plotly map 不显示几何图形

Question

我正在尝试使用 plotly 绘制构成不列颠哥伦比亚省一部分的多边形地理数据框。我已经使用 geopandas 绘制了 gdf，所以我知道几何图形没问题。当我尝试使用 plotly 语法使用几何列代替 json 文件绘制地理数据框时，该图在浏览器中打开一个 window，其中包含图例和颜色条，但没有地图 int盒子。

pacificrange_CP_web.to_crs(pyproj.CRS.from_epsg(4326), inplace=True)

fig = px.choropleth(pacificrange_CP_web, 
                geojson=pacificrange_CP_web.geometry, 
                locations=pacificrange_CP_web.polyid, 
                color="protected")
fig.update_geos(fitbounds="locations", 
            visible=False)

fig.show()

据我了解，plotly 不像 geopandas 那样支持任何 crs。所以在第一行我重新投影。

此外，我对位置提示犹豫不决。我假设这是一种识别等值线内单个多边形的方法？

我也试过将 gdf 转换为 json 文件并将其用于几何图形并将两者链接起来，但这是另一个问题。

如果有人能指出我哪里出错了，将不胜感激。

Answer 1

使用了 GitHub
很明显这个几何体有太多部分无法用 plotly 有效地绘制
- 创建了效用函数 reduce_geometry()，它具有三种减少几何形状的方法，即 MultiPolygon
- 可以使用 size、percentile 或 topn。已经演示了 topn，它只使用 N 个最大的几何形状 MultiPolygon
- 这个函数也有模式来获得它所做的事情的透明度。 join() 此信息到 GeoDataFrame（在 hover_data 中使用）
- MultiGeometry 仍然意味着悬停文本在显示的位置有些奇怪。可选 explode() 几何到多边形
它不是 EPSG:4326 所以预计可以与 plotly

import geopandas as gpd
import shapely.geometry
import numpy as np
import plotly.express as px
import requests
from pathlib import Path
from zipfile import ZipFile
import urllib
import pandas as pd

# fmt: off
# download boundaries
url = "https://github.com/maxduso/pacificrange_CP_web/blob/85b3005c0d95e838f9e18e1e7923e90adfbba682/pacificrange_subset.zip?raw=true"

f = Path.cwd().joinpath(urllib.parse.urlparse(url).path.split("/")[-1])
# fmt: on

if False and f.exists():
    f.unlink()

if not f.exists():
    r = requests.get(url, stream=True, headers={"User-Agent": "XY"})
    with open(f, "wb") as fd:
        for chunk in r.iter_content(chunk_size=128):
            fd.write(chunk)
    zfile = ZipFile(f)
    zfile.extractall(f.stem)

# load downloaded boundaries
gdf2 = gpd.read_file(str(f.parent.joinpath(f.stem).joinpath(f"{f.stem}.shp")))

# utility function to reduce number of polygons in multipolygon
# one of following can be passed
#   size - minimum size of a polygon within multiploygon
#   percentile - for example 95, take 5% largest polygons
#   topn - take largest n polygons
def reduce_geometry(g, size=None, percentile=None, topn=None, info=False):
    if isinstance(g, shapely.geometry.Polygon):
        if info:
            return {"minarea": g.area, "polycount": 1, "kept": 1}
        else:
            return g
    if percentile:
        size = np.percentile([p.area for p in g.geoms], percentile)
    elif topn:
        topn = min(topn, len(g.geoms))
        size = sorted([p.area for p in g.geoms])[-topn]
    polys = [p for p in g.geoms if p.area >= size]
    infod = {"minarea": size, "polycount": len(g.geoms), "kept": len(polys)}

    if info:
        return infod
    if len(polys) == 1:
        return polys[0]
    elif len(polys) == 0:
        return g.geoms[np.argmax([p.area for p in g.geoms])]
    else:
        return shapely.geometry.MultiPolygon(polys)


# simplify geometry, take biggest n polygons in each multipolygon
# join info of this process onto data frame for transparency
TOPN = 20
gdf2 = gdf2.join(
    gdf2["geometry"].apply(reduce_geometry, topn=TOPN, info=True).apply(pd.Series)
)
gdf2["geometry"] = gdf2["geometry"].apply(reduce_geometry, topn=TOPN)

# optionally explode multipolygons into polygons (means hover text is better...)
EXPLODE=True
if EXPLODE:
    gdf2 = pd.merge(
        gdf2.drop(columns="geometry"),
        gdf2["geometry"].explode(index_parts=True).reset_index(),
        left_index=True,
        right_on="level_0",
    ).assign(
        source_polyid=lambda d: d["polyid"],
        polyid=lambda d: d.loc[:, ["polyid", "level_1"]]
        .astype(str)
        .apply("_".join, axis=1)
    )

# make geopandas data frame compatible with question code...
pacificrange_CP_web = (
    gdf2.to_crs("EPSG:4326")
    .set_index("polyid", drop=False)
)

fig = px.choropleth(
    pacificrange_CP_web,
    geojson=pacificrange_CP_web.geometry,
    locations=pacificrange_CP_web.polyid,
    hover_name="name_e",
    hover_data=["polycount","kept"],
    color="protected",
)
fig.update_geos(fitbounds="locations", visible=False).update_layout(
    margin={"l": 0, "r": 0, "t": 0, "b": 0}
)

mapbox 等值线

layout = dict(
    mapbox={
        "style": "carto-positron",
        "center": {
            "lon": sum(pacificrange_CP_web.total_bounds[[0, 2]]) / 2,
            "lat": sum(pacificrange_CP_web.total_bounds[[1, 3]]) / 2,
        },
        "zoom": 7,
    },
    margin={"l": 0, "r": 0, "t": 0, "b": 0},
)

px.choropleth_mapbox(
    pacificrange_CP_web,
    geojson=pacificrange_CP_web.geometry,
    locations="polyid",
    hover_name="name_e",
    hover_data=["polycount", "kept"],
    color="protected",
).update_layout(layout)

plotly map 不显示几何图形

plotly map does not display geometries

mapping

plotly

mapbox 等值线