用Python如何做出一份世界热力图

在Python中，我们可以使用数据可视化库如`seaborn`和`geopandas`结合`matplotlib`或`folium`来制作世界热力图。首先，你需要有世界地图的数据，通常是一个CSV文件，其中包含地理坐标和对应的数值数据。下面是一个简单的步骤示例：

1. 安装所需库：

pip install seaborn geopandas matplotlib folium

2. 导入所需的库并读取数据：

import pandas as pd
import geopandas as gpd
import seaborn as sns

# 假设你的数据在world_data.csv中
data = pd.read_csv('world_data.csv')

3. 准备地理信息数据（比如经纬度），如果数据中已有这些字段，可以跳过这一步：

gdf = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))  # 加载世界地图数据
gdf = gdf[['name', 'geometry']]  # 取出必要列
gdf = gdf.set_index('name')  # 设置索引为国家名

4. 使用`seaborn`创建热力图（假设数据列名为'values'）：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
sns.heatmap(data['values'].groupby(level=0).mean(), cmap='YlGnBu', linewidths=.5, ax=ax)
ax.set_title('World Heatmap')
plt.show()

如果你想制作交互式热力图，可以使用`folium`：

import branca.colormap as cm
import folium

m = folium.Map(location=[data['latitude'].mean(), data['longitude'].mean()], zoom_start=2)

HeatMap(data[['latitude', 'longitude', 'values']].values,
        radius=15,
        blur=15,
        min_opacity=0.5,
        max_zoom=18,
        gradient={0: 'blue', 1: 'red'}).add_to(m)
m.save('world_heatmap.html')

以上代码会生成一个静态热力图或一个交互式的HTML地图。