python在地图上画散点图

你可以使用第三方库matplotlib实现在地图上画散点图。具体步骤如下：

1. 安装matplotlib库：在命令行中输入`pip install matplotlib`即可安装。

2. 下载地图数据：你可以从开放地图数据网站下载你所需地区的地图数据，或使用第三方库获取地图数据。这里以使用第三方库Basemap为例，你可以在命令行中输入`pip install basemap`进行安装。

3. 导入库和数据：导入需要使用的库和地图数据。你可以使用Basemap中的`readshapefile`函数导入地图数据。

4. 绘制散点图：使用Matplotlib库中的scatter函数绘制散点图。

下面是一个简单的例子：

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

# 创建地图
map = Basemap()

# 读取地图数据
map.readshapefile('shapefile_path', 'shapefile_name')

# 绘制散点图
x, y = map(lon, lat)
map.scatter(x, y, s=10, marker='o', color='red')

# 显示图形
plt.show()

其中，`shapefile_path`和`shapefile_name`分别为地图数据的路径和文件名；`lon`和`lat`分别为经度和纬度数据。你可以根据自己的数据进行修改。

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Python操作奥维地图画折线

在Python中，你可以使用第三方库matplotlib来操作奥维地图并画折线。下面是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设有一些经纬度坐标点
points = [(116.397128, 39.916527), (116.410886, 39.881949), (116.369199, 39.907223)]

# 将经纬度坐标点拆分为经度和纬度
lons = [point[0] for point in points]
lats = [point[1] for point in points]

# 创建地图
fig, ax = plt.subplots()

# 设置地图范围
ax.set_xlim(min(lons), max(lons))
ax.set_ylim(min(lats), max(lats))

# 画折线
ax.plot(lons, lats, marker='o', linestyle='-', color='r')

# 显示地图
plt.show()

这段代码首先导入了matplotlib库，并创建了一个地图对象。然后，将经纬度坐标点拆分为经度和纬度，并设置地图的范围。最后，使用`plot`函数画出折线，并设置了折线的样式。最后调用`show`函数显示地图。

注意：在运行代码之前，你需要先安装matplotlib库。你可以使用以下命令来安装：

pip install matplotlib

python画带地图投影散点

在Python中，我们可以使用matplotlib库和geopandas库结合来进行地理空间数据分析，并绘制带地图投影的散点图。以下是一个简单的步骤：

1. 首先，确保已经安装了必要的库，如`matplotlib`, `geopandas`和可能的地图投影库（例如`cartopy`）。

pip install matplotlib geopandas cartopy

2. 导入所需的库：

import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.collections import MarkerCollection
import cartopy.crs as ccrs

3. 加载数据，这里假设你有一个包含地理位置信息和散点数据的GeoDataFrame：

# 假设df是一个GeoDataFrame，包含'geometry'列和你需要的其他列
gdf = gpd.read_file('your_data.shp')

4. 设置地图投影。比如使用Mercator投影：

projection = ccrs.Mercator()

5. 创建散点图，并添加地理坐标轴：

fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': projection})

# 使用点的几何形状绘制散点
points = gdf['geometry'].apply(lambda x: (x.x, x.y))
scattered_points = MarkerCollection(points, cmap='viridis', zorder=2)

# 添加到地图上
ax.add_collection(scattered_points)

6. 添加颜色编码（如果有的话），并设置标题、标签等：

cmap = plt.cm.get_cmap('viridis')
norm = plt.Normalize(vmin=gdf['your_column'].min(), vmax=gdf['your_column'].max())
scattered_points.set_array(gdf['your_column'])
scattered_points.set_cmap(cmap)
ax.colorbar(scattered_points, label='Your Column')

ax.set_title('Map with Projected Scatter Plot')
ax.set_extent(gdf.total_bounds)  # 设置地图边界

7. 最后显示地图：

plt.show()