用pysal进行空间分析的可视化分析。
splot的Python项目详细描述
张开
使用pysal进行空间分析的可视化分析。
什么是splot？
splot将在^{splot包，您可以创建可供发布的静态图和用于快速迭代和空间数据探索的交互式可视化图。splot的主要目标是使您能够可视化流行的pysal对象，并为您提供有关空间分析工作流的不同视图。
如果你是新来的splot和pysal你最好开始我们的documentation！
安装Splot
安装依赖项：
splot与Python3.6和3.7兼容，并且依赖于geopandas0.4.0或更高版本和matplotlib2.2.2或更高版本。
splot还使用
numpyseabornmapclassifyIpywidgets
根据您的空间分析工作流和您希望可视化的pysal对象，splot依赖于：
- 皮萨尔2.0
或者在pysal堆栈中找到单独的包：
- ESDA
- 利比萨尔
- spreg
- 头晕
安装splot:
有两种访问splot的方法。首先，splot是通过PySAL 2.0元包安装的：
$ pip install -U pysal
or
$ conda install -c conda-forge pysal
其次，splot可以作为一个单独的包安装。如果您使用的是Python，请通过conda实用程序安装splot：
$ conda install -c conda-forge splot
否则，您可以使用pip从pypi安装splot：
$ pip install splot
用法
splot支持许多不同的 https://github.com/pysal/splot/blob/master/notebooks/mapping_vba.ipynb
有助于splot
splot是python空间分析库中的一个开源项目，由地理学家、可视化爱好者、地图爱好者、用户和数据科学家组成的社区支持。作为一个社区，我们共同创建splot作为我们自己的空间可视化工具包，并将感激和谦卑地接受任何贡献和想法，你可能会带来这个项目。
随时查看我们的讨论空间，添加想法和贡献：
- Idea collection支持哪些pysal对象以及新的可视化效果如何
- Discussion关于splot api
- 如何集成other popular visualization toolkits如
Bokeh或Altair
如果您以前从未参与过，或者您只是发现了pysal和splot必须提供的功能，那么阅读“doc strings”并更正我们的文档可能是一个很好的开始方式。检查拼写和语法错误，或者使用pep8和pyflakes清理.py文件。这将允许您习惯于使用git，并且通常允许您熟悉splot和PySAL代码库。
如果您已经使用了pysal和splot，并且您的分析缺少特定于对象的视图，请随意添加到我们的代码库或讨论您的想法。请确保您包括单元测试、文档和示例，或者（创建一个问题以便其他人可以与您一起工作）。讨论的公共splotapi设计here可以帮助您决定如何最好地将可视化原型集成到splot。
除了处理文档和新的可视化原型之外，您还可以始终在Github issues上编写错误报告或功能请求。无论是大的还是小的，任何贡献都会带来很大的不同，我们希望您和我们一样享受成为我们社区的一部分！我们唯一要求的是，你要遵守PySAL Code of Conduct中描述的开放、尊重和考虑他人的原则。
路线图
我们计划在未来扩展splot的可视化工具包。我们计划实现的功能包括：
- density methods（映射密度估计）的可视化
- cross-hatching fill styles用于映射（允许无类间隔的choropleth可视化）
- legendgrams（地图腿在给定地图中按颜色显示观测分布的端点）
如果你对其中一种或任何其他方法感兴趣，请查看链接的问题或与我们联系！
社区支持
欢迎加入QQ群-->： 979659372
