python绘制中国大陆人口热力图

站长资源 2024/11/26 佚名

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这篇文章给出了如何绘制中国人口密度图，但是运行存在一些问题，我在一些地方进行了修改。

本人使用的IDE是anaconda，因此事先在anaconda prompt 中安装Basemap包

conda install Basemap

新建文档，导入需要的包

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
from matplotlib.patches import Polygon
from matplotlib.colors import rgb2hex
import numpy as np
import pandas as pd

Basemap中不包括中国省界，需要在下面网站下载中国省界，点击Shapefile下载。

生成中国大陆省界图片。

plt.figure(figsize=(16,8))
m = Basemap(
 llcrnrlon=77,
 llcrnrlat=14,
 urcrnrlon=140,
 urcrnrlat=51,
 projection='lcc',
 lat_1=33,
 lat_2=45,
 lon_0=100
)
m.drawcountries(linewidth=1.5)
m.drawcoastlines()
 
m.readshapefile('gadm36_CHN_shp/gadm36_CHN_1', 'states', drawbounds=True)

去国家统计局网站下载人口各省，只需保留地区和总人口即可，保存为csv格式并改名为pop.csv。

读取数据，储存为dataframe格式，删去地名之中的空格，并设置地名为dataframe的index。

df = pd.read_csv('pop.csv')
new_index_list = []
for i in df["地区"]:
 i = i.replace(" ","")
 new_index_list.append(i)
new_index = {"region": new_index_list}
new_index = pd.DataFrame(new_index)
df = pd.concat([df,new_index], axis=1)
df = df.drop(["地区"], axis=1)
df.set_index("region", inplace=True)

将Basemap中的地区与我们下载的csv中的人口数据对应起来，建立字典。注意，Basemap中的地名与csv文件中的地名并不完全一样，需要进行一些处理。

provinces = m.states_info
statenames=[]
colors = {}
cmap = plt.cm.YlOrRd
vmax = 100000000
vmin = 3000000
 
for each_province in provinces:
 province_name = each_province['NL_NAME_1']
 p = province_name.split('|')
 if len(p) > 1:
  s = p[1]
 else:
  s = p[0]
 s = s[:2]
 if s == '黑龍':
  s = '黑龙江'
 if s == '内蒙':
  s = '内蒙古'
 statenames.append(s)
 pop = df['人口数'][s]
 colors[s] = cmap(np.sqrt((pop - vmin) / (vmax - vmin)))[:3]

最后画出图片即可

ax = plt.gca()
for nshape, seg in enumerate(m.states):
 color = rgb2hex(colors[statenames[nshape]])
 poly = Polygon(seg, facecolor=color, edgecolor=color)
 ax.add_patch(poly)
 
plt.show()

完整代码如下

# -*- coding: utf-8 -*-
 
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
from matplotlib.patches import Polygon
from matplotlib.colors import rgb2hex
import numpy as np
import pandas as pd
 
plt.figure(figsize=(16,8))
m = Basemap(
 llcrnrlon=77,
 llcrnrlat=14,
 urcrnrlon=140,
 urcrnrlat=51,
 projection='lcc',
 lat_1=33,
 lat_2=45,
 lon_0=100
)
m.drawcountries(linewidth=1.5)
m.drawcoastlines()
 
m.readshapefile('gadm36_CHN_shp/gadm36_CHN_1', 'states', drawbounds=True)
 
df = pd.read_csv('pop.csv')
new_index_list = []
for i in df["地区"]:
 i = i.replace(" ","")
 new_index_list.append(i)
new_index = {"region": new_index_list}
new_index = pd.DataFrame(new_index)
df = pd.concat([df,new_index], axis=1)
df = df.drop(["地区"], axis=1)
df.set_index("region", inplace=True)
 
provinces = m.states_info
statenames=[]
colors = {}
cmap = plt.cm.YlOrRd
vmax = 100000000
vmin = 3000000
 
for each_province in provinces:
 province_name = each_province['NL_NAME_1']
 p = province_name.split('|')
 if len(p) > 1:
  s = p[1]
 else:
  s = p[0]
 s = s[:2]
 if s == '黑龍':
  s = '黑龙江'
 if s == '内蒙':
  s = '内蒙古'
 statenames.append(s)
 pop = df['人口数'][s]
 colors[s] = cmap(np.sqrt((pop - vmin) / (vmax - vmin)))[:3]
 
ax = plt.gca()
for nshape, seg in enumerate(m.states):
 color = rgb2hex(colors[statenames[nshape]])
 poly = Polygon(seg, facecolor=color, edgecolor=color)
 ax.add_patch(poly)
 
plt.show()

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

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昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。

这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？

更新日志

2024年11月26日

python绘制中国大陆人口热力图

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