pytho绘制分组地图没有颜色

要绘制分组地图并添加颜色，您可以使用Python中的matplotlib库。以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 构造数据
data = np.random.randint(0, 3, size=(10, 10))

# 创建一个子图
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制分组地图
cax = ax.matshow(data, cmap='cool')

# 添加颜色条
cbar = fig.colorbar(cax)

# 显示图像
plt.show()

在这个示例中，我们首先使用numpy库构造了一个10x10的随机整数数组，然后使用matplotlib库中的matshow()函数将其绘制为一个分组地图。我们通过指定cmap参数来设置颜色映射。最后，我们使用colorbar()函数添加一个颜色条。

您可以根据需要修改数据和参数来生成不同的分组地图。

相关问题

python绘制城市地图

Python可以使用多个库来绘制城市地图，其中最常用的包括matplotlib和folium。下面以这两个库为例，介绍如何使用Python绘制城市地图。

1. 使用matplotlib绘制城市地图：
首先，需要准备好地图的数据，一般为地理坐标（经纬度）和对应的数值，例如城市的人口密度数据。
导入matplotlib包，使用Basemap类来创建地图对象，并设置地图的中心点和缩放级别。
然后，通过调用Basemap对象的plot()方法来绘制地图，可以传入经纬度坐标和对应的数值，用不同的颜色或大小来表示不同的数值。
最后，使用show()方法来显示地图。
以下是使用matplotlib绘制城市地图的简单示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap

# 创建地图对象
map = Basemap(llcrnrlon=115, llcrnrlat=30, urcrnrlon=120, urcrnrlat=35, resolution='i')
# 绘制海岸线
map.drawcoastlines()
# 绘制国界线
map.drawcountries()
# 绘制省界线
map.drawstates()
# 绘制城市坐标点
x, y = map(116.4, 39.9) # 北京的经纬度
map.plot(x, y, 'ro', markersize=5) # 以红色圆点表示
# 显示地图
plt.show()

2. 使用folium绘制城市地图：
folium是基于leaflet.js的Python库，可以生成互动式的地图，具有缩放、标记和弹出式信息等功能。
首先，导入folium包，并创建一个Map对象，设置地图的中心点和缩放级别。
然后，通过调用Map对象的方法来添加地图的标记、弹出式信息等。
最后，使用save()方法将地图保存为html文件。
以下是使用folium绘制城市地图的简单示例代码：

import folium

# 创建地图对象
map = folium.Map(location=[39.9, 116.4], zoom_start=12)
# 添加标记和弹出式信息
folium.Marker(location=[39.9, 116.4], popup='北京').add_to(map)
# 保存地图为html文件
map.save('map.html')

通过这些方法，可以利用Python绘制城市地图，进一步进行数据可视化和分析。

python绘制局域地图

要使用Python绘制局域地图，可以使用`folium`库中的`Map`类。该类可以接受不同的参数来定制地图的显示效果。

首先，需要导入`folium`库并定义地图的中心位置和缩放等级。例如，可以使用以下代码创建一个国家级地图：

import folium

national_map = folium.Map(location=[35.3, 100.6], zoom_start=4)

然后，可以使用`save`方法将地图保存为HTML文件：

national_map.save('test_02.html')

这样就可以生成一个名为`test_02.html`的HTML文件，其中包含了绘制好的地图。

如果要绘制局域地图，可以根据需要调整地图的中心位置和缩放等级。可以通过传递不同的参数来自定义地图的宽度、高度、瓦片图层、最大缩放等级等。具体的参数设置可以参考`folium.Map`类的声明。

绘制局域地图的优势在于可以对各个局域停车场的数量进行统计，并在地图上显示每个停车场的具体位置。这样可以方便地进行数据分析和可视化展示。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Python绘制地图神器folium介绍及安装使用教程](https://blog.csdn.net/python2021_/article/details/123652555)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Python绘制地图神器，上手直接开大！](https://blog.csdn.net/weixin_44386638/article/details/114823870)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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