文档

geoskill-thematic-map-automation

试用

Automate choropleth, proportional symbol and dot density thematic maps to PNG or PDF

它能做什么

Automate choropleth, proportional symbol and dot density thematic maps to PNG or PDF

技能文档

专题地图自动化 | Thematic Map Automation

Automatically generates three types of thematic maps — choropleth, proportional symbol, and dot density — with three built-in statistical classifications: equal interval, quantile, and Jenks natural breaks.

Legend and border finishing are handled with matplotlib; outputs include PNG, vector PDF, and GeoJSON with a class field.

Core Algorithm / 核心算法

classify (equal interval / quantile / Fisher-Jenks DP) computes the breakpoints → searchsorted assigns classes → matplotlib renders (choropleth fill / proportional area symbols / dot density).

Dependencies / 依赖

pip install numpy rasterio scipy matplotlib geopandas shapely pillow

Usage / 使用方法

Example 1 (synthetic data, offline)

python geoskill-thematic-map-automation.py --bbox 116.0 39.0 117.0 40.0 --synthetic --output-dir ./out

Example 2 (proportional symbol + Jenks)

python geoskill-thematic-map-automation.py --input regions.geojson --field pop --symbol proportional --method jenks

Example 3 (dot density)

python geoskill-thematic-map-automation.py --input regions.geojson --field pop --symbol dot --value-per-dot 1000

Example 4 (specify number of classes and color scheme)

python geoskill-thematic-map-automation.py --input regions.geojson --classes 7 --cmap viridis

Example 5 (synthetic-grid choropleth)

python geoskill-thematic-map-automation.py --bbox 116 39 117 40 --synthetic --symbol choropleth

Output / 输出

FileFormatDescription
thematic_map.pngPNGThematic map (main output)
thematic_map.pdfPDFVector version
classified.geojsonGeoJSONVector with class field (verifiable output)
class_raster.tifGeoTIFFClassification raster
thematic_meta.jsonJSONBreakpoints / statistics metadata

Each run also produces output-manifest.json (run manifest).

Data Source / 数据源 / Source

Local GeoTIFF / vector files; --synthetic mode generates physically consistent simulated data, fully offline.

Privacy / 隐私声明 / Privacy

  • Runs offline by default; --synthetic mode requires no network at all.
  • All processing is performed locally; no user data is uploaded.

License / License

MIT

name: geoskill-thematic-map-automation description: 'Automate choropleth, proportional symbol and dot density thematic maps to PNG or PDF'

专题地图自动化 | Thematic Map Automation

自动生成分级色彩（choropleth）、比率符号（proportional symbol）与点值法（dot density）三类专题地图，内置等间距 / 分位数 / Jenks 自然断点三种统计分类。

用 matplotlib 完成图例、边框整饰，输出 PNG、矢量 PDF 与带 class 字段的 GeoJSON。

核心算法

classify(等间距/分位数/Fisher-Jenks DP) 求断点 → searchsorted 分配类别 → matplotlib 渲染（分级填色/面积符号/点值）。

依赖

pip install numpy rasterio scipy matplotlib geopandas shapely pillow

使用方法

示例 1（合成数据，离线）

python geoskill-thematic-map-automation.py --bbox 116.0 39.0 117.0 40.0 --synthetic --output-dir ./out

示例 2（比率符号 + Jenks）

python geoskill-thematic-map-automation.py --input regions.geojson --field pop --symbol proportional --method jenks

示例 3（点值法）

python geoskill-thematic-map-automation.py --input regions.geojson --field pop --symbol dot --value-per-dot 1000

示例 4（指定类别数与配色）

python geoskill-thematic-map-automation.py --input regions.geojson --classes 7 --cmap viridis

示例 5（合成格网分级色彩）

python geoskill-thematic-map-automation.py --bbox 116 39 117 40 --synthetic --symbol choropleth

输出

文件格式说明
thematic_map.pngPNG专题地图（主产物）
thematic_map.pdfPDF矢量版
classified.geojsonGeoJSON带 class 字段矢量（可验证产物）
class_raster.tifGeoTIFF分类栅格
thematic_meta.jsonJSON断点/统计元数据

每次运行还会产出 output-manifest.json（运行清单）。

数据源 / Source

本地 GeoTIFF / 矢量文件；--synthetic 模式生成物理一致的模拟数据，完全离线。

隐私声明 / Privacy

  • 默认离线运行，--synthetic 模式完全无网络。
  • 所有处理在本地完成，不上传用户数据。

License

MIT

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