Intégration avec Matplotlib et Seaborn

L’analyse géospatiale ne se limite pas à la manipulation des données, elle inclut également leur visualisation pour mieux comprendre les tendances spatiales et les relations géographiques. GeoPandas s’intègre naturellement avec Matplotlib, la bibliothèque standard de visualisation en Python, permettant de tracer facilement des cartes et des données géographiques.

Matplotlib offre un contrôle précis sur l’aspect des graphiques, des couleurs aux légendes, ce qui permet de personnaliser les visualisations selon les besoins. GeoPandas expose une méthode plot() qui repose directement sur Matplotlib, rendant la création de cartes simple et intuitive.

En complément, Seaborn, bibliothèque basée sur Matplotlib, facilite la création de graphiques statistiques élégants et informatifs. Bien que Seaborn ne gère pas directement les objets géospatiaux, elle peut être utilisée pour visualiser des statistiques descriptives ou des résumés de données extraites de GeoPandas, tels que des histogrammes, des heatmaps, ou des graphiques en barres.

L’intégration de ces bibliothèques permet de combiner des visualisations cartographiques et statistiques, enrichissant ainsi l’analyse exploratoire des données spatiales. Par exemple, on peut visualiser une carte des zones géographiques avec GeoPandas et Matplotlib, tout en affichant des graphiques de distribution des attributs avec Seaborn.

En résumé, l’association de GeoPandas avec Matplotlib et Seaborn offre un environnement complet pour la visualisation spatiale et statistique, favorisant une meilleure compréhension et communication des données géographiques.

Fonctions :

  • GeoDataFrame.plot()

    La fonction GeoDataFrame.plot() de la bibliothèque GeoPandas permet de visualiser des objets géographiques (points, lignes, polygones) directement à partir d’une GeoDataFrame. Elle repose sur Matplotlib pour le rendu graphique.

    Importation :

    import geopandas as gpd

    Attributs :

    Paramètre Type Description Valeur par défaut
    column str Nom de la colonne contenant les valeurs à utiliser pour la coloration. None
    cmap str ou matplotlib colormap Colormap utilisée pour les couleurs (ex : 'viridis', 'Set1'). 'Set1'
    legend bool Affiche ou non une légende pour la colonne colorée. False
    edgecolor str Couleur des bords des polygones. 'black'
    figsize tuple Taille de la figure (largeur, hauteur). (10, 6)
    alpha float Transparence des objets (de 0 à 1). 1.0

    Exemple de code :

    import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt

# Chargement de données géographiques
gdf = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))

# Tracé de la carte colorée par continent
gdf.plot(column='continent', cmap='Set3', legend=True, edgecolor='black', figsize=(12, 8))

plt.title("Carte du monde par continent")
plt.show()
    Résultat du code

    Explication du code :

    On charge un GeoDataFrame contenant les données des pays du monde.
    On utilise plot() pour afficher une carte stylisée, colorée par continent, avec une légende et des bordures noires.
    L’utilisation de matplotlib.pyplot permet d’ajouter un titre et de personnaliser l’affichage.

    Avantages :

    • Affichage simple et rapide de données spatiales.

    • Intégration directe avec matplotlib pour la personnalisation.

    • Compatible avec des formats géographiques standards (GeoJSON, Shapefile, etc.).

  • GeoDataFrame.plot(**kwargs)