今回は、地図作成ライブラリfoliumの数あるPluginsの中の１つHeatMapを使ってみる。

HeatMap(ヒートマップ)とは

二次元データの数値の高低を、色やその濃淡で表したもの。「マップ」と付いてますが必ずしも地図で表現する訳ではなく、テーブルを値で色分けしたものなどもヒートマップと呼ぶ。色んな種類のヒートマップがある。

地図を色分けする方法として、他に似たものでは コロプレス図(階級区分図)がある。例えば地図を都道府県ごとに境界線で別けて、なにかの統計データによって色分けする。アメリカ大統領選州ごとに赤と青で色分けされた地図など。

使い方

HeatMapクラスの引数と、デフォルト値。

folium.plugins.HeatMap(
    data,
    name=None,
    min_opacity=0.5,
    max_zoom=18,
    radius=25,
    blur=15,
    gradient=None,
    overlay=True,
    control=True,
    show=True,
    **kwargs,
)


     
Heatmapのレイヤー(層)を作ります。

• パラメータの説明

• HeatMapのヘルプ

以下を実行で表示されます。

# ヘルプhelp(folium.plugins.HeatMap)


# または (Jupyter上で
?folium.plugins.HeatMap

ヒートマップ地図作成

引数がたくさんあるが、簡単なものだけを。

座標のみ指定

複数の座標のみ指定します。

HeatMap()の引数の座標は２次元で！さもないとエラーが出ます。

import folium
from folium import plugins

# 中心座標(適当
center = [32, 131]

# ベースの地図作成
m = folium.Map(center, zoom_start=12)

# ヒートマップ層を地図に追加
folium.plugins.HeatMap(
    data=[center] # 注意！ ２次元にして渡す
).add_to(m)


# 表示
m

ただ座標を置いただけのHeatMapレイヤーを生成し、ベースの地図に追加させたもの。

都道府県庁の座標と何かのデータ

都道府県ごとの何かのデータを、都道府県庁の座標と結合させた自作のデータを使ってプロットしてみます。

# 保存済みの変数読み込み
%store -r

# 緯度、経度、何かの数
df_ll

HeatMap()の引数dataは、[緯度, 経度, weight]を２次元のリストかNumpy配列で渡すこともできるとなっているので、このまま使います。

↑のデータフレームをvaluesでNumpy配列に変換して渡した例が次。

import folium
from folium import plugins
import pandas as pd

# 中心座標(平均値を列で出す
center = df_ll.iloc[:,0:2].mean(axis=0).values
center

array([ 35.38254685, 136.03995172])

# ベースの地図作成
m = folium.Map(location=center, zoom_start=5)

# ヒートマップ層を地図に追加
folium.plugins.HeatMap(
    data = df_ll.values, # ２次元を渡す
    radius=15,    
).add_to(m)

# 保存
m.save('pcr_positive.html')

# 表示
m

実はコロナの陽性者数のデータを都道府県庁の座標と結合させたデータだったのですが、結合をミスったみたいでw徳島が熱い地区になってしまっている。

おわりに

ヒートマップの作り方とかより、座標とデータを集めたり整形するのが大変。

昔、原爆を積んだ米軍の輸送機が墜落したことがあった。核兵器は容易に核爆発しない構造らしく、そこは免れたのだけど、爆弾が行方不明で見付からない。そこで地図をメッシュ状に分割して、航空機の残骸などから爆弾の落ちているポイントを確率計算して探したのだと。確率をヒートマップで表せば、濃淡の濃いメッシュをピンポイントで探索するとき分かりやすい図になる。

他にどんな使い方があるだろう？

今回は以上。