Python-plotly-组合气泡和choropleth贴图

在对这个问题的回答中，很好地描述了如何在一张地图中绘出气泡贴图和choropleth贴图。我想在Python中复制完全相同的示例，但是我没有根据plotly文档（）中提供的信息进行管理

等效R代码如下所示：

lon = c(-73.9865812, -118.2427266, -87.6244212, -95.3676974)
pop = c(8287238, 3826423, 2705627, 2129784)
df_cities = data.frame(cities, lat, lon, pop)

state_codes = c("NY", "CA", "IL", "TX")
pop = c(19746227.0, 38802500.0, 12880580.0, 26956958.0)
df_states = data.frame(state_codes, pop)

plot_ly(df_cities, lon=lon, lat=lat, 
        text=paste0(df_cities$cities,'<br>Population: ', df_cities$pop), 
        marker= list(size = sqrt(pop/10000) + 1), type="scattergeo",
        filename="stackoverflow/choropleth+scattergeo") %>%
  add_trace(z=df_states$pop,
            locations=df_states$state_codes, 
            text=paste0(df_states$state_codes, '<br>Population: ', df_states$pop),
            type="choropleth", 
            colors = 'Purples', 
            locationmode="USA-states") %>%
  layout(geo = list(scope="usa"))

lon=c（-73.9865812，-118.2427266，-87.6244212，-95.3676974）
pop=c（8287238382642327056272129784）
df_cities=data.frame（cities、lat、lon、pop）
州代码=c（“纽约”、“加州”、“伊利诺伊州”、“德克萨斯州”）
pop=c（19746227.0、38802500.0、12880580.0、26956958.0）
df_states=data.frame（状态代码，pop）
地块（df_城市，lon=lon，lat=lat，
text=paste0（df_cities$cities，
人口：'，df_cities$pop），
marker=list（大小=sqrt（pop/10000）+1），type=“scattergeo”，
filename=“stackoverflow/choropleth+scattergeo”）%>%
添加_跟踪（z=df_状态$pop，
位置=df_状态$状态代码，
text=paste0（df_states$state_代码，
填充：'，df_states$pop），
type=“choropleth”，
颜色=‘紫色’，
locationmode=“美国州”）%>%
布局（地理=列表（scope=“usa”））

---

如何在Python中实现这一点？

只需将

.py

附加到图形的URL（例如）即可查看相应的Python代码。

我发现我必须稍微调整代码以使其正常工作：

cities = c('New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston')
lat = c(40.7305991, 34.053717, 41.8755546, 29.7589382)
lon = c(-73.9865812, -118.2427266, -87.6244212, -95.3676974)
pop = c(8287238, 3826423, 2705627, 2129784)
df_cities = data.frame(cities, lat, lon, pop)

state_codes = c("NY", "CA", "IL", "TX")
pop = c(19746227.0, 38802500.0, 12880580.0, 26956958.0)
df_states = data.frame(state_codes, pop)

plot_ly(df_cities, lon=lon, lat=lat,
         text = paste0(df_cities$cities,'<br>Population: ', df_cities$pop),
         marker = list(size = sqrt(pop/10000) + 1), type="scattergeo",
         filename = "stackoverflow/choropleth+scattergeo") %>%
 add_trace(z=df_states$pop,
    locations = df_states$state_codes,
    text = paste0(df_states$state_codes, '<br>Population: ', df_states$pop),
    type = "choropleth",
    colors = 'Purples',
    locationmode = "USA-states") %>%
 layout(geo = list(scope="usa"))

cities=c（'纽约'、'洛杉矶'、'芝加哥'、'休斯顿'）
纬度=c（40.7305991,34.053717,41.8755546,29.7589382）
lon=c（-73.9865812，-118.2427266，-87.6244212，-95.3676974）
pop=c（8287238382642327056272129784）
df_cities=data.frame（cities、lat、lon、pop）
州代码=c（“纽约”、“加州”、“伊利诺伊州”、“德克萨斯州”）
pop=c（19746227.0、38802500.0、12880580.0、26956958.0）
df_states=data.frame（状态代码，pop）
地块（df_城市，lon=lon，lat=lat，
text=paste0（df_cities$cities，
人口：'，df_cities$pop），
marker=list（大小=sqrt（pop/10000）+1），type=“scattergeo”，
filename=“stackoverflow/choropleth+scattergeo”）%>%
添加_跟踪（z=df_状态$pop，
位置=df_状态$状态代码，
text=paste0（df_states$state_代码，
填充：'，df_states$pop），
type=“choropleth”，
颜色=‘紫色’，
locationmode=“美国州”）%>%
布局（地理=列表（scope=“usa”））

这不是像问题所要求的那样的python答案