【高級(jí)繪圖】繪制SCI論文地圖

硬件電子工程師

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0 j/ r/ k+ L1 v  [. {好玩的matlab
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( J& @! y  i/ c2 Y7 i; \+ J' a/ R( k喜歡此推文的小伙伴們記得點(diǎn)贊+關(guān)注+分享！
   此篇推文來(lái)學(xué)習(xí)下SCI論文里面地圖的繪制。以下是來(lái)自science2020[1]論文里的配圖。找了一圈好像這張圖是用python畫(huà)的，雖然咱是個(gè)分享MATLAB的公眾號(hào)，但為了好看的地圖~


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" h+ e) I+ d. c  k+ s1 z
8 Z$ ?9 c3 x6 V( o' i9 j效果
/ e/ t! s2 [6 s7 @$ U4 v, {! s
" A' \$ x5 }  f, [/ O! U$ d以下是復(fù)現(xiàn)出來(lái)的圖，復(fù)現(xiàn)出了一些相似的元素，色階其實(shí)是一樣的，只不過(guò)由于數(shù)據(jù)不同，所以色塊分布也就不一樣。
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1 s4 J& U% e8 y% P+ C+ P; R6 G' ?繪制要素

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第一個(gè)繪圖要素：顏色
3 J# O7 b8 z+ |7 x看到這張圖，首先映入眼簾的是啥呢？當(dāng)然是顏色了！顏色配的好，作圖就成功了一大半。首先要獲得圖片里的顏色~

第二個(gè)繪圖要素：數(shù)據(jù)
作圖數(shù)據(jù)是必不可少的，但你要畫(huà)圖的畫(huà)，你肯定已經(jīng)有數(shù)據(jù)了。當(dāng)然小編沒(méi)有這篇SCI論文里的數(shù)據(jù)，所以就仿造了一點(diǎn)數(shù)據(jù)。

第三個(gè)繪圖要素：框架
5 B8 X# [" b" G% u! f# n     此圖只是用python里的pycharts包繪制的。
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1、取色
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+ S; u! u' t+ i6 }' N還是用類(lèi)似的取色圖片取色，用MATLAB程序取色。但是python配顏色使用的是16進(jìn)制的顏色，MATLAB使用的是RGB顏色，因此需要在原有取色程序上稍微改進(jìn)一下~
, _* Q! d% ^$ k, ]0 S& ]
# Q% G4 l8 x- p1 _4 j! H將此張圖命名導(dǎo)入matlab中隨便命一個(gè)名字。用以下代碼取色圖片就是上面的截圖，運(yùn)行之后在圖片需要的顏色處打點(diǎn)，完了之后按enter,顏色就自動(dòng)取出來(lái)了。

tupian=imread('地圖.png');figure(1)imshow(tupian);[c1,c2]=getpts; %選擇顏色點(diǎn)c1=ceil(c1); %將選點(diǎn)的位置化為整數(shù)c2=ceil(c2);for i=1:length(c1)    color(i,:)=tupian(c2(i),c1(i),:);endcolor=double(color);features_list={'0','1','2','3','4','5','6','7','8','9','A','B','C','D','E','F'}; %字符串label_str='#';cell_str=cell(1,size(color,1));for j=1:size(color,1)    color_test=color(j,:);    for i=1:3        temp_num=color_test(i);        label_str(1+i*2-1)=features_list{(temp_num-mod(temp_num,16))/16+1};        label_str(1+i*2)=features_list{mod(temp_num,16)+1};    end    cell_str{1,j}=label_str;enddisp(cell_str)得到結(jié)果如下：

這個(gè)就是需要用到的顏色了

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' i+ c2 Q  |& I! O! R: T  e2、數(shù)據(jù)
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7 ^5 g0 }! Z5 [. ^數(shù)據(jù)是在網(wǎng)上找的一些數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)格式非常的簡(jiǎn)單，就是國(guó)家對(duì)應(yīng)數(shù)值。

5 Y! r5 a. Z# o# s; ?: ]. E4 ~
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& d) a! A4 W, v

# j5 N9 x7 B) A# h  X) B3、畫(huà)圖



1 x! A5 y: B; T1 H' h( {, E& z世界地圖
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/ ^/ f& D# H0 l% n首先要導(dǎo)入一些包pyecharts 用于畫(huà)圖，pandas 用于讀數(shù)據(jù)，只需要導(dǎo)入相應(yīng)的數(shù)據(jù)就可實(shí)現(xiàn)。range_color 就是改變整個(gè)配色的，將前面取到的16進(jìn)制顏色帶入
; z  |: e* G: X- ]& A, f3 F& h& W

from pyecharts import options as optsimport pandas as pdfrom pyecharts.charts import Mapfrom pyecharts.faker import Fakerimport os#導(dǎo)入數(shù)據(jù)包data = pd.read_csv('近年來(lái)碳排量總計(jì).csv')A=data['Country or region'].to_list()print(A)B=data['Score'].to_list()attr=Avalue=Bdata = []for index in range(len(attr)):    city_label = [attr[index], value[index]]    data.append(city_label)
  n2 k$ J( W( }0 [" }. B$ xditu = (    Map()        .add("世界地圖", data, "world")        #這個(gè)是顯示文字的，True則各國(guó)英文字會(huì)顯示        # .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True)        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))        .set_global_opts(                #標(biāo)題屬性        title_opts=opts.TitleOpts(title="世界地圖繪制522"),                #標(biāo)記屬性        legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),  #地圖上的紅點(diǎn)                        #顯示和顏色        #設(shè)置最大值以及最小值        #visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=7,min_=4),        #background_color  框的顏色，默認(rèn)沒(méi)有 background_color='#F8F7CC'        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=30,min_=0,                    #設(shè)置顏色                   # range_color=['#F6CEF5', '#F7BE81','#F78181']),                    range_color=['#F8F7CC', '#F9D674','#F8AD4B','#EF502E','#E11F26','#7F1228']                    ,background_color='#F8F7CC'                    ),                    # range_color=['#8DC3DA','#0970B3']),          )    .render())# 打開(kāi)htmlos.system("render.html")
4 o& \& i. x( A' d  a' u0 G$ P效果如下

# K. M& b: p5 O! r8 b3 U& t
" W( \: t. v/ f2 X  d2 Z) u( |4 G稍微改變一下配色，在顏色代碼里面靈活變化：設(shè)置成一下即可實(shí)現(xiàn)。
range_color=['#F6CEF5', '#F7BE81','#F78181'])

3 p6 e2 T4 |4 o7 O  h: g

/ F" W# H+ y5 |4 r中國(guó)地圖
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除了繪制世界地圖外，還可以繪制許多其他的地圖，各國(guó)的地圖，各個(gè)省份的地圖等等。
9 ?# O% k, p+ B  N9 q6 |7 l* D( X以下繪制中國(guó)各省份地圖，只要導(dǎo)入以下格式的數(shù)據(jù)即可，注意省份名字要規(guī)范，這樣才能識(shí)別到。
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稍微改變一下代碼即可實(shí)現(xiàn)
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from pyecharts import options as optsimport pandas as pdfrom pyecharts.charts import Mapfrom pyecharts.faker import Fakerimport os#導(dǎo)入數(shù)據(jù)包data = pd.read_csv('各省份數(shù)據(jù).csv',encoding='gbk')A=data['省份'].to_list()print(A)B=data['數(shù)值'].to_list()attr=Avalue=Bdata = []for index in range(len(attr)):    city_label = [attr[index], int(value[index])]    data.append(city_label)
1 ^( A" q3 z( }3 n/ y" x* Rditu = (    Map()        .add("世界地圖", data, "china")        #這個(gè)是顯示文字的，True則各國(guó)英文字會(huì)顯示        # .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True))        .set_global_opts(                #標(biāo)題屬性        title_opts=opts.TitleOpts(title="地圖522"),                #標(biāo)記屬性        legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),  #地圖上的紅點(diǎn)                        #顯示和顏色        #設(shè)置最大值以及最小值        #visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=7,min_=4),        #background_color  框的顏色，默認(rèn)沒(méi)有 background_color='#F8F7CC'        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=max(B),min_=min(B),                    #設(shè)置顏色                   # range_color=['#F6CEF5', '#F7BE81','#F78181']                    range_color=['#F8F7CC', '#F9D674','#F8AD4B','#EF502E','#E11F26','#7F1228']                    ,background_color='#F8F7CC'                    ),                    # range_color=['#8DC3DA','#0970B3']),          )    .render())# 打開(kāi)htmlos.system("render.html")效果如下：
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: s+ M. \8 _  B" ]6 p/ _/ ?  B2 L

: H/ G, P4 I8 V+ L& B( c6 @6 w1 f$ q
美國(guó)地圖
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最后再畫(huà)一個(gè)美國(guó)地圖吧~
只要導(dǎo)入以下格式的數(shù)據(jù)即可，注意地區(qū)名字要規(guī)范，這樣才能識(shí)別到。

稍微改變一下代碼即可實(shí)現(xiàn)
1 }! Y% i* q& f4 G$ f! O8 k

from pyecharts import options as optsimport pandas as pdfrom pyecharts.charts import Mapfrom pyecharts.faker import Fakerimport os#導(dǎo)入數(shù)據(jù)包data = pd.read_csv('美國(guó).csv',encoding='gbk')A=data['城市'].to_list()print(A)B=data['數(shù)值'].to_list()attr=Avalue=Bdata = []for index in range(len(attr)):    city_label = [attr[index], int(value[index])]    data.append(city_label)
ditu = (    Map()        .add("世界地圖", data, "美國(guó)")        #這個(gè)是顯示文字的，True則各國(guó)英文字會(huì)顯示        # .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True)        # .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))        .set_global_opts(                #標(biāo)題屬性        title_opts=opts.TitleOpts(title="地圖522"),                #標(biāo)記屬性        legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),  #地圖上的紅點(diǎn)                        #顯示和顏色        #設(shè)置最大值以及最小值        #visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=7,min_=4),        #background_color  框的顏色，默認(rèn)沒(méi)有 background_color='#F8F7CC'        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=max(B),min_=min(B),                    #設(shè)置顏色                   # range_color=['#F6CEF5', '#F7BE81','#F78181']                    # range_color=['#F8F7CC', '#F9D674','#F8AD4B','#EF502E','#E11F26','#7F1228']                    range_color=['#8DC3DA','#0970B3']                    # ,background_color='#F8F7CC'                    ),                    # range_color=['#8DC3DA','#0970B3']),          )    .render())# 打開(kāi)htmlos.system("render.html")

# K, S' [8 c- Y& H7 ZEND
7 Z& ^3 p( Y1 Y8 X) i

參考資料：
# V' p4 E% C2 O% l0 a【1】圖片來(lái)源（sciencemag.org）【10.1126/science.abf4049】
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往期精彩回顧
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