根据重庆各地区的发展程度用python数据可视化绘制热力地图
时间: 2023-11-19 22:05:26 浏览: 54
要绘制重庆各地区的发展程度热力地图,可以使用Python中的GeoPandas和Folium库来完成。
首先,需要准备数据,可以从官方网站或其他来源获取到重庆各区县的行政区划边界数据和发展指数数据。将这些数据导入到Python中,使用GeoPandas库进行地理信息数据的处理和加工。
代码示例:
``` python
import geopandas as gpd
# 导入重庆各区县的行政区划边界数据
chongqing = gpd.read_file('重庆行政区.shp', encoding='utf-8')
# 导入发展指数数据
index = pd.read_csv('重庆发展指数.csv', encoding='utf-8')
# 合并数据
chongqing = chongqing.merge(index, on='name')
```
接着,使用Folium库来绘制热力地图。首先创建一个地图对象,然后将GeoPandas中的地理信息数据添加到地图中。使用Choropleth函数来绘制热力地图,其中需要指定列名、颜色映射等参数。
代码示例:
``` python
import folium
# 创建地图对象
map_chongqing = folium.Map(location=[29.544606, 106.530635], zoom_start=9)
# 将GeoPandas中的地理信息数据添加到地图中
folium.GeoJson(chongqing).add_to(map_chongqing)
# 绘制热力地图
folium.Choropleth(
geo_data=chongqing,
name='choropleth',
data=chongqing,
columns=['name', 'index'],
key_on='feature.properties.name',
fill_color='YlGn',
fill_opacity=0.7,
line_opacity=0.2,
legend_name='发展指数'
).add_to(map_chongqing)
# 添加图例
folium.LayerControl().add_to(map_chongqing)
# 显示地图
map_chongqing
```
运行代码后,即可得到重庆各地区的发展程度热力地图。