hoangcong.hao
New member
### Cách tạo bản đồ trong Python
Bản đồ là một công cụ mạnh mẽ để trực quan hóa dữ liệu và khám phá mối quan hệ giữa các biến khác nhau.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách tạo bản đồ trong Python bằng thư viện [matplotlib] (Matplotlib — Visualization with Python).
#### 1. Nhập các thư viện cần thiết
Để tạo bản đồ trong Python, chúng tôi sẽ cần nhập các thư viện sau:
`` `Python
Nhập matplotlib.pyplot như PLT
nhập matplotlib.cm dưới dạng cm
Nhập matplotlib.colors dưới dạng màu sắc
`` `
#### 2. Tạo dữ liệu
Bước đầu tiên là tạo dữ liệu mà chúng tôi muốn trực quan hóa.Trong ví dụ này, chúng tôi sẽ tạo ra một bộ dữ liệu đơn giản về dân số thành phố ở Hoa Kỳ.
`` `Python
data = {
'Thành phố': ['Thành phố New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston', 'Philadelphia'],
'Dân số': [8,8 triệu, 4 triệu, 2,7 triệu, 2,3 triệu, 1,6 triệu]
}
`` `
#### 3. Tạo bản đồ
Bây giờ chúng ta có dữ liệu, chúng ta có thể tạo bản đồ.Để làm điều này, chúng tôi sẽ sử dụng hàm `matplotlib.pyplot.imshow ()`.Hàm này lấy một mảng dữ liệu hai chiều làm đầu vào của nó và hiển thị nó dưới dạng hình ảnh.
Trong trường hợp này, chúng tôi sẽ tạo một bản đồ của Hoa Kỳ và sử dụng dữ liệu dân số để tô màu cho từng tiểu bang.Chúng ta có thể làm điều này bằng cách tạo ra một mảng hai chiều có cùng kích thước với bản đồ Hoa Kỳ và lấp đầy từng ô với dân số của trạng thái tương ứng.
`` `Python
# Tạo một mảng hai chiều có cùng kích thước với bản đồ Hoa Kỳ
MAP_DATA = NP.ZEROS ((50, 50))
# Điền vào từng ô với dân số của trạng thái tương ứng
Đối với trạng thái trong dữ liệu ['trạng thái']:
MAP_DATA [trạng thái [0] - 1, trạng thái [1] - 1] = dữ liệu ['dân số'] [trạng thái [2] - 1]
# Hiển thị bản đồ
plt.imshow (MAP_DATA, CMAP = CM.Blues)
plt.colorbar ()
plt.show ()
`` `
#### 4. Thêm nhãn và truyền thuyết
Chúng tôi có thể thêm nhãn và truyền thuyết vào bản đồ của chúng tôi để dễ hiểu hơn.Để làm điều này, chúng ta có thể sử dụng `matplotlib.pyplot.text ()` và `matplotlib.pyplot.legend ()` Các hàm.
`` `Python
# Thêm nhãn vào các tiểu bang
Đối với trạng thái trong dữ liệu ['trạng thái']:
plt.text (trạng thái [0] - 0,5, trạng thái [1] - 0,5, trạng thái [2], phông chữ = 10)
# Thêm một huyền thoại vào bản đồ
plt.legend (dữ liệu ['thành phố'], loc = 'trên trái'))
# Hiển thị bản đồ
plt.show ()
`` `
#### 5. Lưu bản đồ
Chúng ta có thể lưu bản đồ vào một tệp bằng hàm `matplotlib.pyplot.savefig ()`.
`` `Python
plt.savefig ('map.png')
`` `
#### Mã cuối cùng
`` `Python
Nhập matplotlib.pyplot như PLT
nhập matplotlib.cm dưới dạng cm
Nhập matplotlib.colors dưới dạng màu sắc
# Tạo dữ liệu
data = {
'Thành phố': ['Thành phố New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston', 'Philadelphia'],
'Dân số': [8,8 triệu, 4 triệu, 2,7 triệu, 2,3 triệu, 1,6 triệu]
}
# Tạo bản đồ
MAP_DATA = NP.ZEROS ((50, 50))
# Điền vào từng ô với dân số của trạng thái tương ứng
Đối với trạng thái trong dữ liệu ['trạng thái']:
MAP_DATA [trạng thái [0] - 1, trạng thái [1] - 1] = dữ liệu ['dân số'] [trạng thái [trạng thái [
=======================================
### How to create a map in Python
Maps are a powerful tool for visualizing data and exploring relationships between different variables. In this tutorial, we will show you how to create a map in Python using the [Matplotlib](https://matplotlib.org/) library.
#### 1. Import the necessary libraries
To create a map in Python, we will need to import the following libraries:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
import matplotlib.colors as colors
```
#### 2. Create the data
The first step is to create the data that we want to visualize. In this example, we will create a simple dataset of the population of cities in the United States.
```python
data = {
'city': ['New York City', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston', 'Philadelphia'],
'population': [8.8 million, 4 million, 2.7 million, 2.3 million, 1.6 million]
}
```
#### 3. Create the map
Now that we have the data, we can create the map. To do this, we will use the `matplotlib.pyplot.imshow()` function. This function takes a two-dimensional array of data as its input and displays it as an image.
In this case, we will create a map of the United States and use the population data to color each state. We can do this by creating a two-dimensional array of the same size as the United States map and filling each cell with the population of the corresponding state.
```python
# Create a two-dimensional array of the same size as the United States map
map_data = np.zeros((50, 50))
# Fill each cell with the population of the corresponding state
for state in data['state']:
map_data[state[0] - 1, state[1] - 1] = data['population'][state[2] - 1]
# Display the map
plt.imshow(map_data, cmap=cm.Blues)
plt.colorbar()
plt.show()
```
#### 4. Add labels and legends
We can add labels and legends to our map to make it easier to understand. To do this, we can use the `matplotlib.pyplot.text()` and `matplotlib.pyplot.legend()` functions.
```python
# Add labels to the states
for state in data['state']:
plt.text(state[0] - 0.5, state[1] - 0.5, state[2], fontsize=10)
# Add a legend to the map
plt.legend(data['city'], loc='upper left')
# Display the map
plt.show()
```
#### 5. Save the map
We can save the map to a file using the `matplotlib.pyplot.savefig()` function.
```python
plt.savefig('map.png')
```
#### Final code
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
import matplotlib.colors as colors
# Create the data
data = {
'city': ['New York City', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston', 'Philadelphia'],
'population': [8.8 million, 4 million, 2.7 million, 2.3 million, 1.6 million]
}
# Create the map
map_data = np.zeros((50, 50))
# Fill each cell with the population of the corresponding state
for state in data['state']:
map_data[state[0] - 1, state[1] - 1] = data['population'][state[
Bản đồ là một công cụ mạnh mẽ để trực quan hóa dữ liệu và khám phá mối quan hệ giữa các biến khác nhau.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách tạo bản đồ trong Python bằng thư viện [matplotlib] (Matplotlib — Visualization with Python).
#### 1. Nhập các thư viện cần thiết
Để tạo bản đồ trong Python, chúng tôi sẽ cần nhập các thư viện sau:
`` `Python
Nhập matplotlib.pyplot như PLT
nhập matplotlib.cm dưới dạng cm
Nhập matplotlib.colors dưới dạng màu sắc
`` `
#### 2. Tạo dữ liệu
Bước đầu tiên là tạo dữ liệu mà chúng tôi muốn trực quan hóa.Trong ví dụ này, chúng tôi sẽ tạo ra một bộ dữ liệu đơn giản về dân số thành phố ở Hoa Kỳ.
`` `Python
data = {
'Thành phố': ['Thành phố New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston', 'Philadelphia'],
'Dân số': [8,8 triệu, 4 triệu, 2,7 triệu, 2,3 triệu, 1,6 triệu]
}
`` `
#### 3. Tạo bản đồ
Bây giờ chúng ta có dữ liệu, chúng ta có thể tạo bản đồ.Để làm điều này, chúng tôi sẽ sử dụng hàm `matplotlib.pyplot.imshow ()`.Hàm này lấy một mảng dữ liệu hai chiều làm đầu vào của nó và hiển thị nó dưới dạng hình ảnh.
Trong trường hợp này, chúng tôi sẽ tạo một bản đồ của Hoa Kỳ và sử dụng dữ liệu dân số để tô màu cho từng tiểu bang.Chúng ta có thể làm điều này bằng cách tạo ra một mảng hai chiều có cùng kích thước với bản đồ Hoa Kỳ và lấp đầy từng ô với dân số của trạng thái tương ứng.
`` `Python
# Tạo một mảng hai chiều có cùng kích thước với bản đồ Hoa Kỳ
MAP_DATA = NP.ZEROS ((50, 50))
# Điền vào từng ô với dân số của trạng thái tương ứng
Đối với trạng thái trong dữ liệu ['trạng thái']:
MAP_DATA [trạng thái [0] - 1, trạng thái [1] - 1] = dữ liệu ['dân số'] [trạng thái [2] - 1]
# Hiển thị bản đồ
plt.imshow (MAP_DATA, CMAP = CM.Blues)
plt.colorbar ()
plt.show ()
`` `
#### 4. Thêm nhãn và truyền thuyết
Chúng tôi có thể thêm nhãn và truyền thuyết vào bản đồ của chúng tôi để dễ hiểu hơn.Để làm điều này, chúng ta có thể sử dụng `matplotlib.pyplot.text ()` và `matplotlib.pyplot.legend ()` Các hàm.
`` `Python
# Thêm nhãn vào các tiểu bang
Đối với trạng thái trong dữ liệu ['trạng thái']:
plt.text (trạng thái [0] - 0,5, trạng thái [1] - 0,5, trạng thái [2], phông chữ = 10)
# Thêm một huyền thoại vào bản đồ
plt.legend (dữ liệu ['thành phố'], loc = 'trên trái'))
# Hiển thị bản đồ
plt.show ()
`` `
#### 5. Lưu bản đồ
Chúng ta có thể lưu bản đồ vào một tệp bằng hàm `matplotlib.pyplot.savefig ()`.
`` `Python
plt.savefig ('map.png')
`` `
#### Mã cuối cùng
`` `Python
Nhập matplotlib.pyplot như PLT
nhập matplotlib.cm dưới dạng cm
Nhập matplotlib.colors dưới dạng màu sắc
# Tạo dữ liệu
data = {
'Thành phố': ['Thành phố New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston', 'Philadelphia'],
'Dân số': [8,8 triệu, 4 triệu, 2,7 triệu, 2,3 triệu, 1,6 triệu]
}
# Tạo bản đồ
MAP_DATA = NP.ZEROS ((50, 50))
# Điền vào từng ô với dân số của trạng thái tương ứng
Đối với trạng thái trong dữ liệu ['trạng thái']:
MAP_DATA [trạng thái [0] - 1, trạng thái [1] - 1] = dữ liệu ['dân số'] [trạng thái [trạng thái [
=======================================
### How to create a map in Python
Maps are a powerful tool for visualizing data and exploring relationships between different variables. In this tutorial, we will show you how to create a map in Python using the [Matplotlib](https://matplotlib.org/) library.
#### 1. Import the necessary libraries
To create a map in Python, we will need to import the following libraries:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
import matplotlib.colors as colors
```
#### 2. Create the data
The first step is to create the data that we want to visualize. In this example, we will create a simple dataset of the population of cities in the United States.
```python
data = {
'city': ['New York City', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston', 'Philadelphia'],
'population': [8.8 million, 4 million, 2.7 million, 2.3 million, 1.6 million]
}
```
#### 3. Create the map
Now that we have the data, we can create the map. To do this, we will use the `matplotlib.pyplot.imshow()` function. This function takes a two-dimensional array of data as its input and displays it as an image.
In this case, we will create a map of the United States and use the population data to color each state. We can do this by creating a two-dimensional array of the same size as the United States map and filling each cell with the population of the corresponding state.
```python
# Create a two-dimensional array of the same size as the United States map
map_data = np.zeros((50, 50))
# Fill each cell with the population of the corresponding state
for state in data['state']:
map_data[state[0] - 1, state[1] - 1] = data['population'][state[2] - 1]
# Display the map
plt.imshow(map_data, cmap=cm.Blues)
plt.colorbar()
plt.show()
```
#### 4. Add labels and legends
We can add labels and legends to our map to make it easier to understand. To do this, we can use the `matplotlib.pyplot.text()` and `matplotlib.pyplot.legend()` functions.
```python
# Add labels to the states
for state in data['state']:
plt.text(state[0] - 0.5, state[1] - 0.5, state[2], fontsize=10)
# Add a legend to the map
plt.legend(data['city'], loc='upper left')
# Display the map
plt.show()
```
#### 5. Save the map
We can save the map to a file using the `matplotlib.pyplot.savefig()` function.
```python
plt.savefig('map.png')
```
#### Final code
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
import matplotlib.colors as colors
# Create the data
data = {
'city': ['New York City', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston', 'Philadelphia'],
'population': [8.8 million, 4 million, 2.7 million, 2.3 million, 1.6 million]
}
# Create the map
map_data = np.zeros((50, 50))
# Fill each cell with the population of the corresponding state
for state in data['state']:
map_data[state[0] - 1, state[1] - 1] = data['population'][state[
