已知现有map数据根据contour函数绘制map图

当你有一个地图数据集，通常是以某种形式存储（如CSV、JSON、地理空间文件等），并且需要使用contour函数进行绘图，例如在Python的matplotlib库中，你可以按照以下步骤操作：

1. **导入所需的库**：
首先，你需要导入`matplotlib.pyplot`、`numpy`以及处理地理空间数据的库，比如`geopandas`（如果数据包含地理位置信息）或`shapely`（用于几何操作）。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from shapely.geometry import Point, MultiPolygon

2. **加载和预处理数据**：
加载地图数据，并将其转换成适合contour函数使用的格式。这可能包括将经纬度数据转换为网格（x, y）坐标，以及提取海拔或其他变量值。

# 假设data是一个包含经度（lon）、纬度（lat）和海拔（elevation）的DataFrame
# 将经纬度转换为网格坐标
x, y = np.meshgrid(data['lon'].values, data['lat'].values)
z = data['elevation'].values

3. **创建contour图**：
使用`plt.contourf`函数创建一个填充色的轮廓图，可以指定颜色范围、轮廓线样式等选项。

fig, ax = plt.subplots()
cs = ax.contourf(x, y, z, cmap='terrain')

4. **添加地理位置信息**（如果有）：
如果数据包含了地理边界信息，可以用`GeoAxes`和`geopandas`来叠加地形图和行政区域。

if 'geometry' in data.columns:
    gdf = geopandas.read_file('path_to_shapefile.shp')
    ax = fig.add_subplot(projection=ccrs.PlateCarree())
    gdf.plot(ax=ax, color='white', edgecolor='black')

5. **设置轴标签和标题**：
添加地图的标题、X轴和Y轴标签。

ax.set_title('Contour Map of Elevation Data')
ax.set_xlabel('Longitude')
ax.set_ylabel('Latitude')

6. **显示和保存图形**：
最后，展示并保存生成的地图。

plt.colorbar(cs)  # 显示颜色条
plt.show()
plt.savefig('contour_map.png')  # 可选：保存图片到文件