python绘制全国地图房价分布

您可以使用Python中的一些库来绘制全国地图的房价分布，其中最常用是matplotlib和geopandas。

首先，您需要准备好房价数据以及全国各个省市的地理边界数据。您可以从一些开放数据平台或者房地产相关网站获取到这些数据。

一旦您获得了这些数据，您可以使用geopandas库加载地理边界数据，并将房价数据与地理边界数据进行合并。这样您就可以得到一个包含房价信息的地理数据集。

接下来，您可以使用matplotlib库来绘制地图，并使用颜色渐变来表示不同区域的房价水平。您可以根据您的需求选择合适的颜色映射方案，例如使用热力图（heatmap）或者分段着色（choropleth）等方法。

以下是一个简单的代码示例，用于演示如何使用geopandas和matplotlib库绘制全国地图的房价分布：

import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载地理边界数据
china = gpd.read_file('china.geojson')  # 替换为您的地理边界数据文件

# 加载房价数据
house_price = gpd.read_file('house_price.shp')  # 替换为您的房价数据文件

# 合并地理数据和房价数据
merged_data = china.merge(house_price, on='省市名称', how='left')

# 绘制地图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
merged_data.plot(column='房价水平', cmap='coolwarm', linewidth=0.8, ax=ax, edgecolor='0.8', legend=True)
plt.title('全国地图房价分布')
plt.show()

请注意，上述代码仅为示例，您需要根据实际情况调整文件路径以及数据字段的名称。

希望对您有所帮助！