使用python中的其他图层和标记组合mapbox choropleth；尝试覆盖坐标标记

使用Python中的其他图层和标记组合Mapbox Choropleth可以通过以下步骤实现：

导入所需的库和模块：

import plotly.express as px
import pandas as pd

准备数据：

# 创建一个包含地理信息的数据框
data = pd.DataFrame({
    'Country': ['China', 'USA', 'India'],
    'Value': [10, 20, 30],
    'Latitude': [39.9042, 37.0902, 20.5937],
    'Longitude': [116.4074, -95.7129, 78.9629]
})

绘制地图：

# 使用plotly.express库绘制地图
fig = px.choropleth_mapbox(data, geojson=geojson, locations='Country', color='Value',
                           featureidkey="properties.name",
                           center={"lat": 30, "lon": 0},
                           mapbox_style="carto-positron", zoom=1)

# 添加其他图层和标记
fig.add_scattermapbox(
    lat=data['Latitude'],
    lon=data['Longitude'],
    mode='markers',
    marker=dict(
        size=10,
        color='red',
        opacity=0.7
    ),
    text=data['Country'],
    hoverinfo='text'
)

# 显示地图
fig.show()

在上述代码中，我们首先导入了plotly.express和pandas库。然后，我们准备了一个包含地理信息的数据框，其中包括国家名称、值、纬度和经度。接下来，我们使用plotly.express库的choropleth_mapbox函数绘制了一个Mapbox Choropleth地图，并设置了地图的样式、中心点和缩放级别。然后，我们使用add_scattermapbox函数添加了一个散点图图层，并设置了散点的大小、颜色和透明度。最后，我们显示了地图。

这种方法可以将Choropleth地图与其他图层和标记组合在一起，以实现更丰富的可视化效果。对于覆盖坐标标记，我们使用了add_scattermapbox函数，并传入了经纬度信息、标记的样式和文本。你可以根据需要自定义标记的样式和文本内容。

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