【高級(jí)繪圖】繪制SCI論文地圖

硬件電子工程師

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   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畫的，雖然咱是個(gè)分享MATLAB的公眾號(hào)，但為了好看的地圖~



9 Z. f0 }1 l3 }8 Z* n
: S4 T5 d0 L3 M, r0 K效果
( \8 j% o/ A  i/ ~5 ~3 h
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。
' [7 H1 Q$ a) B2 O


. a$ j* F6 Y6 q3 F0 I4 w* q
* t1 k. l6 R( L* S# A


$ [/ H8 J8 ]# K% [繪制要素

, `% s0 T  A" ]8 J+ y+ f" ^7 ]/ i# E1 L: @

第一個(gè)繪圖要素：顏色
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，但你要畫圖的畫，你肯定已經(jīng)有數(shù)據(jù)了。當(dāng)然小編沒有這篇SCI論文里的數(shù)據(jù)，所以就仿造了一點(diǎn)數(shù)據(jù)。
& [0 C: P! x  N3 q, }  v* S

第三個(gè)繪圖要素：框架
     此圖只是用python里的pycharts包繪制的。
2 M: c7 M* g( L
; K( x6 f* Q+ f* @% E  R. G

1、取色


4 A( g% K  K! w( l! ]7 @還是用類似的取色圖片取色，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~
: o# `' c! q2 Y+ w% x( ^7 L
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
: J- Y8 B& U2 E+ D- l
  {( E' o1 [7 J% m
- p. ?! O$ |7 x

( y0 P+ z7 H/ s2 n5 t5 {+ x, M2、數(shù)據(jù)
$ R1 P! |( v9 D! D4 Q, K9 o' z
+ z* `* k; \/ S7 L8 F/ _% f
6 g" e1 p6 }+ ]; x* R2 E4 K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。
/ \% l- h% C% j7 B3 T

& X9 \3 c- g. M: @# v
6 @& e' Y6 y4 `- h0 e

  E7 {6 q0 b5 f+ d( B3、畫圖
* ]5 t' w9 j/ B8 _! _8 k7 `! p
5 K% A6 \( s2 l

; H  e* r+ S3 d- F# k. Y世界地圖
3 |- A+ b4 E& e9 u7 [# ^9 D" `
首先要導(dǎo)入一些包pyecharts 用于畫圖，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

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)
ditu = (    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htmlos.system("render.html")
效果如下
3 x* z3 s2 }( J$ r4 n

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)。
7 q0 x: o7 D3 C6 M% e% O$ Z; Yrange_color=['#F6CEF5', '#F7BE81','#F78181'])
* R' V: ]8 h% d! f4 Z- t' V6 s


中國(guó)地圖


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。
+ G; M4 J9 u7 {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。

' j! Z8 W9 {- Z. c3 p( ^稍微改變一下代碼即可實(shí)現(xiàn)

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)
ditu = (    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htmlos.system("render.html")效果如下：

1 V" z, _! T5 J1 F3 L$ l& d


) C' ~* `0 ~6 R- z- R$ I+ I美國(guó)地圖


# `/ j% h; W% o  m- j最后再畫一個(gè)美國(guó)地圖吧~
: V( _% O+ S' _% b$ w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。

& D& Y! `" R/ [稍微改變一下代碼即可實(shí)現(xiàn)

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htmlos.system("render.html")
! p$ ?+ [+ `& i
END


參考資料：
【1】圖片來(lái)源（sciencemag.org）【10.1126/science.abf4049】

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