使用python在国家地图上绘制数据的最简单方法

Question

无法删除问题。请参考问题：Shade states of a country according to dictionary values with Basemap

我想绘制每个墨西哥州的数据（某一年的患病人数）。 我正在使用jupyter笔记本。 到目前为止，我已经看到了几个选项和教程，但似乎没有人明确解释如何绘制一个国家的地图。下面我解释一些选项/教程中，我所看到的，为什么他们没有工作（这我只是认为，教程不是很简单的）：

1. 散景（http://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/gallery/texas.html）。在教程中，德克萨斯状态被绘制，因为us_counties在bokeh.sampledata中。但是我没有在样本数据中找到其他国家。

2. mpl_toolkits.basemap（http://www.geophysique.be/2011/01/27/matplotlib-basemap-tutorial-07-shapefiles-unleached/）。尽管我能够导入shapefile，但我无法运行from shapefile import ShapeFile（ImportError：无法导入名称ShapeFile）。此外，我还无法下载dbflib库。

3. Vincent（Why Python Vincent map visuzalization does not map data from Data Frame?）当我在上述教程的答案中运行代码时，没有出现图像（尽管我使用了命令vincent.core.initialize_notebook()）。

4. Plotly（https://plot.ly/python/choropleth-maps/）。本教程绘制美国从csv表导入信息的地图（没有其他国家的信息可用）。如果想绘制另一个国家，是否有可能制作桌子？

探讨了这4个选项我发现教程不是很清楚或容易遵循。我发现很难相信在蟒蛇中绘制一个国家的地图是困难的。我认为必须有比以往教程中解释的更简单的方法。

现在的问题是： 哪个是最简单（希望简单）的方式来绘制一个国家（任何）与Python的地图，以及如何？

我已经安装了以下软件包：matplotlib，pyshp，mpl_toolkits.basemap，bokeh，pandas，numpy。 我也下载了墨西哥的地图从http://www.gadm.org/

在此先感谢。

Answer 1

这可能不是您希望的答案，但您看过Plotly for maps？他们的例子看起来完全像你想要做的，尽管我自己并不熟悉它，而且我不知道他们有哪些地图可用，以及上传自己的地图是多么容易。

Answer 2

虽然这个问题目前的形式似乎是无法回答的，但我至少会注意到当你使用底图的时候你似乎出了什么问题 - 你不想导入Shapefile，只是使用readshapefile方法读取它一个Basemap对象，像这样的：

m = Basemap(projection='tmerc') 
m.readshapefile("/path/to/your/shapefile", "mexican_states") 

然后，您将能够通过m.mexican_states访问每个国家的边界​​的坐标（作为阵列的列表）和相应的信息（如姓名，也许一个蔡作馨代码）通过m.mexican_states_info。然后，您需要某种类型的字典或DataFrame，其中包含状态的名称/代码（对应于m.mexican_states_info中的内容）以及要绘制的值。一个简单的例子会工作是这样的，假设你有一个名为mexican_states_sick_people字典看起来像{"Mexico City":123, "Chiapas":35, ...}：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from matplotlib.collections import PatchCollection 
from mpl_toolkits.basemap import Basemap 
from shapely.geometry import Polygon 
from descartes import PolygonPatch 

fig, ax = plt.subplots() 

# Set up basemap and read in state shapefile (this will draw all state boundaries) 
m = Basemap(projection='tmerc') 
m.readshapefile("/path/to/your/shapefile", "mexican_states") 

# Get maximum number of sick people to calculate shades for states based on relative number  
max_sick = np.max(mexican_states_sick_people.values()) 

# Loop through the states contained in shapefile, attaching a PolygonPatch for each of them with shade corresponding to relative number of sick people 
state_patches = [] 
for coordinates, state in zip(m.mexican_states, m.mexican_states_info): 
    if state["State_name"] in mexican_states_sick_people.keys(): 
     shade = mexican_states_sick_people[state["State_name"]]/max_sick  
     state_patches.append(PolygonPatch(Polygon(coordinates), fc = "darkred", ec='#555555', lw=.2, alpha=shade, zorder=4) 

# Put PatchCollection of states on the map 
ax.add_collection(PatchCollection(state_patches, match_original=True)) 

这个例子应该或多或少的功能，如果你有状态的工作shape文件，并确保你所拥有的病人的数据集有一些标识符（名称或代码），允许你将这些数字与shapefile中的状态标识符进行匹配（这是循环中shade = ...行所依赖的 - 在示例中，我使用shapefile中的名称作为键访问字典中的val）。

希望这会有所帮助，祝你好运！