但是这样画出的地图不会显示数据,我想要地图颜色可以随对应数据更改,请修改一下
时间: 2023-12-08 22:06:59 浏览: 26
好的,如果您想要地图的颜色可以随对应数据更改,您需要在绘制地图时,将对应的数据与颜色进行映射,然后使用这些颜色来填充地图区域。这样,当您的数据更改时,地图颜色也会随之更改。下面是一些样例代码,您可以参考一下:
```python
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# 加载地图数据
map_data = gpd.read_file("path/to/map_data.shp")
# 加载数据
data = pd.read_csv("path/to/data.csv")
# 将数据与地图数据进行合并
merged_data = map_data.merge(data, on="id")
# 设定颜色映射
colormap = plt.cm.get_cmap('coolwarm') # 使用coolwarm颜色映射
color_range = merged_data['value'].max() - merged_data['value'].min() # 数据范围
color_norm = plt.Normalize(vmin=merged_data['value'].min(), vmax=merged_data['value'].max()) # 颜色刻度范围
# 绘制地图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
merged_data.plot(column='value', cmap=colormap, norm=color_norm, linewidth=0.8, edgecolor='white', ax=ax)
ax.axis('off')
# 添加颜色刻度
sm = plt.cm.ScalarMappable(cmap=colormap, norm=color_norm)
sm._A = []
cbar = fig.colorbar(sm)
plt.show()
```
这段代码中,我们首先加载了地图数据和需要绘制的数据,然后将它们合并起来。接着,我们使用了 `plt.cm.get_cmap()` 方法获取了一个颜色映射,然后使用了 `plt.Normalize()` 方法设定了颜色刻度范围。在绘制地图时,我们使用了 `merged_data.plot()` 方法,将颜色映射和颜色刻度范围传递给了 `cmap` 和 `norm` 参数。最后,我们使用了 `plt.colorbar()` 方法添加了颜色刻度。