用Matplotlib轻松复刻分析图，看看哪个城市买房最自由

作者 | 费弗里

来源 |?Python大数据分析

简介

复刻过程

• 「1 坐标系部分」

• 「2 颜色填充」

import?geopandas?as?gpd
from?shapely.geometry?import?LineString,?Point,?Polygon
import?matplotlib.pyplot?as?plt
import?numpy?as?np
import?warnings

plt.rcParams['font.sans-serif']?=?['SimHei']?#?解决matplotlib中文乱码问题
plt.rcParams['axes.unicode_minus']?=?False?#?解决matplotlib负号显示问题
warnings.filterwarnings('ignore')

#?设置中心点在南极点的正射投影
crs?=?'+proj=ortho?+lon_0=0?+lat_0=-90'

#?构建经度线并设置对应经纬度的地理坐标系
lng_lines?=?gpd.GeoDataFrame({
????'geometry':?[LineString([[lng,?-90],?[lng,?-78]])?for?lng?in?np.arange(10,?220,?210?/?38)]},?
????crs='EPSG:4326')

#?构建纬度线并设置为对应经纬度的地理坐标系
lat_lines?=?gpd.GeoDataFrame({
????'geometry':?[LineString([[lng,?lat]?for?lng?in?range(10,?220)])?for?lat?in?range(-90,?-79,?2)]},?
????crs='EPSG:4326')

2.2.2 绘制指标折线

def?fake_index(value):
????
????fake?=?[]
????fake.append(value+np.random.uniform(5,?10))
????fake.append(value-np.random.uniform(5,?10))
????
????return?np.random.choice(fake,?size=2,?replace=False).tolist()

data['购房自由指数'],?data['租房自由指数']?=?list(zip(*data['居住自由指数'].apply(fake_index)))

#?修正伪造数据中大于100和小于0的情况
data.loc[:,?'居住自由指数':]?=?data.loc[:,?'居住自由指数':].applymap(lambda?v:?100?if?v?>?100?else?v)
data.loc[:,?'居住自由指数':]?=?data.loc[:,?'居住自由指数':].applymap(lambda?v:?0?if?v?<?0?else?v)
data.head()

#?为每个城市生成1条经线
lng_lines?=?gpd.GeoDataFrame({
????'geometry':?[LineString([[lng,?-90],?[lng,?-78]])?for?lng?in?np.arange(10,?220,?210?/?data.shape[0])]},?
????crs='EPSG:4326')

#?居住自由指数对应的折线
line1?=?gpd.GeoDataFrame({
????'geometry':?[LineString([(lng,?lat)?for?lng,?lat?in?zip(np.arange(10,?220,?210?/?data.shape[0]),
????????????????????????????????????????????????????????????data['居住自由指数_映射值'])])]},?
????crs='EPSG:4326')

#?居住自由指数对应的折线上的散点
scatter1?=?gpd.GeoDataFrame({
????'geometry':?[Point(lng,?lat)?for?lng,?lat?in?zip(np.arange(10,?220,?210?/?data.shape[0]),
?????????????????????????????????????????????????????data['居住自由指数_映射值'])]},?crs='EPSG:4326')

#?购房自由指数对应的折线
line2?=?gpd.GeoDataFrame({
????'geometry':?[LineString([(lng,?lat)?for?lng,?lat?in?zip(np.arange(10,?220,?210?/?data.shape[0]),
????????????????????????????????????????????????????????????data['购房自由指数_映射值'])])]},?
????crs='EPSG:4326')

#?购房自由指数对应的折线上的散点
scatter2?=?gpd.GeoDataFrame({
????'geometry':?[Point(lng,?lat)?for?lng,?lat?in?zip(np.arange(10,?220,?210?/?data.shape[0]),
?????????????????????????????????????????????????????data['购房自由指数_映射值'])]},?crs='EPSG:4326')


#?租房自由指数对应的折线
line3?=?gpd.GeoDataFrame({
????'geometry':?[LineString([(lng,?lat)?for?lng,?lat?in?zip(np.arange(10,?220,?210?/?data.shape[0]),
????????????????????????????????????????????????????????????data['租房自由指数_映射值'])])]},?
????crs='EPSG:4326')

#?租房自由指数对应的折线上的散点
scatter3?=?gpd.GeoDataFrame({
????'geometry':?[Point(lng,?lat)?for?lng,?lat?in?zip(np.arange(10,?220,?210?/?data.shape[0]),
?????????????????????????????????????????????????????data['租房自由指数_映射值'])]},?crs='EPSG:4326')

?????????????????????????????
fig,?ax?=?plt.subplots(figsize=(8,?8))

#?绘制经度线与纬度线
ax?=?lng_lines.to_crs(crs).plot(ax=ax,?linewidth=0.4,?edgecolor='lightgrey')
ax?=?lat_lines.to_crs(crs).plot(ax=ax,?linewidth=0.75,?edgecolor='grey',?alpha=0.8)
ax?=?line1.to_crs(crs).plot(ax=ax,?color='black',?linewidth=1)
ax?=?scatter1.to_crs(crs).plot(ax=ax,?color='black',?markersize=12)
ax?=?line2.to_crs(crs).plot(ax=ax,?color='#00CED1',?linewidth=0.6)
ax?=?scatter2.to_crs(crs).plot(ax=ax,?color='#00CED1',?markersize=4)
ax?=?line3.to_crs(crs).plot(ax=ax,?color='lightgrey',?linewidth=0.6)
ax?=?scatter3.to_crs(crs).plot(ax=ax,?color='lightgrey',?markersize=4)
ax.axis('off');?#?关闭坐标轴

fig.savefig('图11.png',?dpi=500,?inches_bbox='tight',?inches_pad=0)

fig,?ax?=?plt.subplots(figsize=(8,?8))

#?绘制经度线与纬度线
ax?=?lng_lines.to_crs(crs).plot(ax=ax,?linewidth=0.4,?edgecolor='lightgrey')
ax?=?lat_lines.to_crs(crs).plot(ax=ax,?linewidth=0.75,?edgecolor='grey',?alpha=0.8)
ax?=?line1.to_crs(crs).plot(ax=ax,?color='black',?linewidth=1)
ax?=?scatter1.to_crs(crs).plot(ax=ax,?color='black',?markersize=12)
ax?=?line2.to_crs(crs).plot(ax=ax,?color='#00CED1',?linewidth=0.6)
ax?=?scatter2.to_crs(crs).plot(ax=ax,?color='#00CED1',?markersize=4)
ax?=?line3.to_crs(crs).plot(ax=ax,?color='lightgrey',?linewidth=0.6)
ax?=?scatter3.to_crs(crs).plot(ax=ax,?color='lightgrey',?markersize=4)
ax?=?polygon1.difference(polygon2).plot(ax=ax,?color='#00CED1',?alpha=0.2)
polygon2.difference(polygon1).plot(ax=ax,?color='lightgrey',?alpha=0.6)
ax.axis('off');?#?关闭坐标轴

fig.savefig('图13.png',?dpi=500,?inches_bbox='tight',?inches_pad=0)

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