小编Jki*_*fn1的帖子

我通过创建 choropleth 地图的方法plotly似乎非常简单——加载到 DataFrame 中，加载到 geojson 中，将必要的特征分配给自定义多边形，然后绘制。

显然，在引用自定义多边形时在某处遗漏了一个步骤，因为在漫长的加载时间后只会出现一张空白地图。

需要注意的一件主要事情是，大约一半的多边形位于州内，但它们是州内的自定义多边形。因此，据我所知，choropleth_mapbox是更合适的解决方案。

图像示例，显示各州内的自定义多边形：

编码：

import pandas as pd
import plotly.express as px
import geopandas as gpd
from geojson import Polygon
import json

# reading in the dataframe
path = '/path/to/csv'
df = pd.read_csv(path)
geo_df = gpd.GeoDataFrame(df)

# reading in the geospatial data
with open('/path/to/geojson') as f:
    geojson = json.load(f)
    
# create the plot
fig = px.choropleth_mapbox(geo_df[0:50], #slicing for quick loading
                           geojson=geojson, 
                           color="MALL",
                           locations="MWS_ID", 
                           featureidkey="properties.MWS_ID",
                           center={"lat": 39, 
                                   "lon": …

Scattergeo我正在尝试在密度地图框顶部添加跟踪或叠加层white-bg，以获取通用美国各州轮廓的热图。

我使用的原因scattergeo是我想在密度地图框的顶部绘制一个星形符号，并且唯一接受的符号add_scattermapbox是一个点。如果您选择star符号，则不会添加任何符号。

mapbox_styles我还知道星号对于add_scattermapbox或 的p 是可以接受的density_scattermapbox，但目前我无法在试用金额用完后按网络负载付费。

有没有一种聪明的方法可以在图上添加星号density_mapbox？

工作分散地理

fig = go.Figure(go.Scattergeo())

fig.add_scattergeo(lat = [30, 40]
                      ,lon = [-90, -80]
                      ,hoverinfo = 'none'
                      ,marker_size = 10
                      ,marker_color = 'rgb(65, 105, 225)' # blue
                      ,marker_symbol = 'star'
                      ,showlegend = False
                     )

fig.update_geos(
    visible=False, resolution=110, scope="usa",
    showcountries=True, countrycolor="Black",
    showsubunits=True, subunitcolor="Black"
)

fig.show()

工作密度Mapbox

d = {'Location': ['Point A', 'Point B'], 'lat': [30, 40], 'long': [-90, -80], 'z': [100,200]} …