Map Charts
SeraPlot provides geographic chart types for visualizing spatial data on any registered region set — from whole-world country data down to a single country’s states or provinces. Every chart type below reads its variants, parameters and region sets live from the same register/inventory system the 2D charts use.
| Chart | Function |
|---|---|
| Bubble Map | bubble_map() |
| Choropleth | choropleth() |
| Flow Map | flow_map() |
| Contour Map | contour_map() |
| Vector Field Map | vector_field_map() |
Choropleth and Bubble Map both include a real orthographic (“globe from space”) and polar (azimuthal, pole-centered) projection, computed from an actual pixel-to-latitude/longitude inversion of the world map — not a cosmetic re-skin. Contour Map and Vector Field Map take raw lats/lons samples directly rather than named regions — for continuous scalar fields (temperature, pressure, precipitation) and vector fields (wind, currents) that don’t line up with any political boundary.
Any country, any region
map selects which registered geographic region set to draw ("world" for individual countries, "usa_states" for US states, and any future region set added the same way); region restricts drawing to one named group inside that set (a continent or political/economic bloc for "world", a Census region for "usa_states").
Bridging to 2D charts
sp.region_labels(map=..., group=...) returns the same ordered label list a map for that region draws — build a map and a matching bar/line chart from the exact same named entities:
import seraplot as sp
labels = sp.region_labels(map="usa_states", group="West")
values = [my_data[l] for l in labels]
geo = sp.bubble_map("Western Sales", labels=labels, values=values, map="usa_states", region="West", variant="proportional")
bars = sp.bar("Western Sales", labels=labels, values=values)
SeraPlot propose des types de graphiques géographiques pour visualiser des données spatiales sur n’importe quel ensemble de régions enregistré — des données par pays à l’échelle mondiale jusqu’aux états ou provinces d’un seul pays. Chaque type de graphique ci-dessous lit ses variantes, paramètres et ensembles de régions en direct depuis le même système de register/inventory que les graphiques 2D.
| Graphique | Fonction |
|---|---|
| Carte à bulles | bubble_map() |
| Choropleth | choropleth() |
| Carte de flux | flow_map() |
| Carte de contours | contour_map() |
| Carte de champ vectoriel | vector_field_map() |
Choropleth et Bubble Map incluent tous deux une vraie projection orthographique (« globe vu de l’espace ») et polaire (azimutale, centrée sur un pôle), calculée à partir d’une véritable inversion pixel vers latitude/longitude de la carte du monde — pas un simple habillage cosmétique. Carte de contours et Carte de champ vectoriel prennent directement des échantillons bruts lats/lons plutôt que des régions nommées — pour des champs scalaires continus (température, pression, précipitations) et des champs vectoriels (vent, courants) qui ne s’alignent sur aucune frontière politique.
N’importe quel pays, n’importe quelle région
map sélectionne quel ensemble de régions géographiques enregistré dessiner ("world" pour les pays individuels, "usa_states" pour les états américains, et tout futur ensemble de régions ajouté de la même façon) ; region restreint le dessin à un seul groupe nommé de cet ensemble (un continent ou un bloc politique/économique pour "world", une région de recensement pour "usa_states").
Passerelle vers les graphiques 2D
sp.region_labels(map=..., group=...) retourne la même liste de labels ordonnée qu’une carte dessine pour cette région — construisez une carte et un graphique à barres/lignes assorti depuis exactement les mêmes entités nommées :
import seraplot as sp
labels = sp.region_labels(map="usa_states", group="West")
values = [my_data[l] for l in labels]
geo = sp.bubble_map("Ventes de l'Ouest", labels=labels, values=values, map="usa_states", region="West", variant="proportional")
bars = sp.bar("Ventes de l'Ouest", labels=labels, values=values)