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python - 初始化 Plotly 的 Scattergeo fig 的不同方法，一种不允许我“update_geos”，另一种我不能添加数据

问题描述

我是使用 Plotly 的新手，但在学习了一些教程后，我决定开始自己的项目来研究公司的碳足迹。我配置了我自己的 JSON 数据并使用我想要的数据创建了一个 Scattergeo 图。当我想将边界从大陆更改为国家并将其更改为正交视图时，问题就出现了。从 Plotly 网站上，我找到了可以做到这一点的行：fig.update_geos(projection_type="orthographic, showcountries=True")

当我添加该代码时出现了我的问题，然后我得到了错误：AttributeError: 'dict' object has no attribute 'update_geos'

然后我意识到我这样做的方式和它在 Plotly 网站上的显示方式是不同的。我通过首先像这样导入来创建我的可视化：from plotly.graph_objs import Scattergeo, Layout和from plotly import offline. Plotly 所做的只是这行：import plotly.graph_objects as go.

我通过在字典中编写这样的代码来定义我的数据：data = [{}]并将我的布局定义为my_layout = Layout(title='How you measure up: Companies')然后创建 fig fig = {'data': data, 'layout': my_layout}。

在网站上，代码被简单地编写为fig = go.Figure(go.Scattergeo())初始化可视化和所有内容。

显然，我学到了一种不同于 Plotly 使用的方法。我尝试以几种不同的方式混合我的代码来结合 Plotly 的代码和我的代码。我希望你们可以帮助我更改我自己的代码以允许该fig.update_geos语句，或者为我指出一个教程或解决方案，在那里我可以学习如何将我自己的数据添加到 Plotly 的解决方案中。

我在下面附上了我的和 Plotly 的代码，以防有人想看看，我希望这个问题描述了我的问题，但我认为它可能会有所帮助，即使它有点长。

我的代码；我不知道如何在视觉上更新它或将其更改为正交视图。

import json
from plotly.graph_objs import Scattergeo, Layout
from plotly import offline

filename = 'compPrint1.json'
with open(filename) as f:
    all_json_data = json.load(f)

readable_file = 'readable_json_data.json'
with open(readable_file, 'w') as f:
    json.dump(all_json_data, f, indent=4)

#  cfp = Carbon FootPrint
companies, cfp, locations, lats, longs = [], [], [], [], []
for json_data in all_json_data:
    company = json_data['company']
    cp = json_data['carbonprint']
    location = json_data['location']
    lat = json_data['Latitude']
    long = json_data['Longitude']
    companies.append(company)
    cfp.append(cp)
    locations.append(location)
    lats.append(lat)
    longs.append(long)

companycfp = []
for json_data in all_json_data:
    comp = json_data['company']
    fp = json_data['carbonprint']
    stringfp = str(fp)
    compfp = f'{comp}, {stringfp} Million Metric Tons'
    companycfp.append(compfp)

data = [{
    'type': 'scattergeo',
    'lon': longs,
    'lat': lats,
    'text': companycfp,
    'marker': {
        'size': [0.4*cp for cp in cfp],
        'color': cfp,
        'colorscale': 'fall',
    },
}]

my_layout = Layout(title='How you measure up: Companies')

fig = {'data': data, 'layout': my_layout}

offline.plot(fig)

Plotly 网站代码；我不知道如何将上述数据添加到此视觉对象中。

import plotly.graph_objects as go

fig = go.Figure(go.Scattergeo())
fig.update_geos(projection_type="orthographic")
fig.update_layout(height=300, margin={"r":0,"t":0,"l":0,"b":0})
fig.show()

非常感谢您的帮助！对不起，相当长的帖子。当谈到我尝试过的事情时，它并没有太多。我还没有找到很多关于我的情况的教程，到目前为止混合和匹配我的代码并没有很好地工作。

标签： pythonjsonplotplotly

解决方案

  • 让你的代码运行，我已经处理了一些相同的数据，我可以告诉你与你的数据相同的形状
  • 由此 - 看来您正在做很多不必要的繁重工作。使用情节快递。先决条件是将您的数据放入数据框中。我相信这只是使用构造函数。
  • 那么整体解决方案变得非常简单

解决方案

import plotly.express as px

px.scatter_geo(
    pd.DataFrame(all_json_data),
    lat="Latitude",
    lon="Longitude",
    color="carbonprint",
    hover_data={"company": True, "carbonprint": ":.2f"},
).update_layout(geo={"projection":{"type":"orthographic"}})

让你的代码工作

import json
from plotly.graph_objs import Scattergeo, Layout
from plotly import offline
import pandas as pd
import numpy as np

# filename = 'compPrint1.json'
# with open(filename) as f:
#     all_json_data = json.load(f)

# readable_file = 'readable_json_data.json'
# with open(readable_file, 'w') as f:
#     json.dump(all_json_data, f, indent=4)
all_json_data = {}
df2 = pd.read_html("https://www.latlong.net/category/cities-235-15.html")[0].rename(
    columns={"Latitude": "Lat", "Longitude": "Lon"}
)
df2 = df2.rename(
    columns={"Place Name": "company", "Lat": "Latitude", "Lon": "Longitude"}
).assign(carbonprint=np.random.uniform(1, 4, len(df2)), location=df2["Place Name"])
all_json_data = df2.to_dict("records")

#  cfp = Carbon FootPrint
companies, cfp, locations, lats, longs = [], [], [], [], []
for json_data in all_json_data:
    company = json_data["company"]
    cp = json_data["carbonprint"]
    location = json_data["location"]
    lat = json_data["Latitude"]
    long = json_data["Longitude"]
    companies.append(company)
    cfp.append(cp)
    locations.append(location)
    lats.append(lat)
    longs.append(long)

companycfp = []
for json_data in all_json_data:
    comp = json_data["company"]
    fp = json_data["carbonprint"]
    stringfp = str(fp)
    compfp = f"{comp}, {stringfp} Million Metric Tons"
    companycfp.append(compfp)

data = [
    {
        "type": "scattergeo",
        "lon": longs,
        "lat": lats,
        "text": companycfp,
        "marker": {
            "size": [0.4 * cp for cp in cfp],
            "color": cfp,
            "colorscale": "fall",
        },
    }
]

my_layout = Layout(title="How you measure up: Companies")

fig = {"data": data, "layout": my_layout}

# offline.plot(fig)
go.Figure(fig)

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