纽约市辖区向州政府发放的停车罚单

本例绘制了纽约市发给司机的停车罚单的子集。具体来说，它绘制了在该市发行的门票的子集，这些门票在该州比平均水平更常见。“预计出票”和“实际出票”之间的这种差异很有趣，因为它显示了从某个特定州开车进入城市的游客比其他州的游客更有可能访问哪些地区。

根据该图可以进行的观察包括：

• 只有纽约人去斯塔顿岛。

• 来自新泽西州的司机，其中许多可能在纽约市工作，偏向曼哈顿。

• 来自宾夕法尼亚州和康涅狄格州的司机倾向于离他们所在州最近的行政区：康涅狄格州的布朗克斯，宾夕法尼亚州的布鲁克林。

这个例子的灵感来自博客文章 "Californians love Brooklyn, New Jerseyans love Midtown: Mapping NYC’s Visitors Through Parking Tickets" .

import geopandas as gpd
import geoplot as gplt
import geoplot.crs as gcrs
import matplotlib.pyplot as plt

# load the data
nyc_boroughs = gpd.read_file(gplt.datasets.get_path('nyc_boroughs'))
tickets = gpd.read_file(gplt.datasets.get_path('nyc_parking_tickets'))

proj = gcrs.AlbersEqualArea(central_latitude=40.7128, central_longitude=-74.0059)
def plot_state_to_ax(state, ax):
    gplt.choropleth(
        tickets.set_index('id').loc[:, [state, 'geometry']],
        hue=state, cmap='Blues',
        linewidth=0.0, ax=ax
    )
    gplt.polyplot(
        nyc_boroughs, edgecolor='black', linewidth=0.5, ax=ax
    )

f, axarr = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 12), subplot_kw={'projection': proj})

plt.suptitle('Parking Tickets Issued to State by Precinct, 2016', fontsize=16)
plt.subplots_adjust(top=0.95)

plot_state_to_ax('ny', axarr[0][0])
axarr[0][0].set_title('New York (n=6,679,268)')

plot_state_to_ax('nj', axarr[0][1])
axarr[0][1].set_title('New Jersey (n=854,647)')

plot_state_to_ax('pa', axarr[1][0])
axarr[1][0].set_title('Pennsylvania (n=215,065)')

plot_state_to_ax('ct', axarr[1][1])
axarr[1][1].set_title('Connecticut (n=126,661)')

plt.savefig("nyc-parking-tickets.png", bbox_inches='tight')