Intégration avec Matplotlib et Seaborn

  • 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()
    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)

    Importation :
    Attributs :
    Exemple de code :
    Explication du code :