gdf.plot()参数
时间: 2023-11-23 22:17:20 浏览: 36
gdf.plot()是GeoDataFrame类型的专用函数,用于绘制地理空间数据的图形。它的参数包括:
- ax:Matplotlib AxesSubplot对象,用于绘制图形的轴。
- figsize:图形的尺寸,例如(10, 5)。
- color:图形的颜色。
- cmap:颜色映射,用于对值进行着色。
- legend:是否绘制图例。
- legend_kwds:图例的相关参数。
- markersize:点的大小。
- scheme:用于对值进行分类的方案。
- k:分类的数量。
- vmin和vmax:值的最小值和最大值,用于调整颜色映射的范围。
- edgecolor:边界线的颜色。
- linewidth:边界线的宽度。
- alpha:图形的透明度。
相关问题
moran.plot图怎么变成彩色
Moran plot 是一种用来检测空间自相关性的图形,通常是以灰度图的形式展示。如果您想将 Moran plot 转换为彩色图,可以使用 Python 中的 GeoPandas 库和 Matplotlib 库来实现。
以下是一个简单的代码示例:
```python
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取 shapefile 文件
gdf = gpd.read_file('your_shapefile.shp')
# 计算 Moran plot
moran = gdf.moran()
# 绘制彩色 Moran plot
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
gdf.plot(column='your_column', scheme='quantiles', cmap='OrRd', ax=ax)
ax.set_title('Moran Plot (p-value={:.3f})'.format(moran.p_sim))
plt.show()
```
在上面的代码中,`your_shapefile.shp` 是您的 shapefile 文件路径,`your_column` 是您要绘制的颜色列。您可以根据需要更改这些参数。
`cmap` 参数是颜色映射。在本例中,我使用了 `OrRd` 颜色映射,如果您需要其他的颜色映射,可以在 Matplotlib 文档中查找。
可使用geopandas包读取shp文件,结合matplotlib绘制散点或密度图
是的,你可以使用 `geopandas` 包来读取 `.shp` 文件,并使用 `matplotlib` 来绘制散点图或密度图。
以下是一个示例代码:
```python
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取 shp 文件
gdf = gpd.read_file('path/to/file.shp')
# 创建散点图
gdf.plot(figsize=(10, 10), markersize=1)
# 创建密度图
gdf.plot(figsize=(10, 10), cmap='Reds', scheme='quantiles', k=5)
plt.axis('off')
plt.show()
```
在上面的代码中,`gpd.read_file()` 函数用于读取 `.shp` 文件,返回一个 `GeoDataFrame` 对象。然后,可以使用 `GeoDataFrame.plot()` 方法来绘制散点图或密度图。对于密度图,可以使用 `cmap` 参数来设置颜色映射,使用 `scheme` 参数来设置分类方案,使用 `k` 参数来设置分类数量。最后,使用 `plt.axis('off')` 来关闭图像轴线,使图像更美观。