使用 matplotlib.pyplot.scatter 函数绘制经纬度散点图的具体代码

时间: 2023-03-28 18:03:22 浏览: 805
以下是使用 matplotlib.pyplot.scatter 函数绘制经纬度散点图的示例代码: ```python import matplotlib.pyplot as plt # 经度和纬度数据 longitude = [116.4074, 121.4737, 113.2644, 113.5575, 104.0657] latitude = [39.9042, 31.2304, 23.1291, 22.3964, 30.6595] # 绘制散点图 plt.scatter(longitude, latitude) # 设置坐标轴范围 plt.xlim(100, 130) plt.ylim(20, 50) # 设置坐标轴标签 plt.xlabel('Longitude') plt.ylabel('Latitude') # 显示图形 plt.show() ``` 这段代码可以绘制出经度和纬度数据对应的散点图,并设置坐标轴范围和标签。
相关问题

使用 matplotlib.pyplot.scatter 函数绘制经纬度散点图的具体代码,设置latlon为true

可以使用以下代码绘制经纬度散点图: ```python import matplotlib.pyplot as plt # 经度和纬度数据 lon = [116.4074, 121.4737, 113.2644, 120.1551] lat = [39.9042, 31.2304, 23.1291, 30.2741] # 绘制散点图 plt.scatter(lon, lat, s=50, alpha=.8, c='blue', marker='o', edgecolors='none', label='Cities') # 设置坐标轴和标题 plt.xlabel('Longitude') plt.ylabel('Latitude') plt.title('Cities in China') # 设置latlon为true plt.gca().set_aspect('equal', adjustable='box') plt.gca().set_xlim([100, 140]) plt.gca().set_ylim([20, 50]) plt.gca().set_xticks(range(100, 141, 10)) plt.gca().set_yticks(range(20, 51, 10)) plt.gca().tick_params(labelsize=10) plt.gca().tick_params(axis='both', direction='in', length=5, width=1, colors='gray') plt.gca().tick_params(axis='both', which='minor', direction='in', length=3, width=1, colors='gray') plt.gca().grid(True, linestyle='--', linewidth=.5, alpha=.5) # 显示图例和图形 plt.legend(loc='upper left', fontsize=10) plt.show() ``` 其中,设置`latlon`为`True`的代码为: ```python plt.gca().set_aspect('equal', adjustable='box') ``` 这行代码可以让横轴和纵轴的比例相等,从而正确显示经纬度数据。

python绘制经纬度散点图

### 绘制经纬度散点图 为了使用 Python 中的 `matplotlib` 或 `seaborn` 库来绘制包含经纬度坐标的散点图,可以按照如下方式操作: #### 准备工作 确保已经安装了必要的库。可以通过命令行执行以下指令确认是否已安装所需的包[^1]。 ```bash pip list | grep matplotlib pip list | grep seaborn pip list | grep pandas ``` 如果缺少任何上述提及到的软件包,则需先利用 pip 安装它们。 #### 数据准备 假设有一个 DataFrame 对象 df ,其中包含了两列分别代表经度 (`longitude`) 和纬度 (`latitude`) 的数值型数据。这些数据可以从 CSV 文件读入或直接构建于程序内部。 ```python import pandas as pd # 创建示例数据集 data = { 'longitude': [-73.980, -74.006, -73.952], 'latitude': [40.768, 40.714, 40.799] } df = pd.DataFrame(data) print(df) ``` #### 使用 Matplotlib 绘制散点图 下面展示了如何借助 `matplotlib.pyplot.scatter()` 方法绘制简单的散点图,并设置了坐标轴标签以便更好地理解图表含义。 ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.scatter(x=df['longitude'], y=df['latitude']) plt.title('Scatter Plot of Longitude vs Latitude') plt.xlabel('Longitude') plt.ylabel('Latitude') # 显示网格线辅助查看位置关系 plt.grid(True) # 展示图像 plt.show() ``` #### 使用 Seaborn 提升美观度 Seaborn 是建立在 Matplotlib 上的一个高层次接口,它提供了更简洁易用的功能用于快速生成统计图形。对于同样的任务,可以用 `sns.scatterplot()` 来替代原生的 Matplotlib 散点图函数,从而获得更加精致的效果。 ```python import seaborn as sns plt.figure(figsize=(8, 6)) # 调整样式风格使图片看起来更好看 sns.set_style("whitegrid") scatter_plot = sns.scatterplot( data=df, x='longitude', y='latitude' ) scatter_plot.set_title('Enhanced Scatter Plot with Seaborn') plt.show() ```
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