使用【python】写【随机森林下土壤肥力属性制图】的代码

在Python中，我们可以使用Scikit-Learn库来创建随机森林模型，并结合matplotlib库进行数据可视化。这里是一个简单的例子，假设我们有一个关于土壤肥力的数据集（例如pandas DataFrame），包含土壤的各种属性和对应的肥力值。

首先，确保已经安装了`numpy`, `pandas`, `scikit-learn`, 和 `matplotlib`库。如果没有，可以使用pip安装：

pip install numpy pandas scikit-learn matplotlib

然后，你可以按照以下步骤操作：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设你的数据存储在一个名为df的DataFrame中
# df应包含土壤属性列（如"feature1", "feature2", ...)和肥力值列("target")
# 需先对数据进行预处理，比如填充缺失值、编码分类变量等

# 定义随机森林模型
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100)

# 训练模型
X = df.drop('target', axis=1)  # 特征列
y = df['target']                # 目标值
model.fit(X, y)

# 预测并获取随机森林的重要性得分（默认）
importances = model.feature_importances_

# 将特征重要性排序
indices = np.argsort(importances)[::-1]

# 可视化特征重要性
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.title("随机森林特征重要性")
plt.barh(range(X.shape[1]), importances[indices], color="b", align="center")
plt.yticks(range(X.shape[1]), [df.columns[i] for i in indices])
plt.xlabel("特征重要性")
plt.ylabel("特征")
plt.show()

# 如果你想将特定特征的预测结果绘制成地图（如果土壤位置信息可用），则需要额外的地图库，如geopandas和plotly
# 但是这超出了随机森林本身的应用，通常用于展示每个区域基于特定属性的肥力估计

在这个例子中，我们展示了如何计算和可视化随机森林模型中各个特征的重要性。至于实际的地图制图部分，那会涉及到地理空间数据分析，通常不在随机森林建模的直接范围内。