「Matplotlib チュートリアル：あなたの国の地図をさらなるレベルへ」

Matplotlib チュートリアル 国の地図を更なるレベルへ

Matplotlib チュートリアル

PythonとMatplotlibを使って美しい地図を描く方法

はい、上記の地図はMatplotlibを使用して作成しました。このチュートリアルでは、その方法を紹介します。

アイデアは、再利用可能で柔軟な関数を作成することで、任意の地域の美しい地図を即座に描画できるようにすることです。

このような関数を使えば、地理的な要素を持つチャートやインフォグラフィックを作成する際に、大量の時間を節約できます。

また、再利用可能なコードの力を示したいと思っています。なぜなら、データ可視化で働く多くのプログラマーが、そうしたベストプラクティスを忘れているからです。

• 「オートエンコーダーメソッドを使用したTensorFlowとKerasにおける異常検知」
• 「Cを使用してLLMsを最適化し、GPT、Lama、Whisperを自分のラップトップで実行する」
• 「ニューラルネットワークのプログラミング方法」

このチュートリアルには、上記のアフリカ地図を作成するために必要なコードのすべての行が含まれています。

さあ、始めましょう。

ステップ1：ジオデータのダウンロード

チュートリアルを始める前に、こちらからジオデータをダウンロードする必要があります：

World Boundaries GeoJSON — 非常に高解像度

これは、ワールドバンクの公式境界線データセットであり、自由に使用できる公開データセットです。

ステップ2：ライブラリのインポート

通常どおり、必要なライブラリをインポートしますが、多くは必要ありません。地理的データがあるため、プロットをできるだけ簡単にするためにgeopandasを使用します。

import numpy as npimport pandas as pdimport seaborn as snsimport geopandas as gpdimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.patheffects as PathEffectsfrom matplotlib.patches import Polygon

まだ見たことのないPathEffectsというインポートもあります。これは後で国のラベルの周りに枠を作成するために使用します。

ステップ3：seabornスタイルの作成

プロットする前に、常にseabornスタイルを作成して統一感を持たせます。ここでは、background_color、font_family、text_colorのみを定義しています。背景色は海を表すためにライトブルーに設定しています。

font_family = "sans"background_color = "#D4F1F4"text_color = "#040303"sns.set_style({    "axes.facecolor": background_color…

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