首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

matplotlib - dataframe -如何在matplotlib中拥有真实的地图背景

在matplotlib中拥有真实的地图背景,可以通过使用Basemap库来实现。Basemap是matplotlib的一个扩展库,提供了绘制地图的功能。

首先,需要安装Basemap库。可以通过以下命令在命令行中安装Basemap库:

代码语言:txt
复制
pip install basemap

安装完成后,可以使用以下代码来绘制地图背景:

代码语言:txt
复制
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建Basemap对象
map = Basemap(projection='merc', llcrnrlat=-80, urcrnrlat=80, llcrnrlon=-180, urcrnrlon=180)

# 绘制地图背景
map.drawmapboundary(fill_color='aqua')
map.fillcontinents(color='coral', lake_color='aqua')

# 绘制国家边界线
map.drawcountries()

# 绘制州/省界限
map.drawstates()

# 绘制城市
map.drawcoastlines()

# 显示图形
plt.show()

上述代码中,首先创建了一个Basemap对象,指定了投影方式(这里使用了墨卡托投影),以及地图的经纬度范围。然后使用drawmapboundary方法绘制地图边界,并使用fillcontinents方法填充陆地颜色。接着使用drawcountriesdrawstatesdrawcoastlines方法分别绘制国家边界线、州/省界限和城市。最后使用plt.show()显示图形。

需要注意的是,Basemap库需要依赖一些地图数据文件,可以通过以下命令下载:

代码语言:txt
复制
python -m mpl_toolkits.basemap.download_test_data

下载完成后,可以使用上述代码来绘制地图背景。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云地图服务(https://cloud.tencent.com/product/maps)可以提供地图数据和地图服务,满足地图背景的需求。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

掌握这7种Python数据图表区别,你就是大牛数据分析师!

本文会基于一份真实数据,使用这些库来对数据进行可视化。通过这些对比,我们期望了解每个库所适用范围,以及如何更好利用整个 Python 数据可视化生态系统。...首先,我们将要使用 matplotlib 这个工具,matplotlib 是一个相对底层 Python 栈描点库,所以它比其他工具库要多敲一些命令来做出一个好看曲线。...然后我们就使用 %matplotlib inline 来设置 matplotlib 在 ipython notebook 描点,最终我们就利用 plt.hist(route_lengths, bins...之后把数据模型进行排序,这样就使得拥有最多航线航空公司拍到了前面。 这样就可以使用matplotlib把结果画出来。...问题是我们想看出哪家航空公司拥有的航线长度是什么并不容易。为了解决这个问题,我们需要能够看到坐标轴标签。这有点难,毕竟有这么多航空公司。

1.5K130

geopandas:Python绘制数据地图

contextily是一个Python库,它提供了一种简单方法将背景地图(通常是Web瓦片地图OpenStreetMap、Stamen Maps、Mapbox等)添加到地理空间数据可视化。...contextily库基于add_basemap函数在地图上添加背景地图。...下面是该函数常用可用参数介绍: ax: matplotlib axes对象,用于绘制地图 crs: 输出地图坐标系,默认为'EPSG:3857' source: 底图来源,支持多种来源,OpenStreetMap...attribution: 底图版权信息,默认为None alpha: 底图透明度,默认为1.0 *kwargs: 其他matplotlib.image()函数可选参数,cmap、vmin、vmax...在有些时候我们需要离线使用背景瓦片地图,contextly提供bounds2raster函数用于根据给定空间范围和地图缩放级别,将在线地图服务栅格数据下载为本地文件。

3.4K41
  • Matplotlib 中文用户指南 8.1 屏幕截图

    此工具包包含于所有标准 matplotlib 安装。 Streamplot streamplot()函数绘制向量场流线图。...源代码 滑块示例 Matplotlib 拥有基本 GUI 小部件,它们独立于您正在使用图形用户界面,允许您编写 GUI 交叉图形和小部件。...以下示例模拟 ChartDirector 一个财务图: 源代码 地图示例 Jeff Whitaker Basemap 附加工具包可以在许多不同地图投影上绘制数据。...此示例展示了如何在直角投影上绘制轮廓,标记和文本,以 NASA “蓝色大理石”卫星图像作为背景。...源代码 EEG 示例 您可以将 matplotlib 嵌入到 pygtk,wx,Tk,FLTK 或 Qt 应用程序。 这是一个名为 pbrain EEG 查看器屏幕截图。

    4.3K30

    用python在地球投影轻松添加图形标注

    前言 交流群里有读友提问:如何在地球投影添加指定纬圈。我抽空尝试了一下,分享给大家。...当无地图投影时 在 python matplotlib.pyplot 和 matplotlib.patches,有很多内置函数可以帮助我们绘制矩形、圆形、椭圆等图案。...绘制椭圆、用matplotlib.patches.Rectangle绘制矩形、用matplotlib.patches.Arrow绘制箭头、用matplotlib.patches.Polygon绘制任意形状多边形等...当存在地图投影时 前面提到过,matplotlib.patches.xxxx 方法可以接收 transform 地图投影参数,但在实际使用时发现该参数在极地投影情况下,不能实现想要效果,建议使用gridlines...因为matplotlib.patches方法 只是一个平面的绘图,无法真正识别出投影纬圈。

    59220

    6个顶级Python可视化库

    另外,一些库(Matplotlib)将可视化渲染成静态图像,使其适合在论文、幻灯片或演示解释概念。 语法和灵活性 不同库语法有什么不同?...例如,如果你想检查拥有最多粉丝前100名用户分布情况,通常Matplotlib就足够了。...尽管它没有像Matplotlib那样广泛集合,但Seaborn可以用更少代码使流行绘图,柱状图、盒状图、热图等看起来更漂亮。...缺点 Altair简单图表,柱状图,可能看起来不像Seaborn或Plotly等库图表那样有风格,除非你指定自定义风格。...location=[lat, lon], popup=name, icon=folium.Icon(color="green") ).add_to(m) m 只用几行代码,我们就创建了一个显示用户位置真实地图

    43120

    6个顶级Python可视化库!

    另外,一些库(Matplotlib)将可视化渲染成静态图像,使其适合在论文、幻灯片或演示解释概念。 语法和灵活性 不同库语法有什么不同?...例如,如果你想检查拥有最多粉丝前100名用户分布情况,通常Matplotlib就足够了。...尽管它没有像Matplotlib那样广泛集合,但Seaborn可以用更少代码使流行绘图,柱状图、盒状图、热图等看起来更漂亮。...缺点 Altair简单图表,柱状图,可能看起来不像Seaborn或Plotly等库图表那样有风格,除非你指定自定义风格。...location=[lat, lon], popup=name, icon=folium.Icon(color="green") ).add_to(m) m 只用几行代码,我们就创建了一个显示用户位置真实地图

    83211

    6个顶级Python可视化库

    另外,一些库(Matplotlib)将可视化渲染成静态图像,使其适合在论文、幻灯片或演示解释概念。 语法和灵活性 不同库语法有什么不同?...例如,如果你想检查拥有最多粉丝前100名用户分布情况,通常Matplotlib就足够了。...尽管它没有像Matplotlib那样广泛集合,但Seaborn可以用更少代码使流行绘图,柱状图、盒状图、热图等看起来更漂亮。...缺点 Altair简单图表,柱状图,可能看起来不像Seaborn或Plotly等库图表那样有风格,除非你指定自定义风格。...location=[lat, lon], popup=name, icon=folium.Icon(color="green") ).add_to(m) m 只用几行代码,我们就创建了一个显示用户位置真实地图

    72620

    利用Python绘图和可视化(长文慎入)

    matplotlib还有许多插件工具集,如用于3D图形mplot3d以及用于地图和投影basemap。...matplotlib API函数(plot和close)都位于matplotlib.pyllot模块,其通常引入约定是: ?...matplotlibFigure还支持一种MATLAB式编号架构(plt.figure(2))。通过plt.gcf()即可得到当前Figure引用。 不能通过空Figure绘图。...线型图还可以加上一些标记(marker),以强调实际数据点。由于matplotlib创建是连续线型图(点与点之间插值),因此有时可能不太容易看出真实数据点位置。...(4)basemap工具集(http://matplotlib.github.com/basemap,matplotlib一个插件)使得我们能够用Python在地图上绘制2D数据。

    8.6K70

    13,Matplotlib面向对象绘图

    〇,Matplotlib简介 Matplotlib是Python数据分析中用于数据可视化最著名一个库,其绘图方式和matlab绘图方式非常相似。...通常使用Matplotlib绘图有两种不同方式:面向对象绘图和函数式绘图。此外也可以dataframeplot函数快速绘图。它们特点如下。...一,Matplotlib图像结构 matplotlib图像中最重要三个对象分别是 figure (画布),ax (坐标系),axis (坐标轴)。...一个figure可以有多个 ax(多个子图),figure可以设置图像尺寸,背景色,像素等。一个ax中一般有多个 axis,xaxis,yaxis。...2, 接着是axes对象规划,包括图形(点线柱饼),axes区域(背景颜色,栅格,图例)等。 3,然后是axis对象设置,包括坐标轴,刻度线,标签等。

    1K20

    何在Python实现高效数据处理与分析

    本文将为您介绍如何在Python实现高效数据处理与分析,以提升工作效率和数据洞察力。 1、数据预处理: 数据预处理是数据分析重要步骤,它包括数据清洗、缺失值处理、数据转换等操作。...['age'].describe() print(statistics) 数据聚合:使用pandas库groupby()函数可以根据某个变量进行分组,并进行聚合操作,求和、平均值等。...在Python,使用matplotlib和seaborn等库可以进行数据可视化。...在本文中,我们介绍了如何在Python实现高效数据处理与分析。从数据预处理、数据分析和数据可视化三个方面展开,我们学习了一些常见技巧和操作。...通过合理数据预处理,准确数据分析以及直观数据可视化,我们可以更好地理解数据,发现数据规律和趋势,为决策提供有力支持。

    35241

    十一.数据分析之Numpy、Pandas、Matplotlib和Sklearn入门知识万字详解

    读者根据所研究内容,构建合理算法模型,训练模型并预测业务结构。数据科学家需要拥有良好数学、机器学习、编程背景知识,常见数据分析方法包括回归分析、聚类分析、分类分析、关联规则挖掘、主题模型等。...,它更关注统计模型可视化,热图。...下面简单讲解DataFrame常用三种使用方法。 (1)在Pandas中用函数 isnull 和 notnull 来检测数据丢失,pd.isnull(a)、pd.notnull(b)。...Series也提供了这些函数实例方法,a.isnull()。 (2)Pandas提供了大量方法能够轻松对Series,DataFrame和Panel对象进行各种符合各种逻辑关系合并操作。...:Concat、Merge(类似于SQL类型合并)、Append (将一行连接到一个DataFrame上)。

    3.1K11

    【强强联合】在Power BI 中使用Python(3)数据可视化

    “#”注释掉了,但是在后台有完全相同两行代码被真实执行了。...还是上一篇套路,以上举例子只是简单地让大家认识一下如何在Power BI调用Python作图,接下来我们介绍一些在Power BI无法原生作图例子: 比如数学制图,绘制sinx和cosx曲线:...第二个问题,很可惜没有现成工具可以直接解决,但是结合本系列《【强强联合】在Power BI 中使用Python》第二篇内容: Python处理结果以Dataframe形式输出,M将Dataframe...M将其Table类型数据传递给Python,Python会自动将Table转换为Dataframe。...我们是否可以想到如何用Python将powerquery表输出为excel甚至实现回写到SQL呢? 这就是下一篇文章要讲内容了: ?

    2.7K31

    Python机器学习·微教程

    在这个教程里,你将学会: 如何处理数据集,并构建精确预测模型 使用Python完成真实机器学习项目 这是一个非常简洁且实用教程,希望你能收藏,以备后面复习!...使用matplotlib绘制简单图表 plt.show() # 显示图像 第3节:加载CSV数据 机器学习算法需要有数据,这节讲解如何在python中正确地加载CSV数据集 有几种常用方法供参考:...将这种分类数据进行连续化方法最著名就是one-hot-encoding 估算缺失值。由于各种原因,许多真实世界数据集包含缺失值,通常编码为空白,NaN或其他占位符。...简单介绍下scikit-learn,scikit-learn拥有可以用于监督和无监督学习方法,一般来说监督学习使用更多。...列,我要对数据集进行标准化处理,用到scikit-learn库StandardScaler()函数,那么先要用该函数fit()方法,计算出数据转换方式,再用transform()方法根据已经计算出变换方式

    1.4K20

    十分钟视频,手把手教你用Python撒情人节狗粮正确姿势

    刚刚从春节回家被爸妈逼婚懵逼回过神来,明天又到了满世界秀恩爱情人节,各位给女朋友礼物都准备好了吗?...本次演示,大数据文摘选取是《大话西游月光宝盒》至尊宝和女神紫霞仙子对话文本(提前准备好文件:大话西游.txt),对文本进行分词处理,形成分词后词集。...这里要给大家一句非常重要温馨提醒,我们希望每一位同学在处理相关数据时都能秉持公正客观真实原则,但如果你最终导出结果与你预期“甜蜜”记录并不符合,比如出现了“多喝热水”等尴尬词语,那么在去听用词...backend: TkAgg 6.自定义背景图做词云 让他看到你心 情人节,又是大话西游这样经典对白,我们当然还可以把图形呈现玩得再酷炫一些,自定义一个心形图像背景并将词云图形化输出。...如果你想将生成图形以本地图形式生成并打开显示,可以使用下面的实现代码: In [18]: %matplotlibbimg=imread('heart.jpeg')wordcloud=WordCloud

    1.3K40

    EDA 2023 年世界国家suicide rate排名

    常用数据结构是DataFrame。 import matplotlib.pyplot as plt: 引入Matplotlib库,用于绘制静态图表。...%matplotlib inline: 这是一个Jupyter Notebook魔术命令,用于在Notebook中直接显示Matplotlib图表。.../continents2.csv') df.head(10) 数据预处理 df.describe().T.style.background_gradient(cmap='Reds') 使用PandasDataFrame...describe()方法来获取数据集基本统计信息,接着使用了.T进行转置,最后应用了样式,通过style.background_gradient(cmap=‘Reds’)实现了基于渐变色背景。...color=‘All’: 指定用于着色列,这里是’Suicide Rates’总和(假设 ‘All’ 列在数据框)。 scope=‘world’: 指定地图范围,这里是全球。

    19110
    领券