上海市居住区核密度分析图，现只有上海所有小区的经度坐标，纬度坐标和上海市shp地图，请用python搞出这个图

为了创建上海市居住区核密度分析图，我们可以利用Python的一些地理空间分析库，如`geopandas`、`matplotlib`以及`descartes`等。首先需要将给定的小区经纬度数据和上海市行政区划地图导入，并进行相应的处理。这里是一个简化的步骤：

1. **安装所需的库**:
如果还没有安装这些库，可以使用以下命令安装：

   pip install geopandas pandas matplotlib descartes shapely

2. **加载数据**:
假设你已经有了小区的数据文件（例如CSV），其中包含`longitude`, `latitude`字段：

   import pandas as pd

   df_residential = pd.read_csv('residential_data.csv')

3. **读取上海市地图数据**:
通常这种地图数据是以.shp格式提供的，可以使用`geopandas`的`read_file`函数读取：

   import geopandas as gpd
   map_shp = gpd.read_file('Shanghai_Cities.shp')

4. **数据融合**:
将小区数据与地图数据进行合并，基于共享的边界信息。这一步可能需要一些几何操作：

   merged_df = gpd.sjoin(map_shp, df_residential, how='left', op='within')

5. **计算核密度**:
可能需要用到`geopandas`的`PointDensity`功能或者`scipy`的`kde`函数来估计每个小区点的核密度：

   from scipy.spatial.distance import cdist
   from scipy.stats import gaussian_kde

   # 这里只是一个简化示例，实际应用中可能会有更多细节
   kde_estimation = gaussian_kde(merged_df[['longitude', 'latitude']].values)
   merged_df['density'] = kde_estimation(residential_points[:, :2])

6. **可视化**:
使用`matplotlib`绘制核密度地图：

   fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))
   merged_df.plot(column='density', cmap='OrRd', linewidth=0.8, ax=ax, legend=True)
   ax.set_title('上海市居住区核密度分析图')

7. **保存图像**:
最后保存图表：

   plt.savefig('residential_density_map.png')

完成以上步骤后，你就得到了上海市居住区核密度分析图。