こんな人にオススメ
plotlyのgo.Layoutの引数になるgeoにprojectionっていう引数があって、これでマップの図法を変更できる。けど、どんな図法があるの？
ということで、今回はplotlyのgo.Layoutの引数となるgeo（layout.geo）の引数projectionで選択可能な図法を全てマップ化してみる。
図法の総数は脅威の83ということで恐ろしいことありゃしない。そもそもgeoを使用する人がそこまでいるかわからんけど、一覧がないから作ってみる。
ただし、83全てをこの記事に載せると記事が激重になるので、以下の4つのアルファベットに分けて記事を書くことにする。基準は先頭の文字。
- aからd
- eからg
- hからn
- oからz
今回は先頭文字がhからnの図法を描いてみる。その他の図法は以下。
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【plotly&layout.geo】projectionのtype一覧（名称先頭がa~d編）
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【plotly&layout.geo】projectionのtype一覧（名称先頭がe~g編）
【plotly&layout.geo】projectionのtype一覧（名称先頭がo~z編）
目次（クリックでジャンプ）
マップ作成
ということで早速マップ作成を行う。今回はマップの描き方、図法がメインになるのでplotlyの「Mixed Subplots in Python」の火山の位置データを使用する。
下準備
import pandas as pd import plotly.graph_objects as go import plotly.io as pio
下準備のimport関連。pandasでデータを読み込み・整理し、goでマップ化、そしてpioで保存。
データの読み込み
# 火山データの取得 file = '<https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/volcano_db.csv>' df = pd.read_csv(file, encoding='iso-8859-1',) print(df.columns.values) # ['Number' 'Volcano Name' 'Country' 'Region' 'Latitude' 'Longitude' 'Elev' # 'Type' 'Status' 'Last Known']
GitHubに火山のデータがあるようなのでこれを読み込み。ヘッダーには番号や名前などが記載されている。今回は座標と火山の名称を使用することとする。
マップ化
# projection_typeをいじって色々な図法を試す
for num, projection_type in enumerate(projection_types):
plot = [
go.Scattergeo(
lat=df['Latitude'], lon=df['Longitude'],
text=df['Volcano Name'], # 追加テキストは火山の名称
marker_color='crimson', # マーカーの色は赤系
marker_symbol='triangle-up' # マーカーは上向き三角
),
]
layout = go.Layout(
# マップタイトルを作成
title=f'{num}: {projection_type}',
geo=dict(
# 図法を設定
projection_type=projection_type,
# 緯度・経度の線を表示
lataxis_showgrid=True, lonaxis_showgrid=True,
),
)
fig = go.Figure(data=plot, layout=layout)
# fig.show()
pio.orca.config.executable = '/Applications/orca.app/Contents/MacOS/orca'
pio.write_html(fig, f'{projection_type}.html', )
pio.write_image(fig, f'{projection_type}.png')
今回は特に説明せずにサクッと作成。Scattergeoについては以下の記事参照。
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【plotly&Scattergeo】世界地図に各国の首都の位置をプロット
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projection_type一覧（h~n）
ということでprojection_typeのうち、先頭アルファベットがh~nのものをマップ化。マップは動かせるようにしてあるので、自由にグリグリしていただきたい。