上海迪士尼乐园中人群分布的热力图代码
时间: 2024-06-22 15:02:49 浏览: 15
上海迪士尼乐园的人群分布热力图通常是由数据分析和可视化软件生成的,这些软件可能使用Python的数据处理库如Pandas、NumPy,以及数据可视化库如Matplotlib或Seaborn,甚至可能借助地理信息系统(GIS)技术。以下是一个简单的概念性的代码示例,展示了如何用Python制作一个基本的热力图,但这并不包含实时数据获取:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
from shapely.geometry import Point
# 假设你有一个包含游客位置信息的CSV文件
data = pd.read_csv('disney_visitors.csv')
# 数据预处理,提取经纬度并转换为GeoDataFrame
points = data[['latitude', 'longitude']].dropna()
gdf_points = gpd.GeoDataFrame(points, geometry=[Point(xy) for xy in zip(points.longitude, points.latitude)])
# 加载地图底图(你可以从GeoJSON或Shapefile获取)
world_map = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))
# 合并地图和点数据
merged = world_map.merge(gdf_points, how='overlay')
# 计算热度,这里简单地假设游客越多的地方热度越高
heatmap_data = merged.groupby('geometry').size().reset_index(name='visitors_count')
# 创建热力图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))
ax = merged.plot(column='visitors_count', cmap='YlGnBu', ax=ax, linewidth=0.8)
plt.title("上海迪士尼乐园人群分布热力图")
plt.show()