【数据可视化应用】绘制类别插值地图（附Python代码）

文宇肃然

于 2022-02-22 03:00:00 发布

阅读量1.7k

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：可视化工具数据分析实战应用文章标签： python 机器学习 sklearn

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wenyusuran/article/details/122539778

可视化工具数据分析实战应用专栏收录该内容

97 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍了如何使用Python的sklearn库和plotnine库结合机器学习算法KNeighborsClassifier进行数据可视化，特别是绘制类别插值地图。首先通过sklearn进行网格插值和KNN模型构建，然后利用plotnine进行地图裁剪和可视化展示，包括散点分布和插值网格的呈现。在可视化过程中，通过调整颜色和透明度来表示类别和可能性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

sklearn.KNeighborsClassifier()

终于这篇推文将机器学习和可视化完美的结合起来，即：机器学习处理数据，数据可视化技术展现、美化数据（以后的深度学习部分也会延续这个风格，只不过比重不同而已）。首先，我们给出我们今天的数据：散点数据和四川省的地图文件，python读取操作如下：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

data = pd.read_excel(r"sichuan_df_label.xlsx")
import geopandas as gpd
si_map = gpd.read_file(r"四川省.json")

预览如下：散点：