第一个例子只有一个感兴趣的地点（希思罗机场），每个区域都是从希思罗机场出发 10 分钟到 2 小时的区域。形状边界清楚地显示了从 M25 向外辐射的主要路线，因为这些路线使客户能够旅行得更远。在此屏幕截图中，我们正在查看机场周围每个驾驶区的客户平均假期费用值。我使用了一种自定义配色方案，这些颜色的深度表明前往机场的旅行时间与平均假期费用之间可能存在关系。
驾驶区域测绘
在第二个例子中，我们虚构的假日公司对其感兴趣的每个地点（即英国四大机场）30 分钟车程范围内的客户数量感兴趣。这是标志数组变量的单层地图（因为 30 分钟的盖特威克机 阿尔及利亚电报数据 场和希思罗机场区域有重叠）。这表明北部机场周边客户的平均假日费用高于南部机场。
政党地图
案例研究——政党地图
最后一个例子是，我将使用 FastStats 复制电视选举报道中经常看到的地图可视化。我从 650 个威斯敏斯特议会选区创建了一个非常小的数据集，其中只记录了每个政党、获胜政党的投票情况以及每个选区记录的一些选民详细信息。
ONS 为议会选区提供了一个 Shapefile，可以将其链接到选区名称，并使用前面描述的技术消除任何差异。我们可以通过多种有趣的方式为这张地图着色。一种方法是将每个选区按多数票着色，以查看是否有任何有趣的地理基础来确定下次选举的竞选战场。在下面的屏幕截图中，深红色突出显示了多数票较少的选区。