上海市居住区核密度分析图，现只有上海所有小区的经度纬度坐标和上海市shp地图，请用python搞出这个图

要使用Python根据上海市小区的经纬度数据和.shp地图文件制作核密度分析图，你可以按照以下步骤操作：

1. **导入所需的库**：
首先，你需要安装`geopandas`、`matplotlib`、`numpy`等库，用于处理地理信息和绘图。

   pip install geopandas matplotlib numpy descartes

2. **读取数据**：
使用`geopandas`读取.shp文件，获取上海市的行政边界信息；从CSV文件读取小区的经纬度坐标。

   import geopandas as gpd
   from shapely.geometry import Point

   admin_boundaries = gpd.read_file('上海市.shp')
   neighborhoods = pd.read_csv('小区数据.csv', converters={'经纬度': lambda x: Point(x.split(','))})

3. **合并数据**：
将小区数据中的经纬度字段转换为`Point`对象并添加到行政区划`admin_boundaries`中，以便后续的点到面聚合。

   admin_boundaries['geometry'] = admin_boundaries.apply(lambda row: row['行政区编码'].map(
       {code: geom for code, geom in zip(neighborhoods['行政区编码'], neighborhoods['经纬度'])}), axis=1)

4. **计算核密度**：
对每个小区点，计算其在行政区内的密度。这里可以使用`geopandas`的`distancebuffer`函数生成缓冲区，并与行政区划分重叠部分的数量除以行政区面积得到密度。

   admin_boundaries['density'] = admin_boundaries.apply(lambda row: len(
       neighborhoods[(neighborhoods['经纬度'].within(row.geometry.buffer(1000))) & (neighborhoods['行政区编码'] == row['行政区编码'])]), axis=1) / admin_boundaries.area

5. **可视化**：
最后，使用`matplotlib`或`seaborn`创建热力图展示各个行政区的核密度。

   import matplotlib.pyplot as plt
   fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))
   ax.axis('off')
   
   cax = ax.imshow(admin_boundaries['density'].values.reshape((admin_boundaries.shape[0], admin_boundaries.shape[0])), cmap='viridis', origin='lower', extent=admin_boundaries.total_bounds)
   plt.title('上海市居住区核密度分析图')
   plt.colorbar(cax)

   plt.show()