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如何在 plotly chloropeth map (python) 代码：（python中plotly）

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对于如何在plotlychloropethmap(python)代码：感兴趣的读者，本文将会是一篇不错的选择，我们将详细介绍python中plotly，并为您提供关于2021-11-21：map[i]

对于如何在 plotly chloropeth map (python) 代码：感兴趣的读者，本文将会是一篇不错的选择，我们将详细介绍python中plotly，并为您提供关于2021-11-21：map [i][j] == 0，代表 (i,j) 是海洋，渡过的话代价是 2， map [i][j] == 1，代表 (i,j) 是陆地，渡过的话代价是 1， map [i][j] == 2，代表、2022-08-23：以下 go 语言代码输出什么？A：map [baz:2 foo:0]；B：map [bar:1 baz:2]；C：map [baz:2]；D：不确定。 package main impo、chloropeth() 得到了一个意外的关键字参数“位置”、Java 8 Lambdas Map 到 Map>的有用信息。

本文目录一览：

如何在 plotly chloropeth map (python) 代码：（python中plotly）

如何在 plotly chloropeth map (python) 代码：（python中plotly）

如何解决如何在 plotly chloropeth map (python) 代码：

我正在尝试使用他们在欧洲电视网中的结果来设置欧洲国家的地图。 我有一个按钮可以选择不同的国家（意大利、法国、葡萄牙、英国等...）

例如，如果我选择查看瑞典的结果，我想在地图上看到其他人根据色标给出的点数。我成功了！

但我想形象化瑞典，例如在地图上用黑色显示，以便更好地了解它的位置，以及“符号的邻域效应”。

  1. fig3 = go.figure(data=go.Choropleth(
  2.     locations=Euro_tr[''Country_code''],# Spatial coordinates
  3.     z = Euro_tr[''Italy''],# Data to be color-coded
  4.     locationmode = "ISO-3",colorbar_title = "Points donnés",text=Euro_tr[''Country''],))
  7. fig3.update_layout(
  8.     title_text = ''score Eurovision'',margin={"r":55,"t":55,"l":55,"b":55},height=500,geo_scope="europe",)
  10. #Make a button for each country
  11. button=[]
  12. for country in Euro_tr.columns[1:-1] :
  13.     dico=dict (
  14.                     label=country,method="update",args = [{''z'': [ Euro_tr[country] ] }],)
  15.     button.append(dico)
  17. fig3.update_layout(
  18.      updatemenus=[
  19.         dict(
  20.             buttons=button,y=0.9,x=0,xanchor=''right'',yanchor=''top'',active=0,),])

正如您在显示给予瑞典分数的示例中所见，我希望瑞典采用特定颜色，与其他国家、给予分数的国家和未给予分数的国家无关。

Example map with click on button "Sweden"

感谢您的帮助！

解决方法

我遵循了@vestland 的回答，并通过使用 fig.add_traces(go.Choropleth)

成功地将我感兴趣的国家置于一种颜色，独立于其他颜色

为了能够根据我感兴趣的国家/地区更改数据和跟踪，我使用了流线型和按钮。

  1. import streamlit as st
  2. import pandas as pd
  3. import numpy as np
  4. import plotly.express as px
  5. import plotly.graph_objects as go 
  7. # Creation of graphes for each country 
  8. Graphes=[]
  9. for country in Euro_tr.columns[1:-1] : #To pass each country 
  11.     Graphe=go.Figure(data=go.Choropleth(
  12.     locations=Euro_tr[''Country_code''],# Spatial coordinates
  13.     z = Euro_tr[country],# Data to be color-coded
  14.     locationmode = "ISO-3",colorbar_title = "Points donnés",autocolorscale= False,colorscale="viridis",text=Euro_tr[''Country''],))
  15.     
  16.     # customisation : title according to the country and its points
  17.     Graphe.update_layout(
  18.     title_text = "Total :Points donnés à {fcountry} qui a remporté {fpoints} points".format(fcountry = country,fpoints = Eurovision_tot[''Result_tot''][Eurovision_tot["Country"]==country].values[0]),margin={"r":55,"t":55,"l":55,"b":55},height=500,)
  19.  )
  20.     # block a specific zoom on the map ( scope "europe" isn''t complete for eurovision countries xD!)
  21.     Graphe.update_geos(
  22.     center=dict(lon= 23,lat= 54),lataxis_range=[31.0529,-40.4296],lonaxis_range=[-24,88.2421],projection_scale=3
  23.     )
  24.     
  25.     # add trace for the specific country.
  26.     Graphe.add_traces(go.Choropleth(locations=Country_df[''Country_code''][Country_df["Country"]==country],z = [1],colorscale = [[0,col_swe],[1,col_swe]],colorbar=None,showscale = False))
  27.     
  28.     Graphes.append(Graphe)
  30. #creation selectbox to select country
  31. col12,col22 = st.beta_columns([0.2,0.8])   # I use columns to put the selector on a  side and the graph on other side 
  32. Pays=list(Euro_tr.columns[1:-1]) # List containing country''s name
  33. Selection_Pays = col12.selectbox('''',(Pays)) #create a multiple selector with the different countries as possible choice
  36. # define action according to the selection.
  37. for country in Pays :
  38.         if Selection_Pays== country : #if country is selected
  39.             col22.plotly_chart(Graphes[Pays.index(country)]) # plot the corresponding map.

enter image description here

,

即使您已经使用 px.express 构建您的等值线图，您始终可以使用带有 fig.add_traces(go.Choropleth) 的 plotly.graph_objects 添加跟踪，例如：

  1. col_swe = ''Black''
  2. fig.add_traces(go.Choropleth(locations=df_swe[''iso_alpha''],showscale = False)
  3.               )

据我所知，不可能直接为单个国家/地区定义单一颜色，这就是为什么我指定 z=[1] 作为值和自定义比例 colorscale = [[0,col_swe]] 以确保瑞典始终显示为“黑色”。

enter image description here

代码：

  1. import plotly.express as px
  2. import plotly.graph_objects as go
  4. df = px.data.gapminder().query("year==2007")
  5. fig = px.choropleth(df,locations="iso_alpha",color="lifeExp",# lifeExp is a column of gapminder
  6.                     hover_name="country",# column to add to hover information
  7.                     color_continuous_scale=px.colors.sequential.Plasma)
  9. df_swe = df[df[''country'']==''Sweden'']
  10. col_swe = ''Black''
  12. fig.add_traces(go.Choropleth(locations=df_swe[''iso_alpha''],showscale = False)
  13.               )
  15. f = fig.full_figure_for_development(warn=False)
  17. fig.show()

2021-11-21：map [i][j] == 0，代表 (i,j) 是海洋，渡过的话代价是 2， map [i][j] == 1，代表 (i,j) 是陆地，渡过的话代价是 1， map [i][j] == 2，代表

2021-11-21：map [i][j] == 0，代表 (i,j) 是海洋，渡过的话代价是 2， map [i][j] == 1，代表 (i,j) 是陆地，渡过的话代价是 1， map [i][j] == 2，代表

2021-11-21：map [i][j] == 0，代表 (i,j) 是海洋，渡过的话代价是 2，
map [i][j] == 1，代表 (i,j) 是陆地，渡过的话代价是 1，
map [i][j] == 2，代表 (i,j) 是障碍，无法渡过，
每一步上、下、左、右都能走，返回从左上角走到右下角最小代价是多少，如果无法到达返回 - 1。
来自网易。

答案 2021-11-21：

A * 算法。根据代价排小根堆，到最后就是最优解。小根堆空了，返回 - 1。
时间复杂度：O ((N2)*logN)。
额外空间复杂度：O (N2)。

代码用 golang 编写。代码如下：

package main

import (
    "fmt"
    "sort"
)

func main() {
   
    map0 := [][]int{
   
        {
   1, 0, 1},
        {
   2, 0, 1},
    }
    ret := minCost(map0)
    fmt.Println(ret)
}

func minCost(map0 [][]int) int {
   
    if map0[0][0] == 2 {
   
        return -1
    }
    n := len(map0)
    m := len(map0[0])
    heap := make([]*Node, 0) //模拟小根堆
    visited := make([][]bool, n)
    for i := 0; i < n; i++ {
   
        visited[i] = make([]bool, m)
    }
    add(map0, 0, 0, 0, &heap, visited)
    for len(heap) > 0 {
   
        sort.Slice(heap, func(i, j int) bool {
   
            a := heap[i]
            b := heap[j]
            return a.cost < b.cost
        })
        cur := heap[0]
        heap = heap[1:]
        if cur.row == n-1 && cur.col == m-1 {
   
            return cur.cost
        }
        add(map0, cur.row-1, cur.col, cur.cost, &heap, visited)
        add(map0, cur.row+1, cur.col, cur.cost, &heap, visited)
        add(map0, cur.row, cur.col-1, cur.cost, &heap, visited)
        add(map0, cur.row, cur.col+1, cur.cost, &heap, visited)
    }
    return -1
}

func add(m [][]int, i int, j int, pre int, heap *[]*Node, visited [][]bool) {
   
    if i >= 0 && i < len(m) && j >= 0 && j < len(m[0]) && m[i][j] != 2 && !visited[i][j] {
   
        *heap = append(*heap, NewNode(i, j, pre+twoSelectOne(m[i][j] == 0, 2, 1)))
        visited[i][j] = true
    }
}

type Node struct {
   
    row  int
    col  int
    cost int
}

func NewNode(a, b, c int) *Node {
   
    ret := &Node{
   }
    ret.row = a
    ret.col = b
    ret.cost = c
    return ret
}

func twoSelectOne(c bool, a int, b int) int {
   
    if c {
   
        return a
    } else {
   
        return b
    }
}

执行结果如下：
图片

左神 java 代码

2022-08-23：以下 go 语言代码输出什么？A：map [baz:2 foo:0]；B：map [bar:1 baz:2]；C：map [baz:2]；D：不确定。 package main impo

2022-08-23：以下 go 语言代码输出什么？A：map [baz:2 foo:0]；B：map [bar:1 baz:2]；C：map [baz:2]；D：不确定。 package main impo

2022-08-23：以下 go 语言代码输出什么？A：map [baz:2 foo:0]；B：map [bar:1 baz:2]；C：map [baz:2]；D：不确定。

package main

import (
    "fmt"
)

func main() {
    m := map[string]int{"foo": 0, "bar": 1, "baz": 2}
    for k := range m {
        if k == "foo" {
            delete(m, "bar")
        }
        if k == "bar" {
            delete(m, "foo")
        }
    }
    fmt.Println(m)
}

答案 2022-08-23：

答案选 D。因为 map 中元素顺序是随机的，因此结果不确定，每次运行结果可能不一样。

在这里插入图片描述

chloropeth() 得到了一个意外的关键字参数“位置”

chloropeth() 得到了一个意外的关键字参数“位置”

从 plotly.express.choropleth() 开始，plotly.express.choropleth() 有参数 locations 而不是 location。

Java 8 Lambdas Map<String, String> 到 Map<String, Map<String, Long>>

Java 8 Lambdas Map 到 Map>

如何解决Java 8 Lambdas Map<String, String> 到 Map<String, Map<String, Long>>

我有一个服务可以返回响应并将其映射到 Map<String,String> object

在此之后，我需要计算新地图的键并插入所有出现的键以及它们出现的次数。

它们的键是通过获取关联字符串的第一个字符来计算的。

Key: A -> August/Air

Key: B -> Boat/Big

示例：

服务响应：

{
    {
        "august","red"
    },{
        "air",{
        "boat","blue"
    },{
        "big","red"
    }
}

预期输出：

{
    "a" : {
        "red" : 2
    },"b" : {
        "blue" : 1,"red": 1
    }
}

我已经在 J​​ava 7 中做到了这一点，但我想将 lambdas 应用于此。

Map<String,Map<String,AtomicLong>> map = new HashMap<>();

String key = ...
String value = ...

Response.incrementCount(key,value);

map.put(key,Response.count.get(key));

响应.java

public static Map<String,AtomicLong>> count = new HashMap<>();

public static void incrementCount(String key,String value) {
    count.computeIfAbsent(key,k -> new HashMap<>());

    AtomicLong actual = count.get(key).get(value);
    Map<String,AtomicLong> stringAtomicLongMap = count.get(key);
    if (null == actual) {
        actual = new AtomicLong();
        stringAtomicLongMap.put(value,actual);
        count.put(key,stringAtomicLongMap);
    }
    actual.incrementAndGet();
}

解决方法

现有的 Map<String,String> map 应该这样转换：

  1. 按key的第一个字符分组
  2. 对于值，按值和计数频率分组
static Map<String,Map<String,Long>> convert(Map<String,String> map) {
    return map.entrySet()
            .stream()
            .collect(Collectors.groupingBy(
                e -> e.getKey().substring(0,1),LinkedHashMap::new,// (optionally) use to keep insertion order
                Collectors.groupingBy(
                    Map.Entry::getValue,Collectors.counting()
                )
            ));
}

测试：

Map<String,String> map = Map.of(
    "august","red","air","boat","blue","big","red"
);
Map<String,Long>> result = convert(map);
    
result.forEach((k,v) -> System.out.printf("''%s'': %s%n",k,v));

输出：

''a'': {red=2}
''b'': {red=1,blue=1}
,

这是使用 Stream API 的解决方案：

Map<String,Long>> resultMap = map.entrySet().stream()
    .map(entry -> {
        String firstChar = entry.getKey().substring(0,1);
        return new AbstractMap.SimpleEntry<>(firstChar,entry.getValue());
    })
    .collect(Collectors.groupingBy(
        Map.Entry::getKey,Collectors.groupingBy(Map.Entry::getValue,Collectors.counting())
    ));

实际发生的事情：

  • 给定的条目更改为只有第一个字符（但作为字符串）作为条目的键
  • 此类条目按键（第一个字符）分组
  • 如果此键有多个值 - 它们按条目值分组 - 并对这些值进行计数

我们今天的关于如何在 plotly chloropeth map (python) 代码：和python中plotly的分享已经告一段落，感谢您的关注，如果您想了解更多关于2021-11-21：map [i][j] == 0，代表 (i,j) 是海洋，渡过的话代价是 2， map [i][j] == 1，代表 (i,j) 是陆地，渡过的话代价是 1， map [i][j] == 2，代表、2022-08-23：以下 go 语言代码输出什么？A：map [baz:2 foo:0]；B：map [bar:1 baz:2]；C：map [baz:2]；D：不确定。 package main impo、chloropeth() 得到了一个意外的关键字参数“位置”、Java 8 Lambdas Map 到 Map>的相关信息，请在本站查询。

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