lon=180上的缓冲区行导致geopandas matplotlib带状 - 腾讯云开发者社区

= None show(p) 可以看到已经有内味了，唯一美中不足的就是南海的十三段线没有展示出来 geopandas GeoPandas 是基于 Pandas 的地图可视化工具，其数据结构完全继承自...Pandas，对于熟悉潘大师的同学来说还是非常友好的还是先画一张世界地图 import pandas as pd import geopandas import matplotlib.pyplot...as plt %matplotlib inline world = geopandas.read_file(geopandas.datasets.get_path('naturalearth_lowres...')) world.plot() plt.show() 这也是 geopandas 官网上的经典图片，可以看到非常简单，除去 import 代码，仅仅三行，就完成了地图的绘制下面我们继续绘制中国地图...Leaflet.js 库的映射能力之上的高级地图绘制工具，通过 Python 操作数据，然后在 Leaflet 地图中可视化，可以灵活的自定义绘制区域，并且展现形式更加多样化首先是三行代码绘制世界地图

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【详细总结】cnmaps、maskout、salem的正确打开方式

import shapefile from matplotlib.path import Path from matplotlib.patches import PathPatch from shapely.geometry...pip install shapely＝＝1.8.5 salem安装稍有难度 salem是github上fmaussion大佬开发的，也非常好用，安装方法如下： conda install -c conda-forge...推荐自己直接去fmaussion的github主页上download下来，然后把压缩包重新命名后放在~/.salem_cache文件夹下面即可。下载后放在~/.salem_cache文件夹下。...as plt import matplotlib.ticker as mticker import geopandas ds = xr.open_dataset('data.nc') TP_shp...= '/work/home/zhxia/my_tool/TP_shp/TPBoundary_new_2021/TPBoundary_new(2021).shp' shp = geopandas.read_file

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气象绘图——白化杂谈

其他四种都是先判别是不是在指定shp文件内部，然后再画，但是geopandas.clip的办法与Masterpiece的办法会改变数据的维度，导致无法还原为2D数组，不能用在contourf绘制等值线图上...这个数据裁剪不改变数组的维度，所以后期可以用在contourf上。...三、geopandas.clip白化本方法我是第一次在DataCharm公号上看到的，具体使用的就是geopandas自带的clip功能。推文中说道，该方法适合plotnine库包。...,a) df_clip 看统计信息，250000行减少为102345行数据。...Masterpiece的方法就是shpaefile和matplotlib结合的clip方法，与geopandas.clip类似，破坏原来网格。后四种可以用来筛选数据。

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Python常用的6种绘制地图的方法

、bokeh、basemap、geopandas、cartopy Boken 首先我们先介绍 Boken 绘制地图的方法 Bokeh 支持创建基本地图可视化和基于处理地理数据的地图可视化画一张世界地图...可以看到已经有内味了，唯一美中不足的就是南海的十三段线没有展示出来 geopandas GeoPandas 是基于 Pandas 的地图可视化工具，其数据结构完全继承自 Pandas，对于熟悉潘大师的同学来说还是非常友好的...还是先画一张世界地图 import pandas as pd import geopandas import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline...这也是 geopandas 官网上的经典图片，可以看到非常简单，除去 import 代码，仅仅三行，就完成了地图的绘制下面我们继续绘制中国地图，这次我们加上九段线信息 china_nine = geopandas.read_file...': 113.65000, 'lat': 34.76667}, 'style': "stamen-terrain", 'center': {'lon': -20, 'lat

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python可视化 | 绘制中国降雨分布（添加等高线、比例尺、指南针、南海诸岛、九段线）

') # plt.text(lon0,lat0+size,'0',horizontalalignment = 'center') #原始代码中包含了三种样式的图例，样子都还不错。...#ax：是我们创建的子图 #lon，lat：是我们图例想要放在那个位置的坐标，根据个人喜好来！！！...#length：是我们比例的你所输入的比例，比如200等 #size：是控制比例尺的高度的（比例尺上三根竖线的高度，一会下面会有展示的）数据处理和空间插值 import geopandas import...as mpl #mpl.use('Qt5Agg') #%matplotlib auto from mpl_toolkits.basemap import Basemap, cm import matplotlib.patches...南海诸岛子图绘制cartopy比较简单，然而目前基本是用Basemap和geopandas做的。把cartopy加上南海诸岛子图基本上是与BUG斗争，遂放弃。

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Part3-1.获取高质量的阿姆斯特丹建筑立面图像（附完整代码）

3.1 使用geopandas找到街景点（方法1） 1）读取阿姆斯特丹矢量道路数据 2）对建筑做缓冲区 3）裁剪道路数据 4）使用shapely的nearest_point找出最近的两个点 5）使用向量相乘的原理计算两个点间的角度...注意: 如果不保留拓扑结构，简化可能会导致无效的几何对象，而且简化可能对坐标的顺序敏感：仅在坐标顺序上不同的两个几何体可能会被不同地简化....我们先对读取s行问获取的阿姆斯特丹的道路，进行简单修复，然后对对建筑物做缓冲区，用于提取建筑物周围的道路，减少计算量。...角度NEAR_ANGLE有特殊的规定：生成的角度是输入要素（建筑物上的点）对于邻近要素（街道上的点）的角度，并且转换前的角度的表示方式是：在方法参数中使用平面方法时，角度在 -180° 到 180° 的范围内...转换后，因为要获取街道街景，要以（街道上的点）为原点，朝向建筑物上的点的角度，并且角度表示为：角度范围在0-360度，0°代表北，90°代表东，180°代表南，270° 代表西。

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Python空间+气泡图完美绘制房价分布

今天的推文教程使用geopandas进行空间图表的绘制(geopandas空间绘图很方便，省去了很多的数据处理过程，而且也完美衔接matplotlib,学习python 空间绘图的小伙伴可以看下啊)，具体为空间气泡图的绘制...，主要涉及的内容如下： geopandas geojson数据格式读取并可视化展示单独添加散点大小图例图层 adjustText 库解决文本重叠问题 geopandas geojson数据操作这里我们选择的为香港地图的...由于数据的经纬度是直接基于高德地图进行解析的，导致存在部分数据经纬度信息出错，我们使用pandas进行简单的数据筛选，具体就不再展示，后面会推出系列教程推文，数据预览如下： ?...这里主要使用红色框中的数据进行绘制，即使用scatter()方法加合理设置散点大小即可，代码如下： for x,y,price in zip(scatter_se.lon,scatter_se.lat,...，这是对matplotlib 图例设置的定制化设定，也适用于其他图例。

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Python 空间绘图 - 房价气泡图绘制

今天的推文教程使用geopandas进行空间图表的绘制(geopandas空间绘图很方便，省去了很多的数据处理过程，而且也完美衔接matplotlib,学习python 空间绘图的小伙伴可以看下啊)，...具体为空间气泡图的绘制，主要涉及的内容如下： geopandas geojson数据格式读取并可视化展示单独添加散点大小图例图层 adjustText 库解决文本重叠问题 geopandas geojson...由于数据的经纬度是直接基于高德地图进行解析的，导致存在部分数据经纬度信息出错，我们使用pandas进行简单的数据筛选，具体就不再展示，后面会推出系列教程推文，数据预览如下： ?...这里主要使用红色框中的数据进行绘制，即使用scatter()方法加合理设置散点大小即可，代码如下： for x,y,price in zip(scatter_se.lon,scatter_se.lat,...，这是对matplotlib 图例设置的定制化设定，也适用于其他图例。

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大数据告诉你，台风最喜欢在我国哪个省市登陆

所以这里无法对数据的精确性和完整性做保证，主要是想运用python对数据做分析展示，看看台风在等级、地点、时间上的分布。...主要工具：Python 3.6、pandas、numpy、matplotlib、seaborn、urllib、geopandas、wordcloud 【分析流程】 1、导入相关库 # 导入相关库 import...pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import geopandas import seaborn as...格式，这是geopandas库用于地理空间可视化的专有数据格式 geo_data = geopandas.GeoDataFrame(data,geometry=xy) # 读取已经下载好的中国地图shapefile...湛江市和台东县是台风最喜欢登陆的市、县。从时间上看，年平均登陆台风数量9次左右，主要集中在8、9月份，8月份的台风等级中位数较高，并且强台风主要出现在9月份前后。 END

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python绘图 | 空间地图上散点气泡绘制

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常见地图白化方法（一）

地图白化的原理是利用 shapefile 文件中的多边形坐标来创建一个剪切路径，然后将这个路径应用到 matplotlib 的绘图对象上，使得只有路径内的数据可见，路径外的数据被隐藏或覆盖。...气象家园的五星上将兰溪之水说过，其实所谓的“白化”一般就两种途径：①mask数据；②mask图形方法一 set_clip_path方法 matplotlib 官方函数示例 import numpy as...np import matplotlib.cm as cm import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.path import Path from...，你这geo_list是什么，根本看不懂哎呀，别急，马上给你print出来 geo_list[17] 你问我为什么知道广东省的序号是17，那当然是用geopandas看的 shp = gpd.read_file...这时这个方法就显示出弊端，读者的shp千变万化，没安装geopandas又对自己的shp列表不熟，则要一一排查geolist 方法二 rioxarray的rio.clip import os import

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Python可视化与basemap数据地图系列1

最近在梳理Python中可以制作数据地图的可视化工具包，分别实践了geopandas、folium、Basemp,通过对比发现，静态地图中最为成熟的最终还得是Basemap工具，它是...Basemap工具在地理信息读写、坐标映射、空间坐标转化与投影等方面做的要比geopandas更加成熟，它可以使用常规的地图素材数据源（shp）作为底图进行叠加绘图，效果与精度控制比较方便，图表质量堪比...import itchat import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib...from matplotlib.patches import Polygon from mpl_toolkits.basemap import Basemap from matplotlib.collections..._4p.shp,chinaprovincecity.csv均为之前推送过的R语言ggplot2系列所用数据源，公开在github上： https://github.com/ljtyduyu

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常见地图白化方法（二）

前言地图白化是一种绘制地图的技术，它可以实现对感兴趣区域以外的数据进行遮盖或填充白色的效果，从而突出显示目标区域的特征。...地图白化的原理是利用 shapefile 文件中的多边形坐标来创建一个剪切路径，然后将这个路径应用到 matplotlib 的绘图对象上，使得只有路径内的数据可见，路径外的数据被隐藏或覆盖。...draw_maps, clip_contours_by_map import xarray as xr import os import numpy as np import xarray as xr import matplotlib.pyplot...import xarray as xr import os import numpy as np import xarray as xr import matplotlib.pyplot as plt...import cartopy.crs as ccrs import cmaps import geopandas as gpd import salem import cartopy.io.shapereader

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气象编程 | cdo配合shape文件提取CMIP6指定区域数据

2、数据处理首先导入需要的库 import numpy as np import xarray as xa import geopandas as geo import salem 然后，把中国中国区域的...接下来，我们就可以用geopandas库直接对当前的CMIP6数据进行掩码。...第三行，仅保留需要的风速数据，第四行，我们就把掩码后的数据另存为nc文件了。...这里还需要注意一点的是，经过掩码之后，output.nc文件跟CMIP6.nc文件大小(基本上)还是一样大，至于原因，我想可能是这个操作只是根据shape文件，把shape文件之外的区域值全部设置为nan...其实只看图片效果，可能还想不明白，为什么output2的文件大小会减少的如此之多，但结合nc文件的lat和lon数据，就能想明白了，这里的数据已经不是全球180x360的数据了。 ----

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Basemap工具函数(1)

添加一列数据到 arrin 数组中以填充经度 -180 到 180 之间的空隙。 losin 是包含经度的一维数组。...第一个 colorbar （27行）。展示了默认使用的 colorbar。...在地理坐标系中使用会有一个问题，就是比例尺无法放到地图外 lon0 和 lat0 表示要计算比例尺的点 length 表示比例尺上呈现的千米数 barstyle 表示比例尺的类型。...此例中展示了这两种类型 units 表示比例尺中使用的单位。默认是 km fontsize 可以改变比例尺上单位的大小 fontcolor 设置比例尺上单位的颜色 yoffset 控制比例尺的高度。...greatcircle 当传递两个球上的点给函数时，将会绘制最大的圆。

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python绘图 | salem一招解决所有可视化中的掩膜(Mask)问题

引言对于空间数据，我们感兴趣的往往是其中的某一部分，对于不需要的部分需要做一些掩膜(Mask)。比如只关注海洋的数值变化，那么陆地上的数值对我其实是一种干扰，就要想办法掩盖掉。...LongitudeFormatter,LatitudeFormatter from cartopy.io.shapereader import Reader, natural_earth import matplotlib.pyplot...as plt import matplotlib.ticker as mticker import geopandas 获取数据 best_gfs = TDSCatalog('http://thredds.ucar.edu.../China_shp_lqy/' shp = geopandas.read_file(shp_path + 'province.shp') shp.crs = {'init': 'epsg:4326'}...(zip包获取后台回复“salem”) 用salem.roi提取区域的时候，维度名称要用标准的lat，lon，如果出现lat_0，lon_0是无法识别的。

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动手学geopandas地理数据分析

如何用Python分析诸如各国人口和GDP数据，各省市房价等地理相关数据，并在地图上优雅地展示你的结果？你需要geopandas!??...一，GeoPandas总体介绍 geopandas 是pandas在地理数据处理领域的扩展包，主要基于Pandas(普通数据处理), shapely(地理数据分析),fiona(地理数据读取),matplotlib...geopandas 的以下功能非常常用： 1，文件读写 2，空间查询 3，坐标转换 4，空间join 5，地理数据可视化 #安装geopandas !...dfmercator = dfwgs.to_crs("EPSG:3395") print(dfmercator.crs) dfmercator.plot() 4，空间join #空间join实际上是利用空间索引实现的...#和DataFrame的plot函数相比，GeoDataFrame的plot函数的kind参数在"line","bar"等基础上增加了"geo”类型的绘图类别。

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Python | 绘制影像地图（Basemap）

# resolution='c' 表示海岸线精度为“粗糙” m = Basemap(projection='robin',lon_0=-180,resolution='c') m.drawcoastlines...(color='coral',lake_color='aqua') # 设定经纬度坐标，图的左侧和右侧显示维度，上侧和下侧显示经度 parallels = np.arange(0.,81,10.) m.drawparallels...看第一行，我们只需要第二列、第三列、第五列。 # 使用Python的csv模块模块处理数据，这简化了使用csv文件的过程。...度存储，绘图的时候要改成[-180,180] half = int(nlon/2) lonidx = [i for i in range(half,nlon)] + [i for i in range(...度存储，绘图的时候要改成[-180,180] half = int(nlon/2) lonidx = [i for i in range(half,nlon)] + [i for i in range

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【Python实用工具】速来！！一篇文章十分钟教你如何使用Python第三方库basemap进行地图绘制

basemap地图绘制地图绘制也是数据可视化的一部分，常用的地图绘制库为basemap工具包，其为matplotlib的子包。...1.1 basemap安装在anaconda的python3环境中，通过conda命令安装basemap会导致失败，这里通过该网站（https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs...图14 美国人口数据通过以下代码，绘制前180个城市的美国人口分布图，如图15所示。...in America') #加标题代码分析：（1）1~5行导入程序需要的库。...（2）7~8行设置图表的样式为ggplot，并设置图表的长宽比。（3）10~21行定义basemap对象，并绘制出美国的地图底图和经纬度。

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【ProPlot库】初识ProPlot(一)

它的核心任务是为 Matplotlib的用户提供更流畅的绘图体验, 即“以更少的代码，得到更多的绘图”。...ProPlot相比于matplotlib一个很大的优点就是其代码非常简洁，这点我们可以从下面的例子明显体会到。...其绘制效果与matplotlib一致，但代码行数却不到matplotlib的一半，可见其简洁性。...hi',lonlocator=20,latlocator=15 ) fig.savefig('proplotsubplots.jpg',dpi=500) 其中： nrows=3：三行,...as plt fig,axs= pplt.subplots(nrows=2,axheight=6,axwidth=9, proj='cyl', proj_kw={'lon_0':180}) axs.format

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聊一聊我常用的6种绘制地图的方法

【详细总结】cnmaps、maskout、salem的正确打开方式

气象绘图——白化杂谈

Python常用的6种绘制地图的方法

python可视化 | 绘制中国降雨分布（添加等高线、比例尺、指南针、南海诸岛、九段线）

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Python空间+气泡图完美绘制房价分布

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Python可视化与basemap数据地图系列1

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气象编程 | cdo配合shape文件提取CMIP6指定区域数据

Basemap工具函数(1)

python绘图 | salem一招解决所有可视化中的掩膜(Mask)问题

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【Python实用工具】速来！！一篇文章十分钟教你如何使用Python第三方库basemap进行地图绘制

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