jupyter notebook绘制地图更改标题颜色

要在Jupyter Notebook中绘制地图并更改标题颜色，可以使用folium库。folium库是一个Python库，用于创建交互式Leaflet地图。以下是一个示例代码，你可以根据自己的需要进行修改：

import folium

# 创建地图对象
m = folium.Map(location=[45.5236, -122.6750], zoom_start=13)

# 创建标题对象
title_html = '''
             <h3 align="center" style="font-size:16px"><b><font color = "red">My Map Title</font></b></h3>
             '''
m.get_root().html.add_child(folium.Element(title_html))

# 将地图对象显示在Notebook中
m

在这个例子中，我们首先创建了一个地图对象，并将其定位到纬度为45.5236，经度为-122.6750的位置，并设置缩放级别为13。然后，我们创建了一个标题对象，并使用HTML和CSS样式将标题颜色更改为红色。最后，我们将标题对象添加到地图对象中，并将地图对象显示在Notebook中。

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jupyter notebook绘制安康市，汉中市地图

要在Jupyter Notebook中绘制地图，我们可以使用Python的地图绘制库Basemap。首先，需要安装Basemap库，可以通过以下命令进行安装：

!conda install basemap matplotlib -y

安装完成后，我们就可以开始绘制地图了。下面是绘制安康市、汉中市地图的示例代码：

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

# 创建Basemap对象
map = Basemap(llcrnrlon=106.5, llcrnrlat=32.0, urcrnrlon=110.0, urcrnrlat=35.0, resolution='h')

# 绘制省界线
map.readshapefile('gadm36_CHN_shp/gadm36_CHN_2', 'states', drawbounds=True)

# 绘制市界线
map.readshapefile('gadm36_CHN_shp/gadm36_CHN_3', 'cities', drawbounds=True)

# 标注城市名称
for info, shape in zip(map.cities_info, map.cities):
    city_name = info['NL_NAME_2']
    city_lon, city_lat = shape[0], shape[1]
    plt.text(city_lon, city_lat, city_name, fontsize=8, ha='center', va='center')

# 显示地图
plt.show()

在上述代码中，我们首先创建了一个Basemap对象，并指定了安康市、汉中市所在的经纬度范围。然后，我们通过`readshapefile`方法读取了中国省份、市级行政区域的边界信息，并将其绘制在地图上。最后，我们通过`text`方法标注了城市名称，并调用`show`方法显示地图。

需要注意的是，上述代码中的地图数据需要从Basemap自带的数据集中读取。可以通过以下命令下载并解压数据集：

!wget https://github.com/matplotlib/basemap/archive/master.zip -O basemap.zip
!unzip -o basemap.zip

执行完上述命令后，会在当前目录下生成一个`basemap-master`文件夹，里面包含了所有的地图数据。在上述代码中，我们通过`readshapefile`方法指定了数据所在的路径和文件名。如果你的数据存放路径不同，需要相应地修改这些参数。

jupyter notebook绘制密度图

Jupyter Notebook是一个开源的交互式笔记本，可以用于数据分析、可视化和编程等任务。要在Jupyter Notebook中绘制密度图，你可以使用Python的数据可视化库，如Matplotlib或Seaborn。

下面是使用Seaborn库在Jupyter Notebook中绘制密度图的步骤：

1. 首先，确保你已经安装了Seaborn库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

   !pip install seaborn

2. 在Jupyter Notebook中导入Seaborn库：

   import seaborn as sns

3. 准备数据。你可以使用Pandas库读取数据，并选择需要绘制密度图的列：

   import pandas as pd
   
   # 读取数据
   data = pd.read_csv('data.csv')
   
   # 选择需要绘制密度图的列
   column_data = data['column_name']

4. 使用Seaborn的`kdeplot()`函数绘制密度图：

   sns.kdeplot(column_data)

5. 可选：你可以通过设置其他参数来自定义密度图的外观，例如修改颜色、线型等：

   sns.kdeplot(column_data, color='red', linestyle='--')

6. 最后，使用Matplotlib的`show()`函数显示密度图：

   import matplotlib.pyplot as plt
   
   plt.show()

希望以上步骤对你有帮助！