flask从数据库中检索几何形状的数据，并在 Matplotlib 画布上绘制这些形状

在Flask应用中，首先你需要设置好数据获取模块，通常使用SQLAlchemy之类的ORM工具（如Peewee、SQLAlchemy等）来连接数据库并查询几何形状的数据，例如点、线、多边形等。假设数据存储在一个支持GeoJSON格式的表中。

1. **安装依赖库**:
确保已经安装了`flask`, `flask_sqlalchemy`, `geopandas`, 和 `matplotlib`库，可以分别通过pip进行安装：

   pip install Flask SQLAlchemy geopandas matplotlib

2. **配置数据库**:
在Flask应用初始化时，配置数据库连接：

   from flask import Flask
   from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

   app = Flask(__name__)
   app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'your_database_connection_string'
   db = SQLAlchemy(app)

3. **模型定义**:
创建一个表示几何形状的数据模型，比如：

   class Shape(db.Model):
       id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
       geom = db.Column(Geometry('Polygon', srid=4326))

4. **查询数据**:
使用SQLAlchemy执行查询，并将结果转换为GeoPandas DataFrame，以便处理几何数据：

   def get_shapes():
       shapes_query = Shape.query.all()
       return pd.DataFrame(shapes_query, columns=['id', 'geom'])
   shapes_df = get_shapes()

5. **绘制图形**:
将DataFrame中的几何数据传递给Matplotlib的`geopandas.plotting`函数，展示在地图上：

   import geopandas as gpd
   import matplotlib.pyplot as plt

   fig, ax = plt.subplots()
   gpd.GeoDataFrame(shapes_df, geometry='geom').plot(ax=ax)
   plt.show()

**相关问题--:**
1. 如何在Flask中处理更复杂的地理空间查询？
2. 有没有办法在画布上添加不同颜色或标签显示每个形状的不同属性？
3. 如果数据量非常大，如何优化图形绘制性能？