Folium をテンプレートにして作成

開始行:
*Folium https://python-visualization.github.io/folium/ ~ 統計データを、国や地域、道路など地図上に可視化する需要が... Folium がデフォルトで利用する地図情報は [[OpenStreetMap>h... ~ ~ **はじめに ***Folium のインストールとインポート Python 言語のライブラリとしてのインストールになるので、一... $ pip3 install folium import する際は、以下のように記述するのが一般的です。 import folium ''Google Colaboratory では'' Jupyter Notebook で利用でき... ~ ***Foliumの基本 以下のメソッドを用いることで、緯度・経度の値を使ったマー... -folium.Map( )：ベースとなる地図を生成します -folium.Marker( )：地図上にマーカーを表示します -folium.Circle( )：地図上に円を表示します -folium.Choropleth( )：コロプレス図を生成します -HeatMap( )：ヒートマップを生成します ~ ~ **地図生成のための関連知識 ***緯度・経度情報を取得するには -''GoogleMap'' を使う 地図上で目的の場所をダブルクリックすると、マーカーが表示... -''GeoJSON.io'' を使う https://geojson.io/ 地図上でマーカーツールを選択して目的の場所をクリックする... ~ ***GeoJSONデータとは -GeoJSONは、地理情報を __[[JSON]]__ 形式で記述したもので... ＞ [[JSON#GeoJSON]] -世界地図の GeoJSONデータ https://raw.githubusercontent.com/johan/world.geo.json/ma... ~ ***コロプレス図とは コロプレス図とは、統計数値を地図上に表現したもので、区域... ~ ~ **サンプル ***サンプルコード JupyterNotebook形式（.ipynb）でプログラムを提供します。 https://github.com/koichi-inoue/JupyterNotebook/blob/mast... ~ ***サンプルで利用しているサンプルデータ -全国の医療機関の医療提供状況（内閣官房 新型コロナ感染症... --掲載サイト（永続的に利用可能かどうかは不透明） ---https://corona.go.jp/dashboard ---https://cio.go.jp/hosp_monitoring_c19 --Data：covid-19_daily_survey.csv --DataURL：https://covid-19-surveillance.s3-ap-northeast-... --URLから直接読み込んで利用します。 -Annotated geo-json geometry files for the world --掲載サイト：https://github.com/johan/world.geo.json --Data：countries.geo.json --DataURL：https://raw.githubusercontent.com/johan/world.... --URLから直接読み込んで利用します。 -plotly に同梱されている「世界各国の一人当たりのGDP（2007... --ライブラリから読み込むため、準備不要です。 ~ ~ **プログラムの解説 ***基本的な地図の描画（Folium） -基本的な地図は、以下の様に記述することで表示されます。 map0 = folium.Map( location = [35,139] , zoom_start = 5.0 , tiles="OpenStreetMap" ) map0 -パラメータ --location：地図の中心とする位置（緯度・経度） --zoom_start：初期表示倍率 --tiles：地図のスタイル --width：地図の幅 --height：地図の高さ -地図タイルには、以下のようなものが利用できます。 --OpenStreetMap：デフォルト --Stamen Terrain, Stamen Watercolor, Stamen Toner --Mapbox Bright：Limited levels of zoom for free tiles --Mapbox Control Room：Limited levels of zoom for free ti... ~ ***地図上にマーカーを表示（Folium） -九州産業大学の座標を変数に定義 ksu_lat = 33.66983627668292 ksu_lng = 130.44487416744232 -folium.Map 関数でベースとなる地図を作成 map1 = folium.Map( location = [ksu_lat, ksu_lng] , zoom_start = 20 ) -folium.Marker 関数でマーカーを定義 folium.Marker( location = [ksu_lat, ksu_lng] , popup="九州産業大学" ).add_to( map1 ) ~ ***地図上にサークルを表示（Folium） 上と同様につき、省略します。 ~ ***ヒートマップの描画（Folium） -オープンデータ covid-19_daily_survey.csv を df に読み込み df = pd.read_csv('https://covid-19-surveillance・・covid... 本日最新のデータがこのURLから直接読まれます。 -ベースとなる地図を map3 として描画 map3 = folium.Map( location = [TOKYO_lat, TOKYO_lng] , zoom_start = 11 , tiles="cartodbpositron" ) -入院・通常 に該当する病院の座標情報を df_hospital に回収 df_hospital = df.query( "医療区分=='入院' & 医療区分回答=='通常'" ).loc[:,['緯度','経度']] -ヒートマップ用の変数 df_hospital_geolist に df_hospital ... df_hospital_geolist = df_hospital.values.tolist() -各医療機関の座標を半径7 ぼかし5 で map3 に追加 HeatMap( df_hospital_geolist, radius=7, blur=5 ).add_to(... ~ ***GeoJSON データを活用したコロプレス図（Folium） -世界の区画データの読み込み（テキストを json 形式のデータ... url = requests.get('https://raw.githubusercontent.com/jo... text = url.text geo_json = json.loads( text) -plotlyに同梱されている gapminder 2007年のデータを読み込み df_gm = px.data.gapminder().query("year == 2007") -folium.Map 関数でベースとなる地図を作成 map4 = folium.Map( location = [40,0] , zoom_start = 1.8 ) - folium.Choropleth 関数でコロプレス図を定義 folium.Choropleth( geo_data = geo_json, data = df_gm, fill_opacity = 1, line_color = 'white' , nan_fill_color = '#888888' , # 欠損値の色 columns = ['iso_alpha' , 'gdpPercap'], # 色分けに使... key_on = 'feature.id' , # データに対応した geo.json ... fill_color = 'OrRd', ).add_to(map4) ~ ***plotly.express による地球儀（plotly） -地球儀に国名をドットで表示 df_gm = px.data.gapminder().query("year == 2007") fig0 = px.scatter_geo( df_gm, locations="iso_alpha", col... fig0.show() -地球儀に gapminder の各国の人口（2007年）を重ねて表示 df_gm = px.data.gapminder().query("year == 2007") fig1 = px.scatter_geo( df_gm, locations='iso_alpha', col... fig1.show() ~ ~ ~

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*Folium https://python-visualization.github.io/folium/ ~ 統計データを、国や地域、道路など地図上に可視化する需要が... Folium がデフォルトで利用する地図情報は [[OpenStreetMap>h... ~ ~ **はじめに ***Folium のインストールとインポート Python 言語のライブラリとしてのインストールになるので、一... $ pip3 install folium import する際は、以下のように記述するのが一般的です。 import folium ''Google Colaboratory では'' Jupyter Notebook で利用でき... ~ ***Foliumの基本 以下のメソッドを用いることで、緯度・経度の値を使ったマー... -folium.Map( )：ベースとなる地図を生成します -folium.Marker( )：地図上にマーカーを表示します -folium.Circle( )：地図上に円を表示します -folium.Choropleth( )：コロプレス図を生成します -HeatMap( )：ヒートマップを生成します ~ ~ **地図生成のための関連知識 ***緯度・経度情報を取得するには -''GoogleMap'' を使う 地図上で目的の場所をダブルクリックすると、マーカーが表示... -''GeoJSON.io'' を使う https://geojson.io/ 地図上でマーカーツールを選択して目的の場所をクリックする... ~ ***GeoJSONデータとは -GeoJSONは、地理情報を __[[JSON]]__ 形式で記述したもので... ＞ [[JSON#GeoJSON]] -世界地図の GeoJSONデータ https://raw.githubusercontent.com/johan/world.geo.json/ma... ~ ***コロプレス図とは コロプレス図とは、統計数値を地図上に表現したもので、区域... ~ ~ **サンプル ***サンプルコード JupyterNotebook形式（.ipynb）でプログラムを提供します。 https://github.com/koichi-inoue/JupyterNotebook/blob/mast... ~ ***サンプルで利用しているサンプルデータ -全国の医療機関の医療提供状況（内閣官房 新型コロナ感染症... --掲載サイト（永続的に利用可能かどうかは不透明） ---https://corona.go.jp/dashboard ---https://cio.go.jp/hosp_monitoring_c19 --Data：covid-19_daily_survey.csv --DataURL：https://covid-19-surveillance.s3-ap-northeast-... --URLから直接読み込んで利用します。 -Annotated geo-json geometry files for the world --掲載サイト：https://github.com/johan/world.geo.json --Data：countries.geo.json --DataURL：https://raw.githubusercontent.com/johan/world.... --URLから直接読み込んで利用します。 -plotly に同梱されている「世界各国の一人当たりのGDP（2007... --ライブラリから読み込むため、準備不要です。 ~ ~ **プログラムの解説 ***基本的な地図の描画（Folium） -基本的な地図は、以下の様に記述することで表示されます。 map0 = folium.Map( location = [35,139] , zoom_start = 5.0 , tiles="OpenStreetMap" ) map0 -パラメータ --location：地図の中心とする位置（緯度・経度） --zoom_start：初期表示倍率 --tiles：地図のスタイル --width：地図の幅 --height：地図の高さ -地図タイルには、以下のようなものが利用できます。 --OpenStreetMap：デフォルト --Stamen Terrain, Stamen Watercolor, Stamen Toner --Mapbox Bright：Limited levels of zoom for free tiles --Mapbox Control Room：Limited levels of zoom for free ti... ~ ***地図上にマーカーを表示（Folium） -九州産業大学の座標を変数に定義 ksu_lat = 33.66983627668292 ksu_lng = 130.44487416744232 -folium.Map 関数でベースとなる地図を作成 map1 = folium.Map( location = [ksu_lat, ksu_lng] , zoom_start = 20 ) -folium.Marker 関数でマーカーを定義 folium.Marker( location = [ksu_lat, ksu_lng] , popup="九州産業大学" ).add_to( map1 ) ~ ***地図上にサークルを表示（Folium） 上と同様につき、省略します。 ~ ***ヒートマップの描画（Folium） -オープンデータ covid-19_daily_survey.csv を df に読み込み df = pd.read_csv('https://covid-19-surveillance・・covid... 本日最新のデータがこのURLから直接読まれます。 -ベースとなる地図を map3 として描画 map3 = folium.Map( location = [TOKYO_lat, TOKYO_lng] , zoom_start = 11 , tiles="cartodbpositron" ) -入院・通常 に該当する病院の座標情報を df_hospital に回収 df_hospital = df.query( "医療区分=='入院' & 医療区分回答=='通常'" ).loc[:,['緯度','経度']] -ヒートマップ用の変数 df_hospital_geolist に df_hospital ... df_hospital_geolist = df_hospital.values.tolist() -各医療機関の座標を半径7 ぼかし5 で map3 に追加 HeatMap( df_hospital_geolist, radius=7, blur=5 ).add_to(... ~ ***GeoJSON データを活用したコロプレス図（Folium） -世界の区画データの読み込み（テキストを json 形式のデータ... url = requests.get('https://raw.githubusercontent.com/jo... text = url.text geo_json = json.loads( text) -plotlyに同梱されている gapminder 2007年のデータを読み込み df_gm = px.data.gapminder().query("year == 2007") -folium.Map 関数でベースとなる地図を作成 map4 = folium.Map( location = [40,0] , zoom_start = 1.8 ) - folium.Choropleth 関数でコロプレス図を定義 folium.Choropleth( geo_data = geo_json, data = df_gm, fill_opacity = 1, line_color = 'white' , nan_fill_color = '#888888' , # 欠損値の色 columns = ['iso_alpha' , 'gdpPercap'], # 色分けに使... key_on = 'feature.id' , # データに対応した geo.json ... fill_color = 'OrRd', ).add_to(map4) ~ ***plotly.express による地球儀（plotly） -地球儀に国名をドットで表示 df_gm = px.data.gapminder().query("year == 2007") fig0 = px.scatter_geo( df_gm, locations="iso_alpha", col... fig0.show() -地球儀に gapminder の各国の人口（2007年）を重ねて表示 df_gm = px.data.gapminder().query("year == 2007") fig1 = px.scatter_geo( df_gm, locations='iso_alpha', col... fig1.show() ~ ~ ~

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