தீர்க்கப்பட்டது: கோரோப்லெத் வரைபடத்தில் லேபிளைச் சேர்க்கவும்

சமீபத்திய ஆண்டுகளில், கோரோப்லெத் வரைபடங்கள் பெருகிய முறையில் பிரபலமாகி வருகின்றன, ஏனெனில் அவை சிக்கலான தரவுகளை தெளிவான மற்றும் சுருக்கமான முறையில் எளிதில் புரிந்துகொள்ளக்கூடிய பிரதிநிதித்துவத்தை வழங்குகின்றன. ஒரு கோரோப்லெத் வரைபடம் என்பது ஒரு குறிப்பிட்ட மாறியின் மதிப்பின் படி பகுதிகள் வண்ணம் அல்லது வடிவமைத்திருக்கும் ஒரு வகையான கருப்பொருள் வரைபடமாகும். இந்த வரைபடங்களை உருவாக்குவதில் உள்ள சவால்களில் ஒன்று லேபிள்களைச் சேர்ப்பதாகும், இது பயனர்கள் குறிப்பிடப்படும் தகவலைப் புரிந்துகொள்ள உதவும். இந்தக் கட்டுரையில், பைத்தானைப் பயன்படுத்தி கோரோப்லெத் வரைபடங்களில் லேபிள்களைச் சேர்ப்பதற்கான தீர்வை ஆராய்வோம்.

பைத்தானைப் பயன்படுத்தி கோரோப்லெத் வரைபடங்களில் லேபிள்களைச் சேர்த்தல்

பைத்தானில் கோரோப்லெத் வரைபடங்களை உருவாக்குவதற்கான பொதுவான நூலகம் ஜியோபாண்டாஸ், இது புவியியல் தரவை உருவாக்க மற்றும் கையாள பயனர்களை அனுமதிக்கிறது. ஜியோபாண்டாஸ் பிரபலத்தை நீட்டிக்கிறது பாண்டாஸ் நூலகம் புவியியல் தரவுகளுடன் பணிபுரிவதற்காக குறிப்பாக வடிவமைக்கப்பட்ட தரவு கட்டமைப்புகளை வழங்குவதன் மூலம். ஜியோபாண்டாஸ் மூலம் உருவாக்கப்பட்ட கோரோப்லெத் வரைபடத்தில் லேபிள்களைச் சேர்க்க, நீங்கள் இதைப் பயன்படுத்தலாம் matplotlib நூலகம், பைத்தானில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் தரவு காட்சிப்படுத்தல் நூலகம்.

பைத்தானில் உள்ள கோரோப்லெத் வரைபடத்தில் லேபிள்களைச் சேர்ப்பதற்கான படிப்படியான வழிகாட்டி

இந்தப் பிரிவில், பைதான் மற்றும் ஜியோபாண்டாஸ் மற்றும் மேட்ப்ளாட்லிப் லைப்ரரிகளைப் பயன்படுத்தி கோரோப்லெத் வரைபடத்தில் லேபிள்களைச் சேர்க்கும் செயல்முறையை நாங்கள் மேற்கொள்வோம். இந்த வழிமுறைகளை பின்பற்றவும்:

1. முதலாவதாக, தேவையான நூலகங்களை இறக்குமதி செய்யவும்:

import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt

2. வடிவக் கோப்பைப் படியுங்கள் கோரோப்லெத் வரைபடத்தில் நீங்கள் பயன்படுத்த விரும்பும் புவியியல் எல்லைகளைக் கொண்டுள்ளது:

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

3. ஒரு உருவாக்க கோரோப்லெத் வரைபடம் ஜியோபாண்டாஸின் `ப்ளாட்` முறையைப் பயன்படுத்துதல்:

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

கோரோப்லெத் வரைபடத்தில் நீங்கள் குறிப்பிட விரும்பும் உங்கள் தரவின் நெடுவரிசையை `'மாறி'' குறிக்கிறது, மேலும் `'கூல்வார்ம்' என்பது வண்ணத் தட்டு ஆகும். இலிருந்து மற்ற விருப்பங்களைத் தேர்ந்தெடுப்பதன் மூலம் வண்ணத் தட்டுகளைத் தனிப்பயனாக்கலாம் matplotlib வண்ண திட்டங்கள்.

4. லேபிள்களைச் சேர்க்கவும் matplotlib இலிருந்து `குறிப்பு' செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்தி கோரோப்லெத் வரைபடத்திற்கு:

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)

இங்கே, GeoDataFrame இல் உள்ள ஒவ்வொரு பலகோணத்தின் சென்ட்ராய்டு வழியாகவும், அந்த நிலையில் லேபிளை (மாறியின் மதிப்பு) சேர்க்கிறோம்.

5. இறுதியாக, கோரோப்லெத் வரைபடத்தைக் காட்டு லேபிள்களுடன்:

plt.show()

GeoPandas மற்றும் matplotlib பற்றிய புரிதல்

• ஜியோபாண்டாஸ்: ஜியோபாண்டாஸ் என்பது சக்திவாய்ந்த நூலகமாகும், இது பைத்தானில் புவிசார் தரவுகளுடன் பணிபுரிவதை எளிதாகவும் திறமையாகவும் செய்கிறது. இது பல்வேறு வடிவங்களைப் படிக்கும் மற்றும் எழுதும் திறன், இடஞ்சார்ந்த செயல்பாடுகளைச் செய்வது மற்றும் மேம்பட்ட இடஞ்சார்ந்த அட்டவணைப்படுத்தலை வழங்குதல் உள்ளிட்ட இடஞ்சார்ந்த தரவுகளுடன் பணிபுரிவதற்கான திறமையான தரவு கட்டமைப்புகள் மற்றும் வழிமுறைகளை வழங்குகிறது.
• matplotlib: matplotlib என்பது பைத்தானில் உள்ள மிகவும் பிரபலமான தரவு காட்சிப்படுத்தல் நூலகங்களில் ஒன்றாகும், இது பலவிதமான சதி விருப்பங்களை வழங்குகிறது. அதன் விரிவான தனிப்பயனாக்குதல் விருப்பங்கள் பயனர்கள் சிக்கலான மற்றும் மிகவும் வடிவமைக்கப்பட்ட காட்சிப்படுத்தல்களை உருவாக்க அனுமதிக்கின்றன. இந்தக் கட்டுரையில், எங்கள் கோரோப்லெத் வரைபடத்தில் லேபிள்களைச் சேர்க்க, ஜியோபாண்டாஸுடன் இணைந்து matplotlib ஐப் பயன்படுத்தினோம்.

முடிவில், பைத்தானைப் பயன்படுத்தி கோரோப்லெத் வரைபடங்களில் லேபிள்களைச் சேர்ப்பது ஜியோபாண்டாஸ் மற்றும் மேட்ப்ளாட்லிப் நூலகங்களின் உதவியுடன் அடையக்கூடியது. இந்தக் கருவிகள் மூலம், சிக்கலான தரவின் தகவல் மற்றும் தெளிவான காட்சிப் பிரதிநிதித்துவங்களை நீங்கள் உருவாக்கலாம், இதனால் பயனர்கள் வழங்கிய தகவலைப் புரிந்துகொள்வதையும் விளக்குவதையும் எளிதாக்குகிறது.