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如何用python覆盖热图
可视化历史龙卷风的趋势如何将热图叠加在带有python的真实地图上的帖子首先出现在数据科学上。
来源:走向数据科学需要一种简单，引人入胜且可扩展的方法来呈现地理空间数据，它们通常转向热图。该2D可视化将地图划分为等尺寸的网格单元，并使用颜色代表单元格内的汇总数据值的大小。
heatmap在地理图上覆盖热图允许对空间现象的快速可视化。簇，热点，离群值或梯度等模式立即变得明显。这种格式对于决策者和公众可能很有用，他们可能对原始统计输出不利。
热图可以由方形细胞（称为基于网格或基质热图）或平滑轮廓“连续”值（称为空间或核密度热图）组成。以下地图显示了使用这两种方法的龙卷风开始位置的密度。
基于网格的 矩阵 空间 内核密度 开始如果您在看顶部地图时斜视着眼睛，则应看到与底部地图中类似的趋势。
我更喜欢基于网格的热图，因为尖锐，独特的边界使比较相邻单元格的值变得更加容易，并且离群值不会“平滑”。我的第一个视频游戏是Pong和Wolfenstein 3D，我也对他们的像素化外观也情有独钟。
此外，内核密度热图在计算上可能昂贵，并且对输入参数敏感。它们的外观高度依赖于所选的内核函数及其带宽或半径。不良的参数化选择可以超平滑或平滑的数据，从而掩盖了模式。
在这个快速的成功数据科学项目中，我们将使用Python为美国大陆制作静态的，基于网格的热图来进行龙卷风活动。
快速成功数据科学