แผนที่จุดความหนาแน่นDot Density Map

01ภาพรวมของกราฟนี้

Dot density map วางจุดหนึ่งจุดต่อทุก ๆ จำนวนหน่วย ทำให้เห็นความหนาแน่นที่แท้จริงโดยไม่ถูกขอบเขตการปกครองบิดเบือนแบบ choropleth แลกกับการที่อ่านค่าที่แน่นอนไม่ได้เลยและจุดที่เกินราวสองหมื่นจะอิ่มตัวจนบอกอะไรไม่ได้

ใช้ที่ไหนบ้าง — การกระจายตัวของประชากร ตำแหน่งของเหตุการณ์ที่บันทึกพิกัดไว้ หรือการกระจายของกลุ่มชาติพันธุ์ในเมือง

สร้างอย่างไร

1. ขั้นที่ 1กำหนดว่าหนึ่งจุดแทนกี่หน่วย
2. ขั้นที่ 2สุ่มตำแหน่งจุดภายในพื้นที่ที่อยู่อาศัยจริง ไม่ใช่ทั่วทั้งเขต
3. ขั้นที่ 3ใช้จุดเล็กและโปร่งใสเล็กน้อย
4. ขั้นที่ 4ระบุอัตราส่วนจุดต่อหน่วยในคำอธิบาย

02อธิบายภาษาคนเข้าใจง่าย ๆ

Choropleth มีปัญหาที่เรียกว่าปัญหาหน่วยพื้นที่ คือค่าที่เห็นขึ้นกับว่าเราลากเส้นแบ่งเขตอย่างไร ซึ่งเป็นเส้นที่มนุษย์กำหนดขึ้นและมักไม่ตรงกับความจริงทางภูมิศาสตร์

Dot density map เลี่ยงปัญหานี้ด้วยการไม่ใช้เขตเลย แต่วางจุดลงไปตรง ๆ โดยหนึ่งจุดแทนจำนวนหน่วยที่กำหนดไว้

ผลคือความหนาแน่นของจุดบนภาพเท่ากับความหนาแน่นจริงในพื้นที่ ทำให้เห็นว่าคนกระจุกอยู่ตามแนวถนนหรือแม่น้ำอย่างไร ซึ่ง choropleth กลบหมดด้วยการระบายเขตทั้งเขตเป็นสีเดียว

ราคาที่จ่ายอย่างแรกคืออ่านค่าไม่ได้เลย ไม่มีใครนับจุดได้ และไม่ควรพยายาม กราฟนี้ตอบคำถามว่า "หนาแน่นตรงไหน" ไม่ใช่ "มีเท่าไร"

อย่างที่สองคือเมื่อจุดเกินราวสองหมื่นจุด บริเวณที่หนาแน่นจะกลายเป็นก้อนทึบและความต่างภายในก้อนนั้นก็หายไปหมด ซึ่งตอนนั้นต้องเพิ่มจำนวนหน่วยต่อจุดหรือเปลี่ยนไปใช้ hexbin

อย่างที่สามที่คนมักลืมคือตำแหน่งจุดต้องสุ่มภายในพื้นที่ที่อยู่อาศัยจริง ไม่ใช่ทั่วทั้งเขต ไม่อย่างนั้นจะได้ภาพที่มีคนอาศัยกลางทะเลสาบหรือบนยอดเขา

03ข้อมูลที่ต้องใช้

คอลัมน์ที่ต้องเตรียม

ต้องเตรียมข้อมูลอย่างไรก่อนวาด

1. ★ เลือกอัตราส่วนจุดต่อหน่วยให้จุดรวมอยู่ในช่วงที่อ่านได้
2. สุ่มตำแหน่งภายในพื้นที่ที่อยู่อาศัยจริงเท่านั้น
3. ล็อกค่าเริ่มต้นของการสุ่มเพื่อให้ภาพซ้ำได้

ค่าที่หายไป — พื้นที่ที่ไม่มีข้อมูลจะดูเหมือนพื้นที่ที่ไม่มีคน ต้องตีกรอบหรือระบายลายให้ต่างกัน

สเกลของแกน — อัตราส่วนจุดต่อหน่วยคงที่ทั้งแผนที่ และต้องระบุไว้ในคำอธิบายเสมอ

หน้าตาไฟล์ที่ต้องเตรียม

lat,lon,value
13.8013,100.1331,184
18.2209,98.5482,50
…

04อ่านแล้วเห็นอะไร

อ่านตามลำดับนี้

1. อ่านคำอธิบายก่อนว่าหนึ่งจุดแทนกี่หน่วย
2. มองหาบริเวณที่จุดหนาแน่นที่สุด
3. ดูรูปร่างของการกระจายว่าตามแนวอะไร

05เหมาะกับการนำเสนอแบบไหน

ทำอย่างไรให้คนอ่านได้ข้อสรุปโดยไม่ต้องบรรยาย

1. ★ ระบุอัตราส่วนจุดต่อหน่วยไว้ในคำอธิบายให้เด่น
2. ตีกรอบพื้นที่ที่พูดถึงในเรื่อง
3. ใส่แผนที่ฐานสีอ่อนเพื่อให้รู้ว่าที่นี่คือที่ไหน

06เอาไปใช้ต่อ

โค้ดทุกชิ้นอ่านไฟล์ dot-density-map-sample.csv ชุดเดียวกับที่ Playground ใช้ และตัวเลขในโค้ดเปลี่ยนตามค่าที่คุณปรับด้านล่าง

# ติดตั้ง: pip install "matplotlib==3.10.*" "pandas==2.*"
# ดาวน์โหลด dot-density-map-sample.csv จากหน้านี้ แล้ววางไว้ข้างสคริปต์
import matplotlib
matplotlib.use("Agg")   # รันแบบไม่มีหน้าจอ ถ้ารันในเครื่องตัวเองลบบรรทัดนี้ได้
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np

C1, C2, C3 = "#2a78d6", "#eb6834", "#1baf7a"   # palette ของคลัง เปลี่ยนเป็นสีองค์กรได้
INK, SURFACE = "#0b0b0b", "#fcfcfb"

df = pd.read_csv("dot-density-map-sample.csv")
df["lat"] = pd.to_numeric(df["lat"], errors="coerce")
df["lon"] = pd.to_numeric(df["lon"], errors="coerce")
df["value"] = pd.to_numeric(df["value"], errors="coerce")
PER = "20"   # ← ค่าจาก Playground

fig, ax = plt.subplots(figsize=(7.6, 4.2), facecolor=SURFACE)
ax.set_facecolor(SURFACE)

PER = 20                                            # หนึ่งจุดแทน 20 หน่วย
rng = np.random.default_rng(42)                     # ล็อกการสุ่มเพื่อให้ภาพซ้ำได้
xs, ys = [], []
for _, r in df.iterrows():
    n = int(r["value"] / PER)
    xs += list(r["lon"] + rng.normal(0, 0.08, n))   # สุ่มรอบพิกัดกลาง
    ys += list(r["lat"] + rng.normal(0, 0.08, n))
ax.scatter(xs, ys, s=3.5, color=C1, alpha=0.45, linewidths=0)
ax.set_xlabel("ลองจิจูด"); ax.set_ylabel("ละติจูด")
ax.set_title(f"หนึ่งจุด = {PER} หน่วย", loc="left")

ax.spines[["top", "right"]].set_visible(False)   # ลดเส้นที่ไม่ได้ให้ข้อมูล
fig.tight_layout()
fig.savefig("dot-density-map.png", dpi=160)
print("เขียน dot-density-map.png แล้ว ·", len(df), "แถว")

ติดตั้ง: pip install "matplotlib==3.10.*" "pandas==2.*" · ทดสอบกับเวอร์ชัน 3.10

07ลองเล่นเพื่อเข้าใจ

ข้อควรระวัง

1. ไม่ระบุว่าหนึ่งจุดแทนกี่หน่วย ทำให้ภาพอ่านไม่ได้เลย
2. สุ่มจุดทั่วทั้งเขตแทนที่จะสุ่มในพื้นที่ที่อยู่อาศัยจริง
3. ใส่จุดมากเกินจนบริเวณหนาแน่นทึบและความต่างภายในหายไป
4. พยายามใช้ตอบคำถามเชิงตัวเลข ทั้งที่ออกแบบมาให้ดูรูปแบบเท่านั้น

เมื่อไหร่ไม่ควรใช้กราฟนี้

• ต้องอ่านค่าของแต่ละพื้นที่→ใช้แทน: choropleth-map พร้อมตารางประกอบ
• จุดหนาแน่นจนอิ่มตัว→ใช้แทน: hexbin-map หรือ kernel-heat-map
• ข้อมูลมีแค่ระดับเขต ไม่มีพิกัดจริง→ใช้แทน: choropleth-map

กราฟที่เกี่ยวข้อง