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

如何在Geopandas中的EPSG之间切换(绘图和添加背景图)

在Geopandas中,EPSG(European Petroleum Survey Group)是用于表示地理坐标系和投影坐标系的标准编号。切换EPSG主要涉及到两个方面:绘图和添加背景图。

  1. 绘图:
    • 首先,需要导入所需的库和模块:
    • 首先,需要导入所需的库和模块:
    • 创建一个Geopandas的GeoDataFrame对象:
    • 创建一个Geopandas的GeoDataFrame对象:
    • 切换EPSG可以使用to_crs()方法,将GeoDataFrame对象的坐标系转换为目标EPSG:
    • 切换EPSG可以使用to_crs()方法,将GeoDataFrame对象的坐标系转换为目标EPSG:
    • 绘制地图:
    • 绘制地图:
  • 添加背景图:
    • 首先,需要导入所需的库和模块:
    • 首先,需要导入所需的库和模块:
    • 创建一个Geopandas的GeoDataFrame对象:
    • 创建一个Geopandas的GeoDataFrame对象:
    • 切换EPSG可以使用to_crs()方法,将GeoDataFrame对象的坐标系转换为目标EPSG:
    • 切换EPSG可以使用to_crs()方法,将GeoDataFrame对象的坐标系转换为目标EPSG:
    • 绘制地图并添加背景图:
    • 绘制地图并添加背景图:

在Geopandas中,EPSG的切换可以帮助我们在不同的地理坐标系和投影坐标系之间进行转换,以适应不同的地理数据分析和可视化需求。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云地理信息服务(Tencent Cloud Spatial-Temporal Database,TC-GeoDB)。 产品介绍链接地址:https://cloud.tencent.com/product/tc-geodb

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Python-geopandas 中国地图绘制

上一期地图可视化推文教程R-ggplot2 标准中国地图制作,我们详细介绍了使用R-ggplot2 包完美绘制中国标准地图,本期推文我们则试着使用Python-geopandas包绘制空间地图,主要知识点如下...: geopandas 绘制中国地图 matplotlib add_axes()添加南海小地图 绘图文件分享 geopandas 读取中国地图文件 geopandas提供了非常方便read_file...我们进行投影转换(epsg=2343)进行一些简单设置,代码如下: fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8),dpi=80) ax = china_main.geometry.to_crs...,其他绘制主题部分代码一致。...Python 绘制空间可视化还是存在部分问题(无法较容易添加比例尺、指北针等空间绘图元素),也在进一步完善过程

3.2K30

Python-geopandas 中国地图绘制

上一期地图可视化推文教程R-ggplot2 标准中国地图制作,我们详细介绍了使用R-ggplot2 包完美绘制中国标准地图,本期推文我们则试着使用Python-geopandas包绘制空间地图,主要知识点如下...: geopandas 绘制中国地图 matplotlib add_axes()添加南海小地图 绘图文件分享 geopandas 读取中国地图文件 geopandas提供了非常方便read_file...我们进行投影转换(epsg=2343)进行一些简单设置,代码如下: fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8),dpi=80) ax = china_main.geometry.to_crs...,其他绘制主题部分代码一致。...Python 绘制空间可视化还是存在部分问题(无法较容易添加比例尺、指北针等空间绘图元素),也在进一步完善过程

2.3K40

Python-Geopandas 教你绘制中国地图

本期我们试着使用Python-geopandas包绘制空间地图,主要知识点如下: geopandas 绘制中国地图 matplotlib add_axes()添加南海小地图 绘图文件分享 geopandas...绘图数据操作 接下来,我们将我们要绘制数据读取、转换并绘制在地图上,数据预览如下: 我们使用如下代码将其转换成具有地理信息geopandas 格式数据: scattergdf = gpd.GeoDataFrame...以上就完成数据处理操作了 地图可视化绘制 直接给出绘图代码,然后再进行解释。...,其他绘制主题部分代码一致。...Python 绘制空间可视化还是存在部分问题(无法较容易添加比例尺、指北针等空间绘图元素),也在进一步完善过程

1.6K20

geopandas:Python绘制数据地图

_subplots.AxesSubplot at 0x7f75ed445100> 3 添加比例尺 在地理空间数据分析可视化过程,比例尺可以帮助我们了解地图上距离大小关系。...pad=None, # 刻度尺边框之间间距 border_pad=None, # 刻度尺边框之间边距 sep=None, # 刻度尺标签刻度之间距离 frameon...在geopandas,simplify函数可以用来简化多边形形状,以减少地图数据大小,同时也可以提高绘图效率。当绘图数据特别大时,该函数很有用。...虽然它们都表示缺失值,但它们之间有着一些区别。 None:表示属性或者列值不存在,或者没有被填充。在geopandas,如果一个geometry列值为None,那意味着这个几何对象不存在。...(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

2.6K41

基于geopandas空间数据分析—geoplot篇(上)

而geoplot基于geopandas,提供了众多高度封装绘图API,很大程度上简化了绘图难度,就像seaborn之于matplotlib。...图1 本文是基于geopandas空间数据分析系列文章第6篇,通过本文你将学习geoplot基础绘图API。...2.2 geoplot绘图API 在geoplot内置了功能丰富绘图API,只需要传入GeoDataFrame格式矢量数据即可进行绘图(但切记geoplot传入数据必须为WGS84地理坐标系...值得注意是,因为常见在线地图谷歌地图、OpenStreetMap、高德地图等投影均为EPSG:3857也就是我们常说Web Mercator,所以一旦要使用webmap,则投影锁死为EPSG:3857...数据预处理部分分步骤代码较多,不便在文章全盘放出,你可以到文章开头Github仓库对应路径下查看下载。

2.1K30

Python地信专题 | 基于geopandas空间数据分析-坐标参考系篇

作为基于geopandas空间数据分析系列文章第二篇,通过本文你将会学习到geopandas坐标参考系管理。.../ref/epsg/查看搜索所有已知EPSG与CRS对应关系(图11): 图11 或在QGIS查看: 图12 譬如对于重庆,因为地跨东经105°11~110°11,中轴线距离108E更近,常用如下投影...3 geopandas坐标参考系管理 至此,我们已经对CRS有了较为全面的了解,打好了基础,接下来我们来正式学习geopandas坐标参考系管理。...geopandas调用pyproj作为CRS管理后端,因此所有可以被pyproj.CRS.from_user_input()接受合法输入同样可以被geopandas识别,譬如针对上文所说应用于重庆区域绘图...实际上,现实空间分析计算任务,必须要为数据设置合适CRS,在geopandas.GeoSeries()geopandas.GeoDataFrame()中就包含参数crs。

1.8K21

何在 Python 绘图图形上手动添加图例颜色图例字体大小?

本教程将解释如何使用 Python 在 Plotly 图形上手动添加图例文本大小颜色。在本教程结束时,您将能够在强大 Python 数据可视化包 Plotly 帮助下创建交互式图形图表。...但是,并非所有情况都可以通过 Plotly 默认图例设置来适应。本文将讨论如何在 Python 手动将图例颜色字体大小应用于 Plotly 图形。...这些参数控制图上显示图例颜色字体大小。 最后,使用 Plotly  show() 函数显示绘图。...生成图显示了餐厅顾客总账单小费金额之间关系,标记大小由另一个变量调整,并由支付账单的人性别着色。图例字体颜色设置为绿色,字体大小设置为 14 以提高可读性。...Python 手动将图例颜色图例字体大小添加绘图图形

63830

(数据科学学习手札75)基于geopandas空间数据分析——坐标参考系篇

作为基于geopandas空间数据分析系列文章第二篇,通过本文你将会学习到geopandas坐标参考系管理。.../ref/epsg/查看搜索所有已知EPSG与CRS对应关系(图10): 图10   或在QGIS查看: 图11   譬如对于重庆,因为地跨东经105°11~110°...管理后端,因此所有可以被pyproj.CRS.from_user_input()接受合法输入同样可以被geopandas识别,譬如针对上文所说应用于重庆区域绘图Xian 1980 / 3-degree...74)基于geopandas空间数据分析——数据结构篇我们介绍了创建GeoSeriesGeoDataFrame方法,实际上,现实空间分析计算任务,必须要为数据设置合适CRS,在geopandas.GeoSeries...()geopandas.GeoDataFrame()中就包含参数crs,下面我们举例说明,还是先用到geopandas自带世界国家地区数据,我们从中选择中国(坚持一个中国,我们将中国台湾地区组合进国土

1.6K30

geopandas轻松叠加在线底图

叠加各种在线瓦片底图方法,来制作出更多样式地图作品。...图1 2 在geopandas叠加在线地图 我们需要配合contextily这个第三方库来辅助geopandas叠加在线地图,在geopandas已经被正确安装情况下,使用pip install contextily...图2 叠加在线地图示例 下面我们来「划重点」,在图2所示例子,我们前面正常读入矢量数据后「一定要先变换投影为web墨卡托即EPSG:3857」,接着正常绘图,在最后一步时将ax对象传入ctx.add_basemap...,并添加了参数source代表对应在线瓦片地图url,参数zoom来控制地图缩放精度级别。...在稍事等待之后(如果没有“特殊”上网技巧,可能要多等一段时间),我们底图便自动获取拼接完毕,之后直接导出图像文件即可,是不是非常方便~ 在掌握了geopandas+contextily相互配合叠加在线底图之后

2K50

(数据科学学习手札82)基于geopandas空间数据分析——geoplot篇(上)

本文是基于geopandas空间数据分析系列文章第6篇,通过本文你将学习geoplot基础绘图API。...2.2 geoplot绘图API   在geoplot内置了功能丰富绘图API,只需要传入GeoDataFrame格式矢量数据即可进行绘图(但切记geoplot传入数据必须为WGS84地理坐标系...值得注意是,因为常见在线地图谷歌地图、OpenStreetMap、高德地图等投影均为EPSG:3857也就是我们常说Web Mercator,所以一旦要使用webmap,则投影锁死为EPSG:3857...数据预处理部分分步骤代码较多,不便在文章全盘放出,你可以到文章开头Github仓库对应路径下查看下载,下面只贴出绘图部分代码以方便理解思想: # 绘制最底层柏林缓冲区 ax = gplt.polyplot...以上就是本文全部内容,我将在下一篇文章中继续与大家一起探讨学习geoplot更高级绘图API。如有疑问意见,欢迎留言或在我Github仓库中发起issues与我交流。

2.3K20

(数据科学学习手札96)在geopandas叠加在线地图

叠加各种在线瓦片底图方法,来制作出更多样式地图作品。...图1 2 在geopandas叠加在线地图   我们需要配合contextily这个第三方库来辅助geopandas叠加在线地图,在geopandas已经被正确安装情况下,使用pip install...图2 叠加在线地图示例   下面我们来划重点,在图2所示例子,我们前面正常读入矢量数据后一定要先变换投影为web墨卡托即EPSG:3857,接着正常绘图,在最后一步时将ax对象传入ctx.add_basemap...,并添加了参数source代表对应在线瓦片地图url,参数zoom来控制地图缩放精度级别。   ...在稍事等待之后(如果没有“特殊”上网技巧,可能要多等一段时间),我们底图便自动获取拼接完毕,之后直接导出图像文件即可,是不是非常方便~   在掌握了geopandas+contextily相互配合叠加在线底图之后

79830

geopandas轻松叠加在线底图

1 简介 国庆期间,抽空给大家分享在geopandas叠加各种在线瓦片底图方法,来制作出更多样式地图作品。...图1 2 在geopandas叠加在线地图 我们需要配合contextily这个第三方库来辅助geopandas叠加在线地图,在geopandas已经被正确安装情况下,使用pip install contextily...fig.savefig('图2 叠加在线地图示例.png', pad_inches=0, bbox_inches='tight', dpi=300) 图2 叠加在线地图示例 下面我们来「划重点」,在图2所示例子...,我们前面正常读入矢量数据后「一定要先变换投影为web墨卡托即EPSG:3857」,接着正常绘图,在最后一步时将ax对象传入ctx.add_basemap,并添加了参数source代表对应在线瓦片地图...在稍事等待之后(如果没有“特殊”上网技巧,可能要多等一段时间),我们底图便自动获取拼接完毕,之后直接导出图像文件即可,是不是非常方便~ 在掌握了geopandas+contextily相互配合叠加在线底图之后

89520

Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制

plotnine 绘制插值结果 geopandas 绘制空间地图及裁剪操作 在上期推文中Python-geopandas 中国地图绘制 ,我们使用了geopandas实现了中国地图绘制,也相应分享了绘图数据...colorbar定制化操作参考代码 上面绘图代码这里我们定制化了colorbar,代码如下: #默认colorbar 无法满足要求,这里进行定制化操作 scatter_bar = plt.colorbar...一般绘图教程到这里也就结束了,但往往忽略了大多人人关注“裁剪”操作,在经历过不断探索后,我们最终使用geopandas.clip() 方法完美解决此问题。...geopandas 安装成功,要不然 crs="EPSG:4326" 无法准确设置,进而导致无法裁剪。...个人建议: pyproj must version 2.2.0 or later 再使用plotnine 对裁剪之后js_kde_clip 数据进行绘图即可,代码上述绘图代码一样,即数据更改而已,这里就直接放出可视化结果

5.3K30

(在模仿精进数据可视化01) 全国38城居住自由指数可视化

综合考虑前面这些难点,我决定借助matplotlib+geopandas+shapely操纵几何对象绘制调整图像方便快捷性,来完成这次挑战。...图4   我们只需要设定中心点参数在南极点或北极点,再配合简单经纬度相关知识就可以伪造出任意经纬线,再利用geopandas投影变换向设定好正射投影进行转换,再作为平面坐标进行绘图即可。   ...譬如按照这个思路来创建东经10度到东经220度之间,以及南纬-90度到-80度之间,对应5条纬度线对应38个城市经线: import geopandas as gpd from shapely.geometry...图12   那么接下来我们要做事就so easy了,只需要分别得到两者去除重叠面后,剩余部分,以对应填充色彩叠加绘制在图11图像上就可以啦~,利用geopandasdifference即可轻松实现...所以这部分只对添加城市+指标的文字标签以及刻度值进行补充: ?

79310

在模仿精进数据可视化01:国内38城居住自由指数

综合考虑前面这些难点,我决定借助matplotlib+geopandas+shapely操纵几何对象绘制调整图像方便快捷性,来完成这次挑战。...,再配合简单经纬度相关知识就可以伪造出任意经纬线,再利用geopandas投影变换向设定好「正射投影」进行转换,再作为平面坐标进行绘图即可。...譬如按照这个思路来创建东经10度到东经220度之间,以及南纬-90度到-80度之间,对应5条纬度线对应38个城市经线: import geopandas as gpd from shapely.geometry...,首先我们分别构造购房自由指数_映射值租房自由指数_映射值引入南极点后所围成多边形: 图10 图11 接下来我们先暂停下来思考思考,购房自由指数_映射值与租房自由指数_映射值之间彼此高低起伏交错而形成填充区域对应着上面两个多边形之间什么关系...图12 那么接下来我们要做事就so easy了,只需要分别得到两者去除重叠面后,剩余部分,以对应填充色彩叠加绘制在图11图像上就可以啦~,利用geopandasdifference即可轻松实现

84330

左手用R右手Python系列12——空间数据可视化与数据地图

以前我一直觉得Python绘图工具与R语言ggplot2比起来,不够优雅,这也是我一直坚定选择使用R+ggplot2深入学习数据可视化原因,ggplot2在坐标系整合与兼容性扩展性上确实技高一筹...最近偶然在学习Python可视化过程,了解到了geopandas,确实第一眼看着很眼熟,或许你第一眼就能把它与pandas联系起来。...今天要讲解主角是R语言中sf包Pythongeopandas库。...geopandas.geodataframe.GeoDataFrame 这种格式数据框继承了大多数pandas普通数据框函数及属性,可以直接针对其使用plot函数绘图。...最后让我们再次看一下R语言中sf数据对象Pyhtongeodatafame对象对比。 ?

2.1K40

GeoPandas 绘制超高颜值数据地图

在下一节,我们将一起学习如何使用一些常见函数,边界、质心最重要绘图方法。为了演示地理空间可视化工作,让我们使用来自2021年奥运会数据集Teams数据。...团队数据集包含团队名称、项目、NOC(国家/地区)事件列。在本练习,我们将仅使用 NOC 项目 列。...在里用到是**'left'而不是'right'**合并,这里是有意这样做,因为我们数据也有一些没有参与国家。 很少有国家名称在奥运会世界数据集之间不一致。所以尽可能调整了国家名称。...详细信息在源代码。 开始绘图 显示一个简单世界地图 - 只有边界地图 作为第一步,我们绘制基本地图——只有边界世界。在接下来步骤,将为我们感兴趣国家/地区着色。...将以下行添加到我们之前编写绘图代码,用深蓝色填充圆圈标记这些国家。

5K21

Python-geoplot 空间核密度估计图绘制

在R语言ggplot2以及其拓展包能够较为简单实现各类空间可视化作品绘制,在寻找Python进行空间绘制包同时,也发现geopandas、geoplot等优秀包,今天推文就简单使用geoplot...库绘制空间核密度估计图,涉及知识点如下: geoplot库pointplot()函数绘制空间点图 geoplot库kdeplot()函数绘制空间核密度估计图 所使用数据为全国PM2.5站点数据中国地图文件....经度, scatter.纬度), crs="EPSG:4326") 这样就可以把数处理成geoplot 绘图所需数据格式了,绘图代码具体如下: plt.rcParams['font.family...就完成了空间核密度估计可视化绘制,所涉及绘图函数相对简单,大家看看官网教程就可以快速掌握。...总结 Python-geoplot库对一些空间图表可以较为迅速绘制出结果,可以说是相对简单,但到实践过程,也发现一些问题(完全自己绘制过程感悟啊,可能存在个人原因啊): 由于高度封装,相对某些绘图元素

2.9K31

Google Earth Engine(GEE)——使用 GeoPandas Uber H3 空间索引进行快速多边形点分析

这是非常有效,并在某些类型空间查询中产生了很大加速。查看我高级 QGIS 课程空间索引部分,我将展示如何在 QGIS 中使用基于 R 树空间索引。...赫尔辛基大学 AutoGIS 课程有一个很好例子,将空间索引与 geopandas 一起使用。 在这篇文章,我想谈谈另一个名为H3 空间索引系统。...在这篇文章,我将向你展示如何创建使用点密度图geopandash3-py库在Python。 国家地理空间情报局海事安全信息门户以反航运活动消息形式提供所有海盗事件形状文件。...import geopandas as gpd from h3 import h3 GeoPandas 允许直接从 zip 文件读取数据层。...我们groupby在h3列上使用 Panda 函数,并count在输出添加一个新列,其中包含每个 H3 id 行数。

22510
领券