用Python画带有地图投影的散点图

在Python中，你可以使用matplotlib库以及geopandas和cartopy这两个库来创建带地图投影的散点图。首先，你需要安装这些库，可以通过pip进行安装：

pip install matplotlib geopandas cartopy

然后，下面是一个简单的示例，展示如何绘制美国各州的散点图，并应用不同的投影（如Mercator或Miller）：

import matplotlib.pyplot as plt
import geopandas as gpd
import cartopy.crs as ccrs

# 加载地理数据
world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))
us_states = world[world.name == 'United States']

# 设置绘图区域和投影
proj = ccrs.Mercator() if you_want_mercator else ccrs.PlateCarree()

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10), subplot_kw={'projection': proj})

# 绘制地图轮廓
ax.add_geometries(us_states.geometry, proj, facecolor='white', edgecolor='black')

# 定义颜色和大小映射到一些数据
data = ... # 这里假设你有需要在散点图上显示的数据
colors = ... # 数据的颜色编码
sizes = ... # 数据的大小表示

# 创建散点图
scatter = ax.scatter(*us_states.geometry.centroid.xy, s=sizes, c=colors, transform=ccrs.PlateCarree())

# 添加标题和坐标轴标签
ax.set_title("US State Scatter Plot with Map Projection")
ax.coastlines(resolution='10m')  # 显示海岸线
ax.gridlines()  # 显示经纬网

plt.show()

在这个例子中，你需要替换`...`为实际的数据和颜色/大小映射。如果你想要更复杂的地图投影或者其他定制选项，可以查阅cartopy的官方文档。