# 库的导入importpandasaspd# 数据信息处理importgeopandasasgpd# 地理信息处理importmatplotlib.pyplotasplt# 可视化处理# 读取区县地图和九段线 -- 地理数据Map=gpd.read_file('中国2021年行政区划/县.shp')Line=gpd.read_file('中国2021年行政区划/九段线.shp')print(type(Map),Map.head(5))# 导入数字经济...
由于geopandas和matplotlib的集成,我们可以直接将GeoDataFrame绘制为地图,并使用颜色映射来表示热力值。但是,seaborn本身并不直接支持地理数据的可视化;我们可以使用matplotlib的colormaps和scatter等函数来实现类似的效果。不过,为了简化示例,这里我们使用geopandas的内置绘图功能: python fig, ax = plt.subplots(1, 1, fig...
这样可以保证地图边界无误,坐标系无误。 (2)使用EPS格式的标准地图作为底图。EPS格式标准地图中的各项要素均可编辑,可以删除不需要的文字图层,可以改变色块填充的颜色、样式,同时可以保证出图清晰。 (3)将shapefile地图调整为投影坐标系,导出为EPS格式,叠加在不改变行政边界的标准地图上。 【能不用尽量不要用!】 ...