Plotly Cufflinks：英国邮政区热力图locations与locationmode参数参考查询

嘿，我之前在做英国区域可视化的时候也碰到过这个困惑，给你几个实用的思路：

• 先搞清楚Plotly底层的参数逻辑：Cufflinks是封装Plotly的工具，所以locationmode的可选值和Plotly原生的完全一致。官方文档里明确列出的locationmode选项包括：

  • 'ISO-3'：国家/地区的三位ISO代码（只适合国家层面）
  • 'USA-states'：美国州级地理标识（对你没用）
  • 'country names'：国家全称（同样不适合城镇/邮政区）
  • 'geojson-id'：这才是你需要的！当你使用自定义GeoJSON文件时，用这个选项来匹配GeoJSON里的id字段和你数据中的locations值。

• 为什么你搜不到直接的英国邮政区选项？：Plotly默认没有内置英国城镇或邮政区的地理数据集，所以必须自己导入对应的GeoJSON文件。比如英国国家统计局（ONS）提供了官方的邮政区GeoJSON数据，你可以下载后在代码中加载。

• 具体怎么设置？：

  1. 拿到英国邮政区的GeoJSON文件（比如包含每个邮政区代码和边界的文件）
  2. 在Cufflinks的data字典里，除了基础参数，还要补充geo相关设置：

     import cufflinks as cf
     import json
     
     # 加载GeoJSON文件
     with open('uk_postcodes.geojson') as f:
         uk_geojson = json.load(f)
     
     # 定义热力图数据
     data = dict(
         type='choropleth',
         locations=你的邮政区代码列表,  # 要和GeoJSON里的id字段完全匹配
         locationmode='geojson-id',
         geojson=uk_geojson,
         colorscale='Viridis',
         text=你的城镇名称/描述列表,
         z=你的热力值列表,
         colorbar=dict(title='热力值')
     )
     
     # 生成图
     fig = cf.Figure(data=[data])
     fig.update_geos(fitbounds="locations", visible=False)
     fig.show()
     

• 额外的参考渠道：

  • 直接查看Cufflinks的GitHub仓库示例，里面有不少自定义GeoJSON的choropleth案例
  • 搜索Plotly社区里的英国区域可视化帖子，很多人分享过现成的GeoJSON资源和代码片段

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jason