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utilisation de python3-plotly - Python 3...

Publié le 8 mai 2020, dernière mise-à-jour le 19 mars 2023, 6 visites, 23644 visites totales.

utilisation de python3-plotly - Python 3 plotting library for publication-quality graphs
https://plotly.com/python/
d’après : http://gael-varoquaux.info/slides_etalab_2020

exemples

import json
with open('geojson-counties-fips.json',"r") as response:
		JSON = json.load(response)
#JSON : dict et list
#JSON["features"][0 à N-1] sont les N surfaces
#JSON["features"][0]['id'] === CSV['fips']
#JSON["features"][0]['geometry']['type']='Polygon'
#JSON["features"][0]['geometry']['coordinates']=[[[-86.496774, 32.344437], [-86.717897, 32.402814], [-86.814912, 32.340803], [-86.890581, 32.502974], [-86.917595, 32.664169], [-86.71339, 32.661732], [-86.714219, 32.705694], [-86.413116, 32.707386], [-86.411172, 32.409937], [-86.496774, 32.344437]]]

import pandas
CSV = pandas.read_csv("fips-unemp-16.csv",dtype={"fips": str})
#CSV['fips'] et CSV['unemp']

Une carte des USA où la couleur des surfaces identifiées par JSON["features"][0][’id’] === CSV[’fips’] est donnée par la valeur de CSV[’unemp’] en allant de 0 à12.

import plotly.express as px
fig = px.choropleth(CSV, 
	geojson=JSON,
	locations='fips',
	color='unemp',
	color_continuous_scale="Viridis",
	range_color=(0, 12),
	scope="usa",							  
	labels={'unemp':'PRG3:unemployment rate'})

fig.update_layout(margin={"r":0,"t":0,"l":0,"b":0})
fig.show()

On obtient :

Attention, il y a de nombreux appels externes : creativecommons.org , openstreetmap.org , mapbox.cn , mapbox.com , carto.com , cartodb-basemaps-c.global.ssl.fastly.net , cdn.plot.ly , get.webgl.org , github.com , plotly.com , stamen-tiles.a.ssl.fastly.net , stamen.com , www.w3.org ,

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[bruno sanchiz]

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