何列執行此操作，我很樂意更新它）。對于阿拉斯加和夏威夷，我有單獨的 DataFrame，分別稱為 ak 和 hi。我正在使用以下代碼按郵政編碼映射四分位數，并帶有阿拉斯加和夏威夷的插圖。

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(20,20))
geodata_mainland.plot(column='quartile', cmap='Purples', linewidth=0.1, ax=ax, edgecolor='black', legend = True,categorical=True) 
ax2 = fig.add_axes([0.1, 0.25, 0.2, 0.2])
ak.plot(column='quartile', cmap='Purples', linewidth=0.1, ax=ax2, edgecolor='black', legend = False)
ax3 = fig.add_axes([0.32, 0.3, 0.1, 0.1])
hi.plot(column='quartile', cmap='Purples', linewidth=0.1, ax=ax3, edgecolor='black', legend = False)
ax.axis('off')
ax2.set_xticks([])
ax2.set_yticks([])
ax3.set_xticks([])
ax3.set_yticks([])

除了阿拉斯加和夏威夷的四分位數和顏色之間的映射不同之外，它的效果非常好。具體來說，兩個州的所有郵政編碼都是四分位數 4，但是因為我將它們分開繪制，所以它們顯示為四分位數 1 的顏色。是否可以跨子圖同步顏色和值之間的映射？我還插入了我當前的地圖以供參考。

uj5u.com熱心網友回復：

• 解決方案很簡單，傳遞vmin和vmax引數到plot()
• 使用了來自 GitHub 的幾何圖形并合成了四分位數
• 顏色正確，插圖不同可能是由于幾何形狀不同

解決方案

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(20, 20))
geodata_mainland.plot(
    column="quartile",
    cmap="Purples",
    linewidth=0.1,
    ax=ax,
    edgecolor="black",
    legend=True,
    categorical=True,
)
ax2 = fig.add_axes([0.1, 0.25, 0.2, 0.2])
ak.plot(
    column="quartile",
    cmap="Purples",
    vmin=1,
    vmax=4,
    linewidth=0.1,
    ax=ax2,
    edgecolor="black",
    legend=False,
)
ax3 = fig.add_axes([0.32, 0.3, 0.1, 0.1])
hi.plot(
    column="quartile",
    cmap="Purples",
    vmin=1,
    vmax=4,
    linewidth=0.1,
    ax=ax3,
    edgecolor="black",
    legend=False,
)
ax.axis("off")
ax2.set_xticks([])
ax2.set_yticks([])
ax3.set_xticks([])
ax3.set_yticks([])

設定

• 獲取幾何
• 合成四分位數，其中 AK 和 HI 為 4

from pathlib import Path
import requests, urllib
import pandas as pd
import numpy as np
import geopandas as gpd

url = "https://raw.githubusercontent.com/gweissman86/three_digit_zips/main/three_dig_zips/three_dig_zips"
f = Path.cwd().joinpath("ZIP3")
if not f.is_dir():
    f.mkdir()
    for e in [".cpg", ".dbf", ".prj", ".shp", ".shx"]:
        r = requests.get(f"{url}{e}", stream=True, headers={"User-Agent": "XY"})
        with open(f.joinpath(f"three_dig_zips{e}"), "wb") as fd:
            for chunk in r.iter_content(chunk_size=128):
                fd.write(chunk)


gdf = gpd.read_file(list(f.glob("*.shp"))[0])

gdf_states = gpd.read_file(
    "https://raw.githubusercontent.com/martynafford/natural-earth-geojson/master/50m/cultural/ne_50m_admin_1_states_provinces.json"
).loc[lambda d: d["iso_a2"].eq("US"), ["iso_3166_2", "name", "region_sub", "geometry"]]

gdf = (
    gdf.sjoin(gdf_states.to_crs(gdf.crs), how="left")
    .assign(quartile=lambda d: np.random.randint(1, 5, len(d)))
    .reset_index(drop=True)
)
gdf.loc[gdf["iso_3166_2"].isin(["US-AK", "US-HI"]), "quartile"] = 4

# final setup ...
geodata_mainland = gdf.loc[~gdf["iso_3166_2"].isin(["US-AK", "US-HI"])]
ak = gdf.loc[gdf["iso_3166_2"].isin(["US-AK"])]
hi = gdf.loc[gdf["iso_3166_2"].isin(["US-HI"])]

uj5u.com熱心網友回復：

可能還有另一種方法，但我發現它可以定義自定義顏色圖。例如：

from matplotlib import colors
cmap = colors.ListedColormap([(0,1,0,0.25),(0, 0.75, 0.25,0.5),(0, 0.25, 0.75,0.75),(0,0,1,1)] )
boundaries = [0,1.1,2.1,3.1,4.1]
norm = colors.BoundaryNorm(boundaries, cmap.N, clip=True)

然后使用顏色圖定義自定義圖例：

from matplotlib.patches import Patch
legend_elements = [Patch(facecolor=(0,1,0,0.25), edgecolor='white',
                         label='First Quartile'),Patch(facecolor=(0, 0.75, 0.25,0.5), edgecolor='white',
                         label='Second Quartile'),Patch(facecolor=(0, 0.25, 0.75,0.75), edgecolor='white',
                         label='Third Quartile'),Patch(facecolor=(0,0,1,1), edgecolor='white',
                         label='Fourth Quartile')]
ax.legend(handles=legend_elements)

標籤：Python 熊猫 matplotlib 大熊猫

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