jupyter notebook 导入某个区县地图

您可以使用 Python 的地图可视化库 `folium` 导入区县地图。首先，您需要准备一个 GeoJSON 格式的区县地图数据，可以从公开的数据源或者官网上下载。然后，您可以使用 `folium` 库中的 `GeoJson` 函数将地图数据导入到 Jupyter Notebook 中，示例代码如下：

import folium
import json

# 读取 GeoJSON 格式的地图数据
with open('your_geojson_file.geojson', 'r') as f:
    geojson_data = json.load(f)

# 创建地图对象并添加 GeoJSON 数据
m = folium.Map(location=[35.8617, 104.1954], zoom_start=4) #设置地图中心点和缩放级别
folium.GeoJson(geojson_data, name='geojson').add_to(m) #添加GeoJson数据

# 在 Jupyter Notebook 中显示地图
m

其中，`location` 参数用于设置地图的中心点坐标，`zoom_start` 参数用于设置地图的缩放级别。您需要替换 `your_geojson_file.geojson` 为您自己的区县地图文件路径。

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jupyter notebook 导入某个区县地图,不使用folium

如果不使用 folium，可以使用 matplotlib 或者 plotly 等库来绘制区县地图。以下是使用 matplotlib 来绘制地图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import geopandas as gpd

# 导入区县地图
df = gpd.read_file('path/to/county_map.shp')

# 绘制地图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
df.plot(ax=ax, color='white', edgecolor='black')
plt.axis('off')
plt.show()

如需使用 plotly，需要导入 plotly.express 和 plotly.io，示例代码如下：

import plotly.express as px
import plotly.io as pio
import geopandas as gpd

# 导入区县地图
df = gpd.read_file('path/to/county_map.shp')

# 绘制地图
fig = px.choropleth_mapbox(df, geojson=df.geometry, color='population',
                           locations=df.index, featureidkey='properties.id',
                           center={"lat": 37.0902, "lon": -95.7129},
                           mapbox_style="carto-positron", zoom=3)
fig.update_layout(margin={"r":0,"t":0,"l":0,"b":0})
pio.show(fig)

需要注意的是，以上代码中的 `path/to/county_map.shp` 需要替换为实际的区县地图文件路径。同时，使用 plotly 还需要提供人口数据，以便进行染色。

jupyter notebook 导入交互式地图

Jupyter Notebook可以轻松地导入交互式地图，其中包括MotionChart。MotionChart是一个Python库，可以从Pandas DataFrame中创建交互式运动图，并将图表发布到独立的网页上，在Jupyter Notebook中显示或保存为HTML文件。要使用MotionChart，需要先安装它，然后从motionchart.motionchart导入它。在Jupyter Notebook中，可以通过命令行启动它，并在浏览器中打开它。Jupyter Notebook是一个web形式的编程环境，可以交互式地执行每一行代码，输出结果的数据，辅助数据分析、数据挖掘等人员快速地进行自己的工作。它是一个非常强大的工具，可以帮助数据分析人员更好地处理和可视化数据。