import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs as ccrs import cartopy.io.shapereader as shapereader filename = "js_county_popu.shp" field_name = "POPU" label_field = "NAME" # 创建地图图形和坐标系统 fig = plt.figure() crs = ccrs.PlateCarree() ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=crs) reader = shapereader.Reader(filename) # 获取字段的最小值和最大值 field_values = [record.attributes[field_name] for record in reader.records()] min_value = min(field_values) max_value = max(field_values) # 遍历shapefile中的每个区块 for shape, record in zip(reader.geometries(), reader.records()): # 获取区块的字段值 field_value = record.attributes[field_name] # 计算字段值的归一化映射 norm_value = (field_value - min_value) / (max_value - min_value) # 根据归一化映射值获取颜色，使用RGB颜色 color = (norm_value, norm_value, norm_value) # 添加区块几何对象到地图 ax.add_geometries([shape], crs, facecolor=color, edgecolor='black') # 获取区县名称 label = record.attributes[label_field] # 获取区块的中心点坐标 centroid = shape.centroid # 在地图上添加区县名称 ax.annotate(text=label, xy=(centroid.x, centroid.y), xytext=(3, 3), textcoords="offset points", ha="left", va="bottom", fontsize=8) # 设置地图的范围 ax.set_extent((116, 122, 30, 36), crs) plt.show()

这段代码是用于绘制中国江苏省各个区县的人口分布图。它使用了matplotlib和cartopy库来绘制地图，并从一个shapefile文件中获取区县的几何对象和属性数据。然后，它遍历每个区块，计算出每个区县的人口数量归一化映射值，并将其作为RGB颜色值来绘制地图，同时还在每个区县的中心点上添加了区县名称。最后，它设置了地图的范围并显示出来。

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import numpy as np import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeat from cartopy.mpl.gridliner import LONGITUDE_FORMATTER, LATITUDE_FORMATTER from cartopy.io.shapereader import Reader import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.ticker as mticker from mpl_toolkits.basemap import Basemap from osgeo import gdal from matplotlib.colors import BoundaryNorm import matplotlib as mpl from matplotlib.pyplot import plot, savefig import matplotlib.patches as mpatches # mpl.use('Agg') from matplotlib import rcParams

这段代码是用于绘制地图和数据可视化的Python代码。它使用了一些常见的地理信息处理和绘图库，包括numpy、cartopy、matplotlib和basemap。其中，numpy用于数据处理，cartopy用于地图投影和特征绘制，matplotlib用于绘图，basemap用于创建地图。此外，还导入了其他一些相关的模块和函数。

代码中的注释提供了一些有关代码功能和用法的说明。如果您有具体的问题或需要进一步的解释，请随时提问。

优化 import math from inspect import isfunction from functools import partial import matplotlib.pyplot as plt from tqdm.auto import tqdm from einops import rearrange import torch import torch.nn.functional as F import math from inspect import isfunction from functools import partial import matplotlib.pyplot as plt from tqdm.auto import tqdm from einops import rearrange import torch import torch.nn.functional as F import math from inspect import isfunction from functools import partial import matplotlib.pyplot as plt from tqdm.auto import tqdm from einops import rearrange import torch import torch.nn.functional as F

要优化这段代码，可以采取以下几个步骤：

1. 删除重复的导入语句，只保留一份即可。
2. 将相同模块的导入语句合并在一起，以提高代码的可读性。

下面是优化后的代码：

import math
from inspect import isfunction
from functools import partial

import matplotlib.pyplot as plt
from tqdm.auto import tqdm
from einops import rearrange

import torch
import torch.nn.functional as F

请注意，我已经假设您的代码中没有其他重要的部分，只有这些导入语句。如果还有其他需要优化的代码，请提供更多细节。