Mapa do Japao

• japanmap
• SaitoTsutomu/japanmap
• Visualizacao de dados por prefeitura (pagina com explicacoes do autor)

Este pacote e util para criar mapas de calor, entre outros, usando mapas do Japao. Ele funciona no Python 3.9 ou superior.

Exibir o mapa do Japao #

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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from japanmap import picture

np.random.seed(77)

plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.imshow(picture())

plt.show()

Colorir o mapa do Japao #

Por exemplo, voce pode colorir o mapa do Japao preparando o dicionario abaixo com nomes das prefecturas como chave e cores como valor.

{'北海道': '#a9e5bb', '青森': '#fcf6b1', '沖縄': '#fcf6b1'}

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colors = [
    "#e3170a",
    "#a9e5bb",
    "#fcf6b1",
    "#f7b32b",
    "#2d1e2f",
]

prefectures = [
    "北海道",
    "青森",
    "岩手",
    "宮城",
    "秋田",
    "山形",
    "福島",
    "茨城",
    "栃木",
    "群馬",
    "埼玉",
    "千葉",
    "東京",
    "神奈川",
    "新潟",
    "富山",
    "石川",
    "福井",
    "山梨",
    "長野",
    "岐阜",
    "静岡",
    "愛知",
    "三重",
    "滋賀",
    "京都",
    "大阪",
    "兵庫",
    "奈良",
    "和歌山",
    "鳥取",
    "島根",
    "岡山",
    "広島",
    "山口",
    "徳島",
    "香川",
    "愛媛",
    "高知",
    "福岡",
    "佐賀",
    "長崎",
    "熊本",
    "大分",
    "宮崎",
    "鹿児島",
    "沖縄",
]

pref_color_dict = {prefecture: np.random.choice(colors) for prefecture in prefectures}

plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.imshow(picture(pref_color_dict))

print(f"入力：{pref_color_dict}")

plt.show()

蜈･蜉幢ｼ嘴'蛹玲ｵｷ驕・: '#2d1e2f', '髱呈｣ｮ': '#2d1e2f', '蟯ｩ謇・: '#f7b32b', '螳ｮ蝓・: '#e3170a', '遘狗伐': '#e3170a', '螻ｱ蠖｢': '#a9e5bb', '遖丞ｳｶ': '#2d1e2f', '闌ｨ蝓・: '#f7b32b', '譬・惠': '#e3170a', '鄒､鬥ｬ': '#f7b32b', '蝓ｼ邇・: '#2d1e2f', '蜊・痩': '#2d1e2f', '譚ｱ莠ｬ': '#fcf6b1', '逾槫･亥ｷ・: '#f7b32b', '譁ｰ貎・: '#f7b32b', '蟇悟ｱｱ': '#a9e5bb', '遏ｳ蟾・: '#f7b32b', '遖丈ｺ・: '#a9e5bb', '螻ｱ譴ｨ': '#a9e5bb', '髟ｷ驥・: '#2d1e2f', '蟯宣・': '#e3170a', '髱吝ｲ｡': '#2d1e2f', '諢帷衍': '#a9e5bb', '荳蛾㍾': '#e3170a', '貊玖ｳ€': '#a9e5bb', '莠ｬ驛ｽ': '#fcf6b1', '螟ｧ髦ｪ': '#f7b32b', '蜈ｵ蠎ｫ': '#2d1e2f', '螂郁憶': '#f7b32b', '蜥梧ｭ悟ｱｱ': '#a9e5bb', '魑･蜿・: '#2d1e2f', '蟲ｶ譬ｹ': '#e3170a', '蟯｡螻ｱ': '#2d1e2f', '蠎・ｳｶ': '#e3170a', '螻ｱ蜿｣': '#a9e5bb', '蠕ｳ蟲ｶ': '#f7b32b', '鬥吝ｷ・: '#2d1e2f', '諢帛ｪ・: '#f7b32b', '鬮倡衍': '#fcf6b1', '遖丞ｲ｡': '#2d1e2f', '菴占ｳ€': '#2d1e2f', '髟ｷ蟠・: '#2d1e2f', '辭頑悽': '#fcf6b1', '螟ｧ蛻・: '#a9e5bb', '螳ｮ蟠・: '#fcf6b1', '鮖ｿ蜈仙ｳｶ': '#a9e5bb', '豐也ｸ・: '#2d1e2f'}

Ampliar uma regiao especifica #

Voce tambem pode ampliar uma regiao especifica do Japao (por exemplo, Kanto, Kansai etc.).

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from japanmap import get_data, groups, pref_map

print(f"groups: {groups}")
pref_map(
    groups["霑醍柄"], cols=[np.random.choice(colors) for _ in groups["霑醍柄"]], qpqo=get_data()
)

plt.show()

groups: {'北海道': [1], '東北': [2, 3, 4, 5, 6, 7], '関東': [8, 9, 10, 11, 12, 13, 14], '中部': [15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23], '近畿': [24, 25, 26, 27, 28, 29, 30], '中国': [31, 32, 33, 34, 35], '四国': [36, 37, 38, 39], '九州': [40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47]}