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Matplotlib

MatplotlibはPythonのおよび、NumPy用のグラフ描画ライブラリです。多くの場合、IPythonと連携して使われます。

MacOS(OSX)

MacOSとは、Appleの開発していたGUI(グラフィカルユーザーインターフェース)を採用したオペレーションシステム(OS)です。Macintoshと共に、市場に出てGUIの普及に大きく貢献しました。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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日本地図への分布図の作成について

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投稿2020/01/16 00:00

日本のイベント個数をまとめたデータフレーム【df_event_count】があります。
イベント個数の分布図を日本地図に描写したいと思い下記コードを書いたら、画像の通りの結果が返ってきました。
実際のデータフレームでは北海道が1番個数が多いので、北海道が1番濃い色で描写されるはずなのですが、そうなりません。。
どこを修正すれば期待通りの描写になるかわからず苦戦しております。。
どなたかわかる方ご教授よろしくお願いいたします。。

【df_event_count】

都道府県名イベント個数
北海道119
東京都76
大阪府13
沖縄46

python

1norm = plt.Normalize(vmin= df_event_count.イベント個数.min(), vmax= df_event_count.イベント個数.max()) 2cmap = plt.get_cmap('Reds') 3df_event_count['Color'] = df_event_count.イベント個数.apply(lambda x: cmap(norm(x))) 4plt.colorbar(plt.cm.ScalarMappable(norm, cmap)) 5plt.imshow(picture(df_event_count.Color, 255)); 6

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現状のコードではpicture() に対してColorデータを df_event_count.Color のような引数で渡したしておりますが、これにより

IndexColor
0119 に対応した色
..
1276 に対応した色
..
4646 に対応した色

のようなデータが引き渡されてしまいますので、"北海道""119 に対応した色"対応がとれていない のが不具合の原因かと思います。

対策としては

Python

1df_event_count.index = df_event_count.index + 1 2plt.imshow(picture(df_event_count.Color, 255));

のうような処理を行い、

IndexColor
1119 に対応した色
..
1376 に対応した色
..
4746 に対応した色

のようなデータを渡すことで、indexが都道府県コードになるように修正する(データが都道府県コード順にならんでいることが前提ですが)か

Python

1plt.imshow(picture(df_event_count.set_index('都道府県名')['Color'], 255));

のうような処理を行い、

IndexColor
北海道119 に対応した色
..
東京都76 に対応した色
..
沖縄46 に対応した色

のように都道府県名をIndexにしたデータを渡すかすることで、"都道府県"と"データ"の対応が取れるようになるかと思います。

投稿2020/01/16 02:39

magichan

総合スコア15898

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退会済みユーザー

退会済みユーザー

2020/01/16 06:48

な、、なるほど! 詳しい説明と修正をありがとうございます!! 非常に助かりましたm(_ _)m
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