range_color=['#9ecae1','#6baed6','#4292c6','#08519c','#2171b5','#08306b','#d4b9da','#c994c7','#df65b0','#e7298a','#980043','#ce1256','#67001f']颜色解释

这个变量 range_color 保存了一组十三种颜色的代码，可以用于数据可视化等场景。其中前六个颜色依次是浅蓝、深蓝、中蓝、深蓝、中蓝和深蓝；后七个颜色依次是浅紫、中紫、深粉、深红、深紫、深红和深紫。这些颜色代码可以通过调用 range_color[0] 到 range_color[12] 来获取，分别对应不同的颜色。

相关问题

range_color=['#9ecae1','#6baed6','#4292c6','#2171b5','#08519c','#08306b','#d4b9da','#c994c7','#df65b0','#e7298a','#ce1256','#980043','#67001f']颜色翻译

这个变量 range_color 保存了一组十三种颜色的代码，可以用于数据可视化等场景。其中前六个颜色依次是浅蓝色、深蓝色、中蓝色、深蓝色、中蓝色和深蓝色；后七个颜色依次是浅紫色、中紫色、深粉色、深红色、深紫色、深红色和深紫色。这些颜色代码可以通过调用 range_color[0] 到 range_color[12] 来获取，分别对应不同的颜色。

geopandas cmap设置蓝色渐变

要设置蓝色渐变的 cmap，可以使用 `matplotlib` 中的 `ListedColormap` 和 `LinearSegmentedColormap`。

首先，导入所需的库：

import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap, LinearSegmentedColormap

接着，加载 `GeoDataFrame` 数据：

gdf = gpd.read_file('your_file.shp')

然后，创建一个蓝色渐变的 `ListedColormap`：

blues = ['#f7fbff', '#deebf7', '#c6dbef', '#9ecae1', '#6baed6', '#4292c6', '#2171b5', '#08519c', '#08306b']
cmap = ListedColormap(blues)

或者，创建一个蓝色渐变的 `LinearSegmentedColormap`：

blues = [(1.0, 1.0, 1.0), (0.8, 0.8, 1.0), (0.6, 0.6, 1.0), (0.4, 0.4, 1.0), (0.2, 0.2, 1.0), (0.0, 0.0, 1.0)]
cmap = LinearSegmentedColormap.from_list('blues', blues)

最后，使用 `plot()` 方法绘制地图，并将 `cmap` 参数设置为上述创建的蓝色渐变色彩映射：

gdf.plot(column='your_column', cmap=cmap, legend=True)
plt.show()

其中，`your_column` 是 `GeoDataFrame` 中用于绘制的属性列名。

希望这能帮到你！