plot(column='Population Density', cmap='Blues', linewidth=0.8, ax=ax, edgecolor='0.8', legend=True) ax.set_title('World Population Density') plt.show() 18. 结论与展望 通过本文的介绍和案例演示,我们了解了如何使用Python和Geopandas进行
ax.text(x, y, name, ha="center", va="center",color='red') 分类展示 以数值分类的方式展示数据,其中区县数量为20的地级市为成都市。 ax = data.plot( column="childrenNum", categorical=True,# 以数值分类的方式展示legend=True, cmap="tab20",# 对于分类数据,fmt设置无用legend_kwds={"loc":"...
plot(ax=ax, column='province_confirmedCount', cmap='Reds', missing_kwds={ "color": "lightgrey", "edgecolor": "black", "hatch": "///" }, legend=True, scheme='NaturalBreaks', k=5) ax = nine_lines.geometry.to_crs(albers_proj).plot(ax=ax, edgecolor='grey', linewidth=3, alpha=...
复制 ax = data.plot( column="childrenNum", scheme="QUANTILES", # 设置分层设色标准 edgecolor='lightgrey', k=7, # 分级数量 cmap="Blues", legend=True, # 通过fmt设置位数 legend_kwds={"loc": "center left", "bbox_to_anchor": (1, 0.5),"fmt": "{:.2f}"} ) # 显示各地级市包含区...
# 绘制底图gdf.plot(color='lightgray')# 叠加另一个图层gdf2.plot(ax=plt.gca(), color='red')# 显示图形plt.show() AI代码助手复制代码 7.2 自定义图例 GeoPandas允许用户自定义图例的样式和位置。可以通过legend()方法设置图例的参数: # 绘制颜色映射图gdf.plot(column='population', cmap='OrRd', leg...
defGeoDataFrame.plot( column: str, np.array, pd.Series (default None),#用于绘图的列名或数据列kind: str,#绘图类型cmap: str,#matplotlib的颜色图Colormapscolor: str, np.array, pd.Series (default None),#指定所有绘图对象的统一颜色ax: matplotlib.pyplot.Artist (default None),#指定matplotlib的绘图...
GeoDataFrame对象提供的plot函数的常用输入参数如下: def GeoDataFrame.plot( column: str, np.array, pd.Series (default None), # 用于绘图的列名或数据列 kind: str, # 绘图类型 cmap: str, # matplotlib的颜色图Colormaps color: str, np.array, pd.Series (default None), # 指定所有绘图对象的统一颜...
world.plot() cities.plot(marker='o', color='red', markersize=5) plt.show() 7. 空间分析与查询 Geopandas不仅可以用于地理数据的可视化,还可以进行空间分析和查询。例如,我们可以通过空间查询来找出某个地点附近的其他地点。 深色代码主题 复制
ax.text(x, y, name, ha="center", va="center",color='red') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 分类展示 以数值分类的方式展示数据,其中区县数量为20的地级市为成都市。 ax = data.plot( column="childrenNum", ...
# 添加其他数据 cities = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_cities')) world.plot() cities.plot(marker='o', color='red', markersize=5) plt.show() 7. 空间分析与查询 Geopandas不仅可以用于地理数据的可视化,还可以进行空间分析和查询。例如,我们可以通过空间查询来找出某个地点附近的...