假设我有格网shp面数据和GeoNames点数据，我想通过密度估计法计算中位数，进而绘制点密度图，你能给出详细的Python代码吗

当然可以，我们可以使用以下Python库进行处理：

- geopandas：用于读取和处理格网shp面数据。
- pandas：用于读取和处理GeoNames点数据。
- numpy：用于计算中位数和创建网格。
- scipy：用于计算高斯核密度估计。

代码如下：

import geopandas as gpd
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.stats import gaussian_kde
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取格网shp面数据
grid = gpd.read_file('grid.shp')

# 读取GeoNames点数据
points = pd.read_csv('GeoNames.csv')

# 计算中心点
points['lonlat'] = list(zip(points['longitude'], points['latitude']))
points['geometry'] = points['lonlat'].apply(lambda x: Point(x))
points = gpd.GeoDataFrame(points, geometry='geometry')
points.crs = {'init': 'epsg:4326'}
points = points.to_crs({'init': 'epsg:32651'})

# 创建网格
xmin, ymin, xmax, ymax = grid.total_bounds
res = 200
x_axis = np.linspace(xmin, xmax, res)
y_axis = np.linspace(ymin, ymax, res)
xx, yy = np.meshgrid(x_axis, y_axis)
xy = np.vstack([xx.ravel(), yy.ravel()]).T

# 计算高斯核密度估计
z = np.zeros_like(xx)
for _, row in points.iterrows():
    x, y = row.geometry.x, row.geometry.y
    z += gaussian_kde([x, y])(xy).reshape(xx.shape)
z /= z.sum()

# 计算中位数
med = np.median(z[z > 0])

# 绘制点密度图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
ax.imshow(np.flipud(z), cmap='Blues', extent=[xmin, xmax, ymin, ymax], alpha=0.8)
ax.contour(xx, yy, z, colors='k', levels=[med], linewidths=2)
ax.set_title('Point Density Map')
plt.show()

这段代码将在地图上绘制出点密度图，其中中位数将用黑色轮廓线标记出来。