Plotly：如何为 Scattergeo 设置手动边界框？

Question

我正在尝试为各种变量计算美国人口的平均中心，所以我的第一步是按县计算过去 10 年的人口中心，看看它们是否与 @987654321 匹配@ of this figure（至少粗略地说，因为人口普查使用的是更精细的地理分辨率。）正如你所料，这是一种极其延迟的 Manifest Destiny：

（如果有人好奇，根据许多人口中心计算这些点的公式是on page 2 here。）

我正在从 R/RStudio 迁移到 Jupyter，使用 pandas、plotly、numpy 等。我通常是一名 JavaScript 工程师，但我对 Python 很满意，并且比 R 更喜欢它！使用fantastic tutorial on plotly.graph_objects.Scattergeo 中的机场地图示例，我能够计算出看起来相似的点，但我被国家决议困住了，所以我不知道我做得有多好：

当然，我可以手动缩放，但我真的很想了解默认情况下如何仅关注密苏里州。我找到了这个useful CodePen，但由于 Python 中有很多不同的优秀映射工具，我不确定如何通过 JS 移植。

我当前的地图，基于上面的教程，设置了基本的情节，然后在第二行修改了布局的范围——我不确定这是否是plotly 的标准，或者只是为了方便。

尽管我很欣赏 Python，但直接访问 update_layout 的文档有点像兔子洞“密苏里。”我意识到这很简单——只是有点学习曲线。

import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go

meanCenters = pd.read_json('{"year": {"0": 2010, "1": 2011, "2": 2012, "3": 2013, "4": 2014, "5": 2015, "6": 2016, "7": 2017, "8": 2018, "9": 2019}, "lat": {"0": 37.52908501121699, "1": 37.51719645600817, "2": 37.50264465332917, "3": 37.489564543614605, "4": 37.47311004581999, "5": 37.45358003505096, "6": 37.43623735876329, "7": 37.423475510154134, "8": 37.4121869670822, "9": 37.40021167050047}, "lng": {"0": -92.1522086893934, "1": -92.17800419530532, "2": -92.20484620692078, "3": -92.23312370193283, "4": -92.26617930383293, "5": -92.30498885605378, "6": -92.3395596061908, "7": -92.36398254029461, "8": -92.38362683728195, "9": -92.40337680455285}}')

fig = go.Figure(data=go.Scattergeo(
    lon = meanCenters['lng'],
    lat = meanCenters['lat'],
    mode = 'markers'
))
fig.update_layout(
    geo_scope='usa',
    height=600
)
fig.show()

数据包含在上面——谢谢，@vestland！ -- 但为了便于阅读，在此重印

year    lat lng
2010    37.52908501121699   -92.1522086893934
2011    37.51719645600817   -92.17800419530532
2012    37.50264465332917   -92.20484620692078
2013    37.489564543614605  -92.23312370193283
2014    37.47311004581999   -92.26617930383293
2015    37.45358003505096   -92.30498885605378
2016    37.43623735876329   -92.3395596061908
2017    37.423475510154134  -92.36398254029461
2018    37.4121869670822    -92.38362683728195
2019    37.40021167050047   -92.40337680455285

Answer 1

我还没有找到一种方法来指定如何直接显示像Missouri 这样的地理区域，但是您可以指定如何使用以下方法关注您的数据：

fig.update_geos(fitbounds='locations')

您的数据样本会为您提供以下信息：

因此，这种简单的方法对于包含较大美国地图的较大数据集更有意义。但是这里有一件非常好的事情是，您可以使用px.Line() 构建您的图形，然后使用例如：

fig.add_traces(go.Scattergeo(lat=[41,36], lon=[-96,-89]

这些坐标恰好使地图的轮廓包含Missouri，所以你会得到这个（标记设置为 100% 透明）：

如果我对您的理解正确，这或多或少就是您要找的东西？ 也许从这个建议中得到的最好的结论是，您可以使用px.express 构建一个图形，使用fig.add_traces(go.Scattergeo()) 添加数据，然后使用fig.update_geos() 而不仅仅是fig.update_layout() 编辑地理特征。

这里有一个完整的代码sn-p重现第二个图：

import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
meanCenters = pd.read_json('{"year": {"0": 2010, "1": 2011, "2": 2012, "3": 2013, "4": 2014, "5": 2015, "6": 2016, "7": 2017, "8": 2018, "9": 2019}, "lat": {"0": 37.52908501121699, "1": 37.51719645600817, "2": 37.50264465332917, "3": 37.489564543614605, "4": 37.47311004581999, "5": 37.45358003505096, "6": 37.43623735876329, "7": 37.423475510154134, "8": 37.4121869670822, "9": 37.40021167050047}, "lng": {"0": -92.1522086893934, "1": -92.17800419530532, "2": -92.20484620692078, "3": -92.23312370193283, "4": -92.26617930383293, "5": -92.30498885605378, "6": -92.3395596061908, "7": -92.36398254029461, "8": -92.38362683728195, "9": -92.40337680455285}}')

fig = px.line_geo(lat=meanCenters['lat'], lon=meanCenters['lng'])

fig.add_traces(go.Scattergeo(lat=[41,36], lon=[-96,-89],
                             mode = 'markers',
                             marker = dict(size = 2,color = 'rgba(0, 0, 0, 0)'),
                             name='Missouri'))

fig.update_geos(visible=True, resolution=50, scope="north america",
                fitbounds='locations',
                showcountries=True, countrycolor="Black",
                showsubunits=True, subunitcolor="grey")

fig.show()