ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ: ಕೊರೊಪ್ಲೆತ್ ನಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಲೇಬಲ್ ಸೇರಿಸಿ

ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ, ಕೊರೊಪ್ಲೆತ್ ನಕ್ಷೆಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಜನಪ್ರಿಯವಾಗಿವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಡೇಟಾದ ಸ್ಪಷ್ಟ ಮತ್ತು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸುಲಭವಾದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಕೊರೊಪ್ಲೆತ್ ನಕ್ಷೆಯು ಒಂದು ರೀತಿಯ ವಿಷಯಾಧಾರಿತ ನಕ್ಷೆಯಾಗಿದ್ದು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವೇರಿಯಬಲ್‌ನ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಬಣ್ಣ ಅಥವಾ ವಿನ್ಯಾಸ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ನಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವಲ್ಲಿನ ಸವಾಲುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಲೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಅಗತ್ಯತೆಯಾಗಿದೆ, ಇದು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ಪೈಥಾನ್ ಬಳಸಿ ಕೊರೊಪ್ಲೆತ್ ನಕ್ಷೆಗಳಿಗೆ ಲೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ನಾವು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ.

ಪೈಥಾನ್ ಬಳಸಿ ಕೊರೊಪ್ಲೆತ್ ನಕ್ಷೆಗಳಿಗೆ ಲೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೊರೊಪ್ಲೆತ್ ನಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಾಮಾನ್ಯ ಗ್ರಂಥಾಲಯವಾಗಿದೆ ಜಿಯೋಪಾಂಡಾಗಳು, ಇದು ಜಿಯೋಸ್ಪೇಷಿಯಲ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಜಿಯೋಪಾಂಡಾಸ್ ಜನಪ್ರಿಯತೆಯನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ ಪಾಂಡಾಗಳ ಗ್ರಂಥಾಲಯ ಭೌಗೋಳಿಕ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಮೂಲಕ. ಜಿಯೋಪಾಂಡಾಸ್‌ನೊಂದಿಗೆ ರಚಿಸಲಾದ ಕೊರೊಪ್ಲೆತ್ ನಕ್ಷೆಗೆ ಲೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲು, ನೀವು ಇದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು ಮ್ಯಾಟ್‌ಪ್ಲೋಟ್‌ಲಿಬ್ ಲೈಬ್ರರಿ, ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಗ್ರಂಥಾಲಯ.

ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೊರೊಪ್ಲೆತ್ ನಕ್ಷೆಗೆ ಲೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಹಂತ-ಹಂತದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ

ಈ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ, ಪೈಥಾನ್ ಮತ್ತು ಜಿಯೋಪಾಂಡಾಸ್ ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಟ್‌ಪ್ಲಾಟ್ಲಿಬ್ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕೊರೊಪ್ಲೆತ್ ನಕ್ಷೆಗೆ ಲೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮೂಲಕ ನಾವು ನಡೆಯುತ್ತೇವೆ. ಈ ಹಂತಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ:

1. ಮೊದಲು, ಅಗತ್ಯ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳನ್ನು ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ:

import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt

2. ಆಕಾರ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಓದಿ ನೀವು ಕೊರೊಪ್ಲೆತ್ ನಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಲು ಬಯಸುವ ಭೌಗೋಳಿಕ ಗಡಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ:

data = gpd.read_file('path/to/your/shapefile.shp')

3. ಎ ರಚಿಸಿ ಕೊರೊಪ್ಲೆತ್ ನಕ್ಷೆ GeoPandas ನಿಂದ `ಪ್ಲಾಟ್` ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುವುದು:

ax = data.plot(column='variable', cmap='coolwarm', legend=True)

ಅಲ್ಲಿ `'ವೇರಿಯೇಬಲ್'` ನೀವು ಕೊರೊಪ್ಲೆತ್ ಮ್ಯಾಪ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಬಯಸುವ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದಿಂದ ಕಾಲಮ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು `'ಕೂಲ್‌ವಾರ್ಮ್' ಎಂಬುದು ಬಣ್ಣದ ಪ್ಯಾಲೆಟ್ ಆಗಿದೆ. ನಿಂದ ಇತರ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಆರಿಸುವ ಮೂಲಕ ನೀವು ಬಣ್ಣದ ಪ್ಯಾಲೆಟ್ ಅನ್ನು ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಬಹುದು matplotlib ಬಣ್ಣದ ಯೋಜನೆಗಳು.

4. ಲೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ ಮ್ಯಾಟ್‌ಪ್ಲಾಟ್ಲಿಬ್‌ನಿಂದ `ಅನೋಟೇಟ್' ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕೊರೊಪ್ಲೆತ್ ನಕ್ಷೆಗೆ:

for x, y, label in zip(data.geometry.centroid.x, data.geometry.centroid.y, data['variable']):
    ax.annotate(label, xy=(x, y), xytext=(x, y), color='black', fontsize=8)

ಇಲ್ಲಿ, ನಾವು GeoDataFrame ನಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಯ ಸೆಂಟ್ರಾಯ್ಡ್ ಮೂಲಕ ಪುನರಾವರ್ತನೆ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ಆ ಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿ ಲೇಬಲ್ (ವೇರಿಯಬಲ್ ಮೌಲ್ಯ) ಅನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತೇವೆ.

5. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಕೊರೊಪ್ಲೆತ್ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ತೋರಿಸಿ ಲೇಬಲ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ:

plt.show()

GeoPandas ಮತ್ತು matplotlib ಅನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

• ಜಿಯೋಪಾಂಡಾಸ್: ಜಿಯೋಪಾಂಡಾಸ್ ಪ್ರಬಲ ಲೈಬ್ರರಿಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಜಿಯೋಸ್ಪೇಷಿಯಲ್ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಸುಲಭ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಸಮರ್ಥ ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ವಿವಿಧ ಸ್ವರೂಪಗಳನ್ನು ಓದುವ ಮತ್ತು ಬರೆಯುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿತ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಸೂಚ್ಯಂಕವನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು.
• matplotlib: matplotlib ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿನ ಅತ್ಯಂತ ಜನಪ್ರಿಯ ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಲೈಬ್ರರಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ, ಇದು ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಪ್ಲಾಟಿಂಗ್ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಇದರ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಗ್ರಾಹಕೀಕರಣ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾದ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ನಮ್ಮ ಕೊರೊಪ್ಲೆತ್ ನಕ್ಷೆಗೆ ಲೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ನಾವು ಜಿಯೋಪಾಂಡಾಸ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಮ್ಯಾಟ್‌ಪ್ಲಾಟ್ಲಿಬ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದೇವೆ.

ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ, ಪೈಥಾನ್ ಬಳಸಿ ಕೊರೊಪ್ಲೆತ್ ನಕ್ಷೆಗಳಿಗೆ ಲೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು ಜಿಯೋಪಾಂಡಾಸ್ ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಟ್‌ಪ್ಲಾಟ್ಲಿಬ್ ಲೈಬ್ರರಿಗಳ ಸಹಾಯದಿಂದ ಸಾಧಿಸಬಹುದಾಗಿದೆ. ಈ ಪರಿಕರಗಳೊಂದಿಗೆ, ನೀವು ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾದ ತಿಳಿವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟ ದೃಶ್ಯ ನಿರೂಪಣೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು, ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಅರ್ಥೈಸಲು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ.