地理坐标分布 热力图代码
时间: 2023-08-29 19:13:37 浏览: 37
以下是一个简单的热力图代码示例,使用Python中的folium库:
```python
import folium
from folium.plugins import HeatMap
# 创建一个地图对象
m = folium.Map(location=[39.9042, 116.4074], zoom_start=11)
# 创建一些测试坐标数据
coordinates = [[39.9042, 116.4074], [39.9022, 116.4064], [39.9052, 116.4084], [39.9012, 116.4094], [39.9032, 116.4074]]
# 创建热力图层并添加到地图
HeatMap(coordinates).add_to(m)
# 展示地图
m
```
运行以上代码会在浏览器中展示一个地图,其中五个坐标点会被标注在地图上,同时也会生成一个热力图层,用不同的颜色表示坐标点的密集程度。
相关问题
城市表层土壤重金属污染分析污染元素热力图代码
以下是一个示例代码,用于制作城市表层土壤重金属污染元素热力图:
```python
import pandas as pd
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取重金属含量数据,数据格式示例:采样点位经度、纬度、重金属含量
data = pd.read_csv('soil_data.csv')
# 创建地理空间数据框
gdf = gpd.GeoDataFrame(data, geometry=gpd.points_from_xy(data['经度'], data['纬度']))
# 选择需要制作热力图的重金属元素列
element = '铅'
# 绘制热力图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))
gdf.plot(column=element, cmap='Reds', ax=ax, legend=True)
# 设置图像标题和坐标轴标签
ax.set_title('城市表层土壤重金属污染热力图')
ax.set_xlabel('经度')
ax.set_ylabel('纬度')
# 显示图像
plt.show()
```
在上述代码中,需要将重金属含量数据保存为名为 'soil_data.csv' 的 CSV 文件,并确保数据中包含经度和纬度信息。可以根据实际情况修改数据文件的路径和列名。
代码中使用了 pandas 库和 geopandas 库来处理和可视化地理空间数据,同时使用了 matplotlib 库来绘制热力图。通过选择需要制作热力图的重金属元素列,并设置相应的颜色映射(这里使用了 'Reds'),可以生成相应元素的热力图。
请注意,上述代码仅为示例,实际应用时需要根据自己的数据和需求进行适当的修改和调整。
python绘制房源excell热力图,使用热力图分析房源位置分布情况
要使用热力图分析房源位置分布情况,你需要将房源的地理位置信息转换为经纬度坐标,并将其绘制在地图上。可以使用Python中的geopy和folium库来完成。
首先,你需要加载Excel文件,可以使用pandas库的read_excel()方法来完成。
```python
import pandas as pd
df = pd.read_excel('房源.xlsx')
```
接下来,你需要将房源的地址信息转换为经纬度坐标。可以使用geopy库的Nominatim()方法来完成。
```python
from geopy.geocoders import Nominatim
geolocator = Nominatim(user_agent="my_app")
df['location'] = df['地址'].apply(geolocator.geocode)
df['point'] = df['location'].apply(lambda loc: tuple(loc.point) if loc else None)
```
其中,'地址'是Excel表格中的列名。geocode()方法将地址转换为经纬度坐标,point属性保存了转换后的坐标信息。
接下来,你可以使用folium库创建地图,并在地图上添加热力图。可以使用folium.plugins库中的HeatMap()方法来绘制热力图。
```python
import folium
from folium.plugins import HeatMap
map = folium.Map(location=[df['point'][0][0], df['point'][0][1]], zoom_start=13)
heat_data = [[point[0], point[1]] for point in df['point'] if point is not None]
HeatMap(heat_data).add_to(map)
map
```
这里使用了第一条房源的经纬度坐标作为地图的中心点,并设置了缩放级别为13。heat_data保存了所有有效的经纬度坐标信息,使用HeatMap()方法将其绘制为热力图,并添加到地图中。
完整代码如下:
```python
import pandas as pd
from geopy.geocoders import Nominatim
import folium
from folium.plugins import HeatMap
df = pd.read_excel('房源.xlsx')
geolocator = Nominatim(user_agent="my_app")
df['location'] = df['地址'].apply(geolocator.geocode)
df['point'] = df['location'].apply(lambda loc: tuple(loc.point) if loc else None)
map = folium.Map(location=[df['point'][0][0], df['point'][0][1]], zoom_start=13)
heat_data = [[point[0], point[1]] for point in df['point'] if point is not None]
HeatMap(heat_data).add_to(map)
map
```
注意:在代码中,我假设了Excel表格中有'地址'这个属性。你需要根据自己的数据调整代码。另外,geopy库的geocode()方法是调用了Nominatim API,它的使用可能会受到一些限制,需要注意。