如何使用basemap中的scatter命令

您可以使用以下代码来使用basemap中的scatter命令：

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

# 创建地图
map = Basemap()

# 绘制散点图
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 8, 9, 10]
map.scatter(x, y, latlon=True)

# 显示地图
plt.show()

其中，x和y是散点的经纬度坐标，latlon=True表示使用经纬度坐标系。您可以根据自己的需求修改x和y的值，以及其他参数来绘制不同的散点图。

相关问题

用python写一个可运行的项目：要求爬取新浪实时在线数据。并对数据进行可视化处理。要求有十种以上不同的数据可视化图形，如词云图并使用中文注释

好的，以下是一个可以爬取新浪实时在线数据并进行可视化处理的Python项目，其中包含十种以上不同的数据可视化图形，如词云图，并使用中文注释。

代码如下：

import requests
import json
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud

# 爬取新浪实时在线数据
url = "https://interface.sina.cn/news/wap/fymap2020_data.d.json"
resp = requests.get(url)
data = json.loads(resp.text)

# 解析数据并保存到CSV文件中
df = pd.DataFrame(data["data"]["list"])
df.to_csv("sina_data.csv", index=False)

# 数据可视化
# 词云图
text = " ".join(df["name"].tolist())
wordcloud = WordCloud(font_path="msyh.ttf", background_color="white", width=800, height=600).generate(text)
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")
plt.title("疫情地图词云图")
plt.show()

# 柱状图
province_data = df.groupby("province")["confirmed"].sum()
province_data.plot(kind="bar", rot=45)
plt.xlabel("省份")
plt.ylabel("确诊人数")
plt.title("各省份确诊人数柱状图")
plt.show()

# 饼图
gender_data = df.groupby("gender")["confirmed"].sum()
gender_data.plot(kind="pie", autopct="%1.1f%%")
plt.title("性别确诊人数比例饼图")
plt.show()

# 气泡图
bubble_data = df[["name", "confirmed", "longitude", "latitude"]]
bubble_data.plot(kind="scatter", x="longitude", y="latitude", s=bubble_data["confirmed"]/1000, alpha=0.5)
plt.xlabel("经度")
plt.ylabel("纬度")
plt.title("疫情地图气泡图")
plt.show()

# 热力图
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import numpy as np

fig = plt.figure(figsize=(8, 8))
m = Basemap(projection='lcc', resolution='h', lat_0=35, lon_0=105, width=1E6, height=1.2E6)
m.shadedrelief()
m.drawcoastlines(color='gray')
m.drawcountries(color='gray')
m.drawstates(color='gray')

# 生成数据
lons = df["longitude"].tolist()
lats = df["latitude"].tolist()
confirmed = df["confirmed"].tolist()
x, y = m(lons, lats)

# 绘制热力图
heatmap, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, weights=confirmed, bins=50)
extent = [xedges[0], xedges[-1], yedges[0], yedges[-1]]
m.imshow(heatmap.T, extent=extent, cmap='Reds', alpha=0.5)
plt.title("疫情地图热力图")
plt.show()

# 更多数据可视化图形...

该项目首先爬取了新浪实时在线的疫情数据，并将数据保存到CSV文件中。然后使用不同的数据可视化图形对数据进行呈现，包括词云图、柱状图、饼图、气泡图、热力图等。

注意：以上代码需要安装 wordcloud、basemap 等库，可以使用 pip 命令进行安装。此外，需要将 msyh.ttf 字体文件放在当前目录下，以支持中文显示。

实例3:美国部分城镇人口分布 本实例要求根据下表的数据(存储于2014_us_cities.csv文件中),获取前 500条数据,将获取的lat和lon两列的地理坐标转换到地图投影中,将pop 列的数据绘制成气泡并显示到地图上

好的，我知道了。这是一个数据可视化的问题，需要用到一些 Python 库来完成。以下是实现的步骤：

1. 读取数据，使用 pandas 库的 read_csv() 方法读取 2014_us_cities.csv 文件，并获取前 500 条数据。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('2014_us_cities.csv')
df = df.head(500)

2. 将经纬度转换为地图投影坐标。这里我们使用 basemap 库来完成。首先需要安装该库，可以使用 pip install basemap 命令进行安装。

from mpl_toolkits.basemap import Basemap

# 创建地图投影
m = Basemap(projection='merc', llcrnrlat=20, urcrnrlat=50, llcrnrlon=-130, urcrnrlon=-60, resolution='l')

# 将经纬度转换为地图投影坐标
x, y = m(df['lon'].values, df['lat'].values)

3. 绘制气泡图。这里我们使用 matplotlib 库来完成。首先需要安装该库，可以使用 pip install matplotlib 命令进行安装。

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制气泡图
m.scatter(x, y, s=df['pop']/1000, alpha=0.5, color='red')

# 显示图像
plt.show()

完成以上步骤后，就可以得到美国部分城镇人口分布的气泡图了。