那你把上面代码修成现在能用的改再发过来

好的，以下是使用 Cartopy 库绘制地图的示例代码：

import cartopy.crs as ccrs
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个以等面积投影方式为基础的地图
ax = plt.axes(projection=ccrs.EqualEarth())

# 添加海岸线和边界
ax.coastlines(resolution='110m', linewidth=1)

# 设置地图显示范围
ax.set_extent([-180, 180, -90, 90], crs=ccrs.PlateCarree())

plt.show()

这段代码会创建一个以等面积投影方式为基础的地图，添加海岸线和边界，并设置地图显示范围为全球。你可以根据自己的需要修改地图的投影方式、显示范围和添加的地图元素等。

相关问题

将“蒙特卡罗方法(Monte Carlo method)，基本思想是当所要求解的问题是某种事件出现的概率，或者是某个随机变量的期望值时，它们可以通过某种“试验”的方法，得到这种事件出现的频率，或者这个随机变数的平均值,并用它们作为问题的解”这句话修改，增加字数，降低查重

蒙特卡罗方法是一种常用的数学计算方法，其基本思想是通过随机抽样的方式，进行大量的“试验”，从而推导出某个事件出现的概率或者随机变量的期望值。这种方法可以应用于各种复杂的问题，尤其是那些难以通过传统计算方法求解的问题。通过蒙特卡罗方法，我们可以得到问题的近似解，这些解可以作为我们解决问题的依据。因此，蒙特卡罗方法在各个领域都得到了广泛的应用。

pandas中某列怎么向上整数

您可以使用pandas的ceil()函数来向上整数某一列的数据，示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建测试数据
data = {'A': [1.1, 2.3, 3.5, 4.7],
        'B': [5.2, 6.4, 7.6, 8.8]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用ceil()函数向上整数A列数据
df['A'] = df['A'].apply(lambda x: int(x) + 1)

# 打印整理后的数据
print(df)

这段代码输出的结果为：

   A    B
0  2  5.2
1  3  6.4
2  4  7.6
3  5  8.8