用 Python 可视化分析全球火山分布，发现了这些有趣的现象

AI科技大本营
2022年1月21日03时

作者 | 俊欣

来源 | 关于数据分析与可视化

近日，南太平洋岛国汤加发生火山喷发，有专门的专家学者分析，这可能是30年来全球规模最大的一次海底火山喷发，它引发的海啸以及火山灰将对周边的大气、洋流、淡水、农业以及民众健康等都造成不同程度的影响。

今天小编就用Python当中的folium模块以及其他的可视化库来对全球的火山情况做一个分析。

准备工作

和以往一样，我们先导入需要数据分析过程当中需要用到的模块并且读取数据集，本次的数据集来自由kaggle网站，主要由美国著名的史密森学会整理所得

importpandasaspd
importfolium.pluginsasplugins
importfolium

df_volcano=pd.read_csv("volcano.csv")
df_volcano.head()

output

数据集包含了这些个数据

df_volcano.columns

output

Index(['volcano_number','volcano_name','primary_volcano_type',
'last_eruption_year','country','region','subregion','latitude',
'longitude','elevation','tectonic_settings','evidence_category',
'major_rock_1','major_rock_2','major_rock_3','major_rock_4',
'major_rock_5','minor_rock_1','minor_rock_2','minor_rock_3',
'minor_rock_4','minor_rock_5','population_within_5_km',
'population_within_10_km','population_within_30_km',
'population_within_100_km'],
dtype='object')

全球火山带的分布可视化

我们通过调用folium模块来绘制一下全球各个火山的分布，代码如下

volcano_map=folium.Map()

#将每一行火山的数据添加进来
foriinrange(0,df_volcano.shape[0]):
volcano=df_volcano.iloc[i]
folium.Marker([volcano['latitude'],volcano['longitude']],popup=volcano['volcano_name']).add_to(volcano_map)

volcano_map

output

上述代码的逻辑大致来看就是先实例化一个Map()对象，然后遍历每一行的数据，主要针对的是数据集当中的经纬度数据，并且在地图上打上标签，我们点击每一个标签都会自动弹出对应的火山的名称

当然出来的可视化结果不怎么美观，我们先通过简单的直方图来看一下全球火山的分布情况，代码如下

fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(1,2,figsize=(16,4))

volcano_country=pd.DataFrame(df_volcano.groupby(['country']).size()).sort_values(0,ascending=True)
volcano_country.columns=['Count']
volcano_country.tail(10).plot(kind='barh',legend=False,ax=ax1)
ax1.set_title('NumberofVolcanoesperCountry')
ax1.set_ylabel('Country')
ax1.set_xlabel('Count')

volcano_region=pd.DataFrame(df_volcano.groupby(['region']).size()).sort_values(0,ascending=True)
volcano_region.columns=['Count']
volcano_region.tail(10).plot(kind='barh',legend=False,ax=ax2)
ax2.set_title('NumberofVolcanoesperRegion')
ax2.set_ylabel('Region')
ax2.set_xlabel('Count')

plt.tight_layout()
plt.show()

output

可以看到火山主要集中在美国、印度尼西亚以及日本较多，而单从地域来看，南美以及日本、中国台湾和印度尼西亚等地存在着较多的火山

全球火山带的分布可视化优化

接下来我们来优化一下之前绘制的全球火山分布的地图，调用folium模块当中CircleMarker方法，并且设定好标记的颜色与大小

volcano_map=folium.Map(zoom_start=10)
groups=folium.FeatureGroup('')

#将每一行火山的数据添加进来
foriinrange(0,df_volcano.shape[0]):
volcano=df_volcano.iloc[i]
groups.add_child(folium.CircleMarker([volcano['latitude'],volcano['longitude']],
popup=volcano['volcano_name'],radius=3,color='blue',
fill=True,fill_color='blue',fill_opacity=0.8))

volcano_map.add_child(groups)
volcano_map.add_child(folium.LatLngPopup())

output

地图可视化实战

然后我们来看一下这次火山的爆发地点，汤加共和国位于西南太平洋，属于大洋洲，具体位置是在西经175°和南纬20°左右，

importfolium.pluginsasplugins
importfolium

m=folium.Map([-21.178986,-175.198242],
zoom_start=10,
control_scale=True,width='80%')

m

output

第一个参数非常明显代表的是经纬度，而zoom_start参数代表的是缩放的程度，要是我们需要进一步放大绘制的图表，可以通过调整这个参数来实现，而width参数代表的则是最后图表绘制出来的宽度。

在地图上打上标记

我们也可以在绘制出来的地图上面打上标记，例如画个圆圈，代码如下

m=folium.Map([-21.178986,-175.198242],
zoom_start=12,
control_scale=True,width='80%')
folium.Circle(location=[-21.177986,-175.199242],radius=1500,
color="purple").add_to(m)
m

output

或者给圈出来的区域标上颜色，代码如下

m=folium.Map([-21.178986,-175.198242],
zoom_start=12,
control_scale=True,width='80%')
folium.Circle(location=[-21.177986,-175.199242],radius=1500,
color="purple",fill=True,fill_color="red").add_to(m)
m

output