使用Geopandas绘制拓扑着色地图

1. 简介

在绘制某些地图时，为了突出每个独立的区域，需要满足拓扑着色要求，即所有相邻的区域不可以用同一种颜色绘制。通过计算机的辅助，我们可以快速生成大量的着色方案。本文介绍如何利用Geopandas库实现地图的拓扑着色。

2. 基于mapclassify的地图拓扑着色

对于着色方案的生成，我们使用到了mapclassify库中的greedy功能。以中国县级单元矢量边界数据为例，我们可以基于面要素之间的邻接拓扑关系，快速生成一定配色数量的方案。

• 主要参数：
  • gdf： GeoDataFrame型，待处理的地理数据框
  • strategy： 拓扑着色所采取的具体策略，默认为balanced，可选策略有多种，详细介绍见官方文档
  • balance： 平衡着色的方式，可选项有’count’、’area’、’centroid’、’distance’等
  • min_colors： 最少的色彩数量
  • sw： 拓扑邻接关系判定策略，’rook’表示共边邻接，’queen’表示共点邻接，默认为’queen’
  • min_distance： 两个面要素之间的最小拓扑距离

3. 示例

以下是如何使用greedy()来辅助制作拓扑着色地图的示例：

<code>import geopandas as gpd import mapclassify as mc # 读取GeoDataFrame gdf = gpd.read_file('中国县级单元矢量边界数据.shp') # 生成拓扑着色方案 scheme = mc.greedy(gdf, strategy='balanced', min_colors=4) # 添加标签列 gdf['label'] = scheme.labels # 绘制地图 gdf.plot(column='label', cmap='viridis', legend=True)</code>

通过以上代码，我们可以快速生成拓扑着色地图，并确保相邻区域的颜色不重叠。

4. 结语

使用Geopandas和mapclassify库，我们可以轻松实现地图的拓扑着色，突出每个独立区域的边界。这种方法对于制作专业地图和数据分析非常有用。