python散点热力图

要在Python中绘制散点热力图，你可以使用`plotly.express`库中的`density_mapbox`函数。首先，你需要准备好用于绘图的数据。比如，你可以使用`pandas`库来读取包含地理坐标和数值的数据集。然后，你可以调用`density_mapbox`函数来创建热力图，并设置相关参数，如经度、纬度、数值、半径、颜色范围等。最后，使用`fig.show()`函数来显示图形。

下面是一个示例代码，用于创建基于分地市统计数据的散点热力图：

import pandas as pd
import plotly.express as px

# 读取地理数据
all_data = pd.read_csv("gongzhonghao.csv", encoding="utf-8")

# 创建散点热力图
fig = px.density_mapbox(
    all_data,
    lat='langitude',
    lon='latitude',
    z='total',
    radius=20,
    color_continuous_scale=px.colors.diverging.RdYlGn[::-1],
    center={"lat": 37.4189, "lon": 116.4219},
    zoom=3,
    range_color=(0, 15),
    mapbox_style="stamen-terrain"
)

# 显示图形
fig.show()

在这个示例中，`all_data`是一个包含地理坐标和数值的数据集。`lat`和`lon`参数指定了经度和纬度的列名，`z`参数指定了用于绘制颜色的数值列名。通过调整`radius`参数，可以控制散点的大小。`color_continuous_scale`参数指定了用于颜色映射的色谱。`center`参数指定了地图的中心坐标，`zoom`参数用于调整地图的缩放级别。`range_color`参数用于设置颜色的范围。

希望这个示例能帮助到你。如果你有任何其他问题，请随时提问。