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10 行 Python 程式碼建立視覺化地圖

阿新 • • 發佈：2019-01-10

這隻能告訴我們 LA 和 King 面積非常大，人口非常稠密。讓我們再看看中等家庭收入：

?
1 2 vis.tabular_data(merged, columns=['FIPS_Code','Median_Household_Income_2011']) vis.to_json(path)

Median Income

明顯很多高收入區域在東海岸或是其他高密度區域。我敢打賭，在城市層級這將更加有趣，但這需要等以後釋出的版本。讓我們快速重置地圖，再看看國家失業率：

?
1 2 3 4 5 6 7 #Swap county data for state data, reset map state_data= pd.read_csv(state_unemployment) vis.tabular_data(state_data, columns=['State','Unemployment']) vis.geo_data(bind_data='data.id', reset=True, states=state_geo) vis.update_map(scale=1000, projection='albersUsa') vis
+ (['#c9cedb'

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