气温分布图 oython

气温分布图是一种数据可视化工具，通常用于气象学中，它将地理位置上的气温数据表示在一个地图上，颜色或灰度的变化对应着温度的高低。Python语言中有许多库可以帮助创建这样的图表，比如matplotlib、seaborn和geopandas等。例如，你可以使用geopandas结合matplotlib的Basemap功能来显示气温数据，地理坐标信息可以来自于像WorldClim这样的全球气候数据库。

要创建一个气温分布图，你需要先获取气温数据，然后加载到地理参考框架中，最后用适当的颜色映射将温度值转换成可视化的颜色。这是一个基本流程：

1. 导入所需的库：

import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap

2. 加载数据和地图投影：

world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))

3. 创建气温分布图：

fig, ax = plt.subplots()
m = Basemap(projection='merc', llcrnrlat=-80, urcrnrlat=80, llcrnrlon=-180, urcrnrlon=180)
m.drawmapboundary(fill_color='white')
m.fillcontinents(color='lightgray', lake_color='white')
# 使用气温数据替换地图颜色
m.imshow(temperature_data, cmap='coolwarm', interpolation='nearest', alpha=0.7)

4. 显示和保存图表：

plt.show()