14、区域数据可视化：从美国郡县到全球国家

区域数据可视化：从美国郡县到全球国家

在数据可视化领域，如何有效地展示区域数据是一个重要的课题。本文将详细介绍如何通过 Python 和 SVG 技术，对美国郡县的失业率数据以及全球各国城市人口获得改善水源的百分比数据进行可视化，制作出直观的分级统计地图（Choropleth map）。

区域数据可视化基础

在展示地理数据时，映射点的方法有一定局限性，因为它只能代表单个位置。而郡县、州、国家和大洲等是有边界的完整区域，地理数据通常以这种方式进行聚合。例如，获取一个州或国家的健康数据比获取单个患者或医院的数据要容易得多，这可能是出于隐私考虑，也可能是因为聚合数据更易于分发。

对于区域数据的可视化，分级统计地图是最常见的方法。它根据某种指标，按照自定义的颜色比例对区域进行着色。选择合适的颜色方案非常重要，以下是几种常见的颜色方案：
- 连续数据 ：如果数据是连续的，可以使用从浅到深但色调相同（或多个相似色调）的连续颜色比例。
- 具有双向性质的数据 ：如果数据具有双向性质，如好与坏、高于或低于某个阈值，可以使用发散颜色方案。
- 定性数据 ：如果数据是具有类别或分类的定性数据，可以为每个类别使用独特的颜色。

美国郡县失业率数据可视化

数据获取

美国劳工统计局每月提供郡县一级的失业率数据。为了简化操作，可以从