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【数据可视化应用】核密度空间插值实战案例(附Python和R语言代码)

zibianqu 2022-02-09 阅读 65

Python-plotnine 核密度空间插值

geopandas 绘制空间地图及裁剪操作

  • 针对geopandas的安装问题,最好使用 conda install --channel conda-forge geopandas 进行安装。但考虑到科学上网的问题,这一步就难住了很多人。大多人还是采用pip安装geopandas以及其依赖包,可以自行查看官网下载依赖包即可。读取geojson 地图文件、散点数据及基础绘图代码如下:

散点数据预览如下:

图片

具体绘图代码如下:

import numpy as np
import pandas as pd
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt

#统一修改绘图字体
plt.rcParams["font.family"] = "Roboto Condensed"

js = gpd.read_file(r"江苏省.json")
nj_data = pd.read_excel("pmdata.xlsx")

fig,ax = plt.subplots(figsize=(6,4),dpi=130)
cm = plt.cm.get_cmap('Spectral_r')

vmin = nj_data["PM2.5"].min()
vmax = nj_data["PM2.5"].max()
js.plot(fc="none
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