python滑坡易发性预测如何绘制不同易发性程度的图

要利用Python绘制不同滑坡易发性程度的图，首先需要进行滑坡易发性预测，并将预测结果按照不同的易发性程度进行分组。然后，可以分别绘制每个易发性程度的地图，并将易发性程度用不同的颜色填充。以下是一个简单的步骤：

1. 导入必要的库和模块：

import numpy as np
import pandas as pd
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

2. 读取数据文件：

data = pd.read_csv('data.csv') # 读取数据文件，数据文件的格式可以是csv、excel等格式

3. 准备数据：

X = data.drop(['易发性'], axis=1) # 特征变量
y = data['易发性'] # 目标变量
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 划分训练集和测试集

rf = RandomForestClassifier() # 创建随机森林分类器
rf.fit(X_train, y_train) # 训练模型

gdf = gpd.read_file('shapefile.shp') # 读取地理信息图层，可以是shp、geojson等格式
gdf['predicted'] = rf.predict(gdf.drop(['id'], axis=1)) # 对地理信息图层进行预测，并添加预测结果字段

groups = gdf.groupby('predicted') # 根据预测结果分组

4. 绘制地图：

fig, ax = plt.subplots() # 创建画布
for name, group in groups: # 遍历每个分组
    group.plot(column='predicted', cmap='OrRd', ax=ax, legend=True, label=name) # 绘制地图，并将预测结果作为颜色填充
ax.set_title('滑坡不同易发性程度图') # 添加标题
ax.set_xlabel('经度') # 添加x轴标签
ax.set_ylabel('纬度') # 添加y轴标签
plt.show() # 显示图形

以上是一个简单的利用Python绘制不同滑坡易发性程度的图的步骤，具体的实现方式可能有所不同，需要根据具体的数据文件和地理信息图层进行调整。