自定义图例标签 - geopandas.plot()

Question

我和一位同事一直在尝试设置自定义图例标签，但到目前为止都失败了。 下面的代码和详细信息 - 非常感谢任何想法！

笔记本： 此处上传的玩具示例

目标：将图例中使用的默认速率值更改为相应的百分比值

问题：无法弄清楚如何访问图例对象或将legend_kwds传递给geopandas.GeoDataFrame.plot()

数据： KCMO 都市区县

摘自玩具示例

第一步：读取数据

# imports
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
# read data
gdf = gpd.read_file('kcmo_counties.geojson')

选项 1 - 按照此处的建议从ax获取图例：

ax = gdf.plot('val', legend=True)
leg = ax.get_legend()
print('legend object type: ' + str(type(leg))) # <class NoneType>
plt.show()

选项 2：传递legend_kwds字典 - 我假设我在这里做错了（并且显然没有完全理解底层细节），但是来自Geopandas 的 plotting.py 的 _doc_ _doc_ GeoDataFrame.plot() 只是一个包装器-似乎没有通过...

# create number of tick marks in legend and set location to display them
import numpy as np
numpoints = 5
leg_ticks = np.linspace(-1,1,numpoints)

# create labels based on number of tickmarks
leg_min = gdf['val'].min()
leg_max = gdf['val'].max()
leg_tick_labels = [str(round(x*100,1))+'%' for x in np.linspace(leg_min,leg_max,numpoints)]
leg_kwds_dict = {'numpoints': numpoints, 'labels': leg_tick_labels}

# error "Unknown property legend_kwds" when attempting it:
f, ax = plt.subplots(1, figsize=(6,6))
gdf.plot('val', legend=True, ax=ax, legend_kwds=leg_kwds_dict)

更新刚刚遇到关于添加legend_kwds的对话- 以及其他错误？ 其中明确指出legend_kwds不在最新版本的 GeoPandas (v0.3.0) 中。 据推测，这意味着我们需要从 GitHub master源代码进行编译，而不是使用 pip/conda 安装...

Answer 1

我自己碰到过这个问题。 在链接到Geopandas源代码之后，似乎将色标添加为图形的第二个轴。 因此，您必须执行以下操作才能访问色条标签（假设您已绘制了带有legend=True的色氯）：

# Get colourbar from second axis
colourbar = ax.get_figure().get_axes()[1]

完成此操作后，您可以像这样操作标签：

# Get numerical values of yticks, assuming a linear range between vmin and vmax:
yticks = np.interp(colourbar.get_yticks(), [0,1], [vmin, vmax])

# Apply some function f to each tick, where f can be your percentage conversion
colourbar.set_yticklabels(['{0:.2f}%'.format(ytick*100) for ytick in yticks])

Answer 2

这可以通过将键值对传递给字典参数legend_kwds来完成：

gdf.plot(column='col1', cmap='Blues', alpha=0.5, legend=True, legend_kwds={'label': 'FOO', 'shrink': 0.5}, ax=ax)