南昌市空气质量分布图Python代码

在Python中，你可以使用一些库，如`pandas`处理数据，`geopandas`和`matplotlib`进行地理空间数据可视化，以及`requests`或`beautifulsoup4`来获取空气质量数据。以下是一个简单的示例，展示如何获取和绘制南昌市空气质量分布图，但这需要实时数据源，这里假设我们有一个JSON或CSV文件存储了数据：

import pandas as pd
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
from shapely.geometry import Point

# 假设你已经有了空气质量数据
# 如果是实时数据，可能需要使用requests库从API获取
# 例如：
# response = requests.get('https://api.example.com/nanchang/air_quality')
# data = response.json()

# 如果数据已经本地存储，比如CSV
data = pd.read_csv('nanchang_air_quality.csv')

# 假设数据包含经纬度和空气质量指数(AQI)
data['geometry'] = data.apply(lambda row: Point(row.longitude, row.latitude), axis=1)
aqi_gdf = gpd.GeoDataFrame(data, geometry='geometry', crs={'init': 'epsg:4326'})

# 加载南昌市的边界数据（通常是shapefile）
nanchang_boundary = gpd.read_file('nanchang_shapefile.shp')

# 合并数据
merged_gdf = aqi_gdf.set_index('location_id').join(nanchang_boundary.set_index('geometry'))

# 绘制地图
fig, ax = plt.subplots()
merged_gdf.plot(column='AQI', cmap='YlGnBu', linewidth=0.8, ax=ax, legend=True)
ax.set_title('南昌市空气质量分布图')
plt.show()