用python画出中国地图

### 如何使用Python绘制地理地图 #### 安装必要的库 为了能够顺利地绘制地理地图，需要确保已安装`matplotlib`、`geopandas`以及`descartes`这些库[^1]。如果尚未安装上述库，则可以利用pip来完成安装。 ```bash pip install matplotlib geopandas descartes cartopy ``` #### 绘制基础的地图 一旦完成了所需库的安装，就可以开始着手于简单的地图绘制工作了。这里给出一段基于`geopandas`加载中国江苏省边界并显示其轮廓的例子： ```python import geopandas as gpd import matplotlib.pyplot as plt # 加载江苏全省边界数据 data = gpd.read_file("https://geo.datav.aliyun.com/areas_v3/bound/320000_full.json") # 创建绘图对象ax，并设置背景颜色为白色 fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) ax.set_facecolor('white') # 将边界数据显示出来 data.boundary.plot(ax=ax) plt.title('Jiangsu Province Boundary') plt.show() ``` 这段代码会下载指定URL中的JSON文件作为输入源，解析其中包含的空间信息，并通过调用`.boundary.plot()`方法只展示边界的线条而非填充整个多边形内部区域[^3]。 #### 添加自定义几何形状至地图上 除了单纯地呈现行政区划外，还可以向地图添加额外的信息层，比如特定兴趣区（POI）、路径轨迹或是其他类型的矢量要素。下面是一个例子，它展示了如何在一个矩形范围内画出一条红色折线表示某个虚拟的兴趣范围： ```python from shapely.geometry import Polygon # 设定一个矩形框的位置坐标 rect_coords = [(119, 32), (120, 33), (121, 33)] # 构建Polygon实例 polygon_of_interest = Polygon(rect_coords) # 在同一张图表中叠加新的几何图形 gpd.GeoSeries([polygon_of_interest.exterior]).plot(ax=ax, color='red', linewidth=2) plt.show() ``` 此部分代码先构建了一个名为`polygon_of_interest`的新多边形对象，接着将其外部边缘以红线的形式渲染到了之前创建好的地图之上。 #### 利用Cartopy增强地图功能 对于更复杂的需求而言，可能还需要借助像`cartopy`这样的专门处理地球科学数据可视化的扩展包。它可以提供更加丰富的投影方式和支持更多的底图样式选项。以下是结合`cartopy`的一个简单案例： ```python import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cf # 初始化带有经纬度网格和自然地球风格陆地板块特征的地图 projection = ccrs.PlateCarree() fig = plt.figure(figsize=(10, 7)) ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=projection) ax.coastlines(resolution='50m') # 显示海岸线 ax.add_feature(cf.LAND) # 填充大陆地区 ax.gridlines(draw_labels=True) # 开启网格标注 # 调整视窗大小适应目标地理位置 ax.set_extent([119, 122, 31, 34], crs=ccrs.PlateCarree()) plt.title('Map with Cartopy and Natural Earth Features') plt.show() ``` 该片段不仅设置了不同的投影模式还加入了基本的地貌元素如海洋、湖泊等，使得最终产出的地图具有更高的可读性和美观程度[^2]。

### 使用 Python 进行地理可视化制作地图 对于参加美国大学生数学建模竞赛（美赛），利用 Python 制作高质量的地图可视化能够显著增强模型的表现力和说服力。下面介绍几种常用的方法和技术。 #### 1. 基于 `amCharts` 的像素地图实现 借助第三方库如 amCharts 提供的 PixelMap 功能，可以根据特定指标自定义地图的颜色方案，从而突出不同地区的特征[^1]。此方法适合展示具有明显地域差异的数据集，比如各州的人口数量、经济水平等。 ```python import requests from IPython.display import HTML url = "https://pixelmap.amcharts.com/" response = requests.get(url).text HTML(response) ``` 注意上述代码仅作为调用在线资源的例子，在实际比赛中应下载离线版本并集成到项目中去。 #### 2. 结合多源数据构建综合评估地图 除了单一维度的信息外，还可以融合多种类型的数据来源，例如人口密度、土地用途以及夜间的灯光强度等因素，以此为基础建立更加复杂而全面的空间分析框架[^2]。这种做法有助于揭示隐藏的社会现象或环境问题，并提供更深层次的理解视角。 ```python import geopandas as gpd import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 加载基础地图文件与中国城市人口统计数据 world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres')) cities = pd.read_csv('path_to_city_population.csv') # 合并数据框并将结果绘制成图表 merged = world.merge(cities, how='left', left_on=['iso_a3'], right_on=['country_code']) fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8)) merged.plot(column='population', cmap='YlOrRd', linewidth=0.8, edgecolor='0.8', legend=True, ax=ax) plt.title("World Population Density Map", fontsize=16) plt.show() ``` 这段脚本展示了如何读取全球矢量边界文件并与城市人口统计资料相匹配，最终生成一张反映世界范围内人口分布情况的世界地图。 #### 3. 创建动态变化过程动画效果 为了更好地表达随时间演变的趋势，可以采用 Matplotlib 库中的 `FuncAnimation` 类来设计交互式的图形界面，使得观众可以通过拖动滑块等方式查看不同时刻下的状态变迁状况[^3]。这对于研究诸如气候变化影响下海平面上升速度等问题尤为有用。 ```python import numpy as np from matplotlib.animation import FuncAnimation def create_dynamic_map(data_series): fig, ax = plt.subplots() # 初始化图像参数设置 line, = ax.plot([], [], lw=2) ax.set_xlim(0, max(len(data_series), 10)) # 设置横坐标范围 ax.set_ylim(min(data_series)-abs(max(data_series))*0.1, max(data_series)+abs(max(data_series))*0.1) # 自适应纵坐标范围 def init(): """初始化函数""" line.set_data([], []) return (line,) def animate(i): """更新每一帧的内容""" x = list(range(i+1)) y = data_series[:i+1] line.set_data(x, y) return (line,) anim = FuncAnimation(fig, animate, init_func=init, frames=len(data_series), interval=200, blit=True) plt.close() # 防止直接显示静态图 return anim.to_jshtml() # 示例：模拟某地区GDP增长趋势 gdp_growth_rate = [np.random.rand()*0.05 + 0.03 for _ in range(10)] create_dynamic_map(gdp_growth_rate) ``` 以上实例说明了怎样基于给定的时间序列 GDP 数据构造一个简单的经济增长率折线图，并将其转换成可播放的小视频形式嵌入报告文档之中。