python画全球热力图

### 如何使用 Python 绘制全球热力图 为了绘制全球热力图，可以采用 `geopandas` 和 `matplotlib` 或者更专业的地理信息系统库如 `plotly` 来实现。下面提供一种基于这些工具的方法。 #### 方法一：利用 geopandas 和 matplotlib 首先安装必要的包： ```bash pip install geopandas matplotlib shapely pyproj fiona descartes contextily ``` 接着准备国家边界数据以及要可视化的数值型数据集。这里假设有一个包含各国名称及其对应值的数据框 `df_world_data`。 加载世界地图形状文件并将其与数据连接起来: ```python import geopandas as gpd from shapely.geometry import Point, Polygon # 加载预定义的世界地图边界数据 world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres')) # 假设 df_world_data 是一个 DataFrame，其中 'country' 列代表国家名，而'value' 表示该国对应的度量值 merged = world.set_index('name').join(df_world_data.set_index('country')) ``` 创建热力图: ```python fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(15, 10)) merged.plot(column='value', cmap='OrRd', linewidth=0.8, ax=ax, edgecolor='0.8') plt.title("Global Heatmap Using Geopandas and Matplotlib") plt.show() ``` 这种方法简单易懂，适合初学者快速上手[^1]。 #### 方法二：借助 plotly 实现交互式的全球热力图 对于希望获得更加动态效果的应用场景来说，`plotly` 提供了一个很好的解决方案。Plotly 支持多种类型的图表，并允许用户轻松制作出高质量的地图图形。 先确保已经安装了 Plotly 库： ```bash pip install plotly ``` 编写如下代码来构建一个简单的例子： ```python import plotly.express as px # 构建样本数据帧；实际应用中应替换为真实数据源 data_frame = pd.DataFrame([ dict(Country="China", Value=9), dict(Country="India", Value=7), # 添加更多条目... ]) fig = px.choropleth(data_frame, locations="Country", locationmode='country names', color="Value", title="Interactive Global Heatmap with Plotly") fig.update_layout(margin={"r":0,"t":30,"l":0,"b":0}) fig.show() ``` 此方法不仅能够生成静态图像，还可以导出 HTML 文件以便在网络浏览器中查看互动版本[^2]。