代码含义 sns.set_style("whitegrid") world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres')) world = world[world.continent != 'Antarctica'] world_map = pd.merge(world, right=countries_rank, how='left', on='iso_a3').fillna(0) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,12)) ax.set_xticks([]) ax.set_yticks([]) ax.set_title("每个国家的评估计数",fontproperties="SimHei", size=16) world_map.drop(159).plot(column='count_log', cmap='Blues', linewidth=0.8, ax=ax, edgecolor='0.8') sns.set() plt.box(on=None) plt.show()
时间: 2024-03-07 19:50:54 浏览: 38
这段代码的含义是:
1. 设置 seaborn 库的样式为 "whitegrid"。
2. 从 GeoPandas 库中读取全球地图数据,并去除南极洲的大陆。
3. 将全球地图数据和国家评估计数数据进行合并,并用 0 填充缺失值。
4. 创建一个大小为 12x12 的绘图对象和对应的坐标轴,并设置坐标轴的标题为 "每个国家的评估计数"。
5. 从数据中删除索引为 159 的行,并在世界地图上绘制每个国家的评估计数数据,使用蓝色调色板 cmap='Blues',线宽为 0.8,边缘颜色为 '0.8'。
6. 设置 seaborn 库的默认样式。
7. 隐藏图框。
8. 显示绘制的图形。
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```python
import numpy as np
import pandas as pd
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
# 读取世界地图数据
world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))
# 创建地图
fig = plt.figure(figsize=(16, 8))
m = Basemap(projection='merc', llcrnrlat=-60, urcrnrlat=90, llcrnrlon=-180, urcrnrlon=180, resolution='c')
m.drawcoastlines(linewidth=0.5)
m.drawcountries(linewidth=0.5)
m.fillcontinents(color='#f2f2f2', lake_color='#ffffff')
m.drawmapboundary(fill_color='#ffffff')
# 在地图上标注一些城市
lons = [-74.0059, 139.6917, 116.4074, -0.1262, 37.6173]
lats = [40.7128, 35.6895, 39.9042, 51.5074, 55.7558]
x, y = m(lons, lats)
m.plot(x, y, 'bo', markersize=10)
# 显示地图
plt.show()
```
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```python
import pandas as pd
import numpy as np
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
from shapely.geometry import Point
# 假设你有一个包含游客位置信息的CSV文件
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# 数据预处理,提取经纬度并转换为GeoDataFrame
points = data[['latitude', 'longitude']].dropna()
gdf_points = gpd.GeoDataFrame(points, geometry=[Point(xy) for xy in zip(points.longitude, points.latitude)])
# 加载地图底图(你可以从GeoJSON或Shapefile获取)
world_map = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))
# 合并地图和点数据
merged = world_map.merge(gdf_points, how='overlay')
# 计算热度,这里简单地假设游客越多的地方热度越高
heatmap_data = merged.groupby('geometry').size().reset_index(name='visitors_count')
# 创建热力图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))
ax = merged.plot(column='visitors_count', cmap='YlGnBu', ax=ax, linewidth=0.8)
plt.title("上海迪士尼乐园人群分布热力图")
plt.show()