import matplotlib.pyplot as plt # 绘制世界地图 world_map.plot(figsize=(10, 5), edgecolor='k') # 添加标题 plt.title('World Map') # 显示地图 plt.show() 根据需要添加额外的地图元素: 你可以根据需要添加国家名称、边界线、颜色等额外的地图元素。例如,你可以使用geopandas的plot方法的参数来设置颜色...
world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres')) 3、绘制地图 使用Matplotlib绘制地图: fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 10)) world.plot(ax=ax, color='lightgray', edgecolor='black') plt.title('World Map') plt.show() 以上代码将使用Matplotlib和Geopandas绘制一个简单...
import pygal.maps.world # Create a world map object worldmap = pygal.maps.world.World() # Set the title of the map worldmap.title = 'Countries of the World' # Add data to the map worldmap.add('Countries', [('ca', 1), ('us', 1), ('mx', 1)]) # Canada, USA, Mexico # ...
ax=plt.subplots(1,1,figsize=(15,10))# 绘制地图world.boundary.plot(ax=ax,linewidth=1)world.plot(ax=ax,color='lightblue',edgecolor='black')# 设置标题ax.set_title('World Map',fontsize=15)# 显示地图plt.show()
importgeopandasasgpdimportmatplotlib.pyplotasplt# 读取全球海图数据world_map=gpd.read_file('world_map.geojson')# 绘制地图world_map.plot()plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 通过运行上述代码,我们可以在Python中导入全球海图数据,并将其绘制成地图。根据实际需求,我们还可以对海图数据进行...
world_grouped.plot() plt.title('World Map Grouped by Continent') plt.xlabel('Longitude') plt.ylabel('Latitude') plt.show() 9. 更复杂的地理数据操作 除了上述基本操作外,Geopandas还支持更复杂的地理数据操作,如空间缓冲区、空间叠加、地理拓扑关系分析等。
# Plot the continents by adding countries belonging to each continentforcontinentinset(country_to_continent.values()):countries=[countryforcountry,contincountry_to_continent.items()ifcont==continent]worldmap.add(continent.title(),countries)# Render the map to anSVGfile worldmap.render_to_file('...
import folium # define the world map world_map = folium.Map() # display world map world_...
world.plot() 如果您想对地图进行定制化设置,例如设置标题、轴标签等,可以使用matplotlib的pyplot模块: # 设置标题和轴标签 plt.title('World Map') plt.xlabel('Longitude') plt.ylabel('Latitude') 您还可以在地图上添加标记和其他图形元素。例如,您可以添加散点图以表示某个指标的地理分布: # 添加散点图以表...
world.cx[...]:使用.cx属性过滤出南海区域的地理数据。 绘制南海区域并高亮显示: # 绘制世界地图以外,还要显示南海fig,ax=plt.subplots()world.plot(ax=ax,color='lightgrey')south_china_sea.plot(ax=ax,color='blue',edgecolor='black')plt.title("World Map with South China Sea Highlighted")plt.show...