疫情最新图例:疫情最新图表分析

教程|如何用ArcGIS做一张专题地图

〖A〗、专题地图是依据特定主题需求，突出展现一种或多种主题要素或现象的地图。制作专题地图的第一步是确定数据，其次是进行地图的符号化，这一步骤至关重要，因为它决定了地图所要传达的信息。这一步骤应基于经验和理论进行。 制作工具为ArcGIS Desktop中的ArcMap。

〖B〗、选择适合的投影方式，如高斯克吕格、阿尔博斯、墨卡托或兰伯特投影，将三维地理坐标转换为二维平面坐标。打开辽宁省行政区划数据，在ArcToolbox中选择【数据管理工具】，使用【投影】工具为图层定义兰伯特投影。确保数据框与图层的投影一致，避免编辑时出现空间参考不匹配的问题。

〖C〗、首先，使用ArcGIS软件将给定数据（air_pollutants.csv）导入，并设置地理坐标系。然后，将导入的数据导出为PM5浓度点图层数据。接着，添加国界线、省级行政区，并将air_pollutants数据添加至地图。选择air_pollutants图层的“属性-符号系统”，并使用“数量-分级色彩”进行符号化，值字段设为PM2_5。

〖D〗、收集整理1949-2018年各省人口变化数据。 加载全国政区地图，查看属性表。 添加Excel源数据至政区地图。 连接属性字段，确保人口数据关联。 符号化地图，使用分类表示人口变化。完成地图绘制后，添加投影、图例、比例尺等辅助元素。最后，分享制作完成的人口地图数据，以便查阅。

一张超级惊艳的图表_南丁格尔玫瑰图

图表重叠与协调：将南丁格尔玫瑰图与饼图重叠，通过调整填充色使两者协调。美化图表：调整系列填充色，利用XY Chart Labels工具优化数据标签显示，使整体效果更加美观。通过以上步骤，可以制作出一张既专业又惊艳的南丁格尔玫瑰图，用于有效地展示和分析数据。

步骤6中，将省市与模拟占比数据制作成饼图，添加数据标签，与雷达图结合。在步骤7中，将南丁格尔玫瑰图与饼图重叠，通过调整填充色使两者协调。最后，步骤8对图表进行美化，调整系列填充色，利用XY Chart Labels工具优化数据标签显示，使整体效果更加美观。

在克里米亚战争中，南丁格尔发现战地医院卫生条件恶劣导致士兵死亡，她研究了伤员死亡与卫生环境的关系，设计了生动有趣的南丁格尔玫瑰图，通过图表展示部队医院季节性死亡率，她称之为“鸡冠花图”。

Excel图表中的南丁格尔玫瑰图详解南丁格尔玫瑰图，又名鸡冠花图或极坐标区域图，起源于南丁格尔在克里米亚战争期间对士兵伤亡情况的独特分析方式。[1]它的核心功能在于直观对比各类别的数值，类似于柱形图的变形，但以极坐标轴展示，便于观察数据间的相对比例。

基于geopandas的空间数据分析——基础可视化

结合matplotlib实现个性化geopandas提供了丰富的地图绘制功能，但结合matplotlib中的功能可实现更个性化的效果。通过叠加元素，实现美观且丰富的可视化效果。在模仿中学习学习数据可视化专家的作品，模仿其优秀作品，通过实践提高自己的技能。利用geopandas进行模仿练习，不仅能够提升技术能力，还能激发创新思维。

GeoPandas的用途远不止于此。它能够用于分析和可视化来自不同领域的空间数据，帮助你发现隐藏的模式、了解各种关系，并根据基于位置的洞见做出明智的决策。推荐《Pandasx实例精解》作为进一步学习资源。

在Python地信专题中，基于geopandas进行空间数据分析时，关于坐标参考系的管理至关重要，以下是一些核心要点：CRS的基本概念：地理坐标系：如WGS84，用于确定地球表面的位置，是基于经纬度坐标系的。投影坐标系：如UTM，将球面展平以优化形状、比例和面积的计算，用于地图绘制和空间分析。

KdeplotKdeplot（Kernel Density Estimation）是一种基于seaborn库的点数据分布可视化工具。在geoplot中，kdeplot（）通过计算核密度估计来展示点数据的空间分布。关键参数如下：- df：GeoDataFrame，存放点数据。- projection：投影坐标系。- cmap：色彩映射方案。- clip：用于裁剪初始生成的核密度图。

地理数据可视化在多个领域发挥着关键作用，从研究地理空间分布、城市规划、环境保护到商业决策，均不可或缺。Python凭借其强大的数据处理和可视化库，特别是Geopandas作为其GIS领域的扩展，为地理空间数据的高效处理提供了强大工具。