将 pandas csv 数据绘制到 cartopy 地图上

Question

python 的新手并且编码一般所以请原谅任何明显的错误。我在将城市人口数据（每个国家/地区居住在城市地区的人数以千计）绘制到地图上时遇到了一些麻烦。人口数据位于 CSV 文件中，按国家、纬度、经度和年份索引，年份为 1950-2050。我使用 def 编写了一个函数，这样我就可以输入年份并按国家/地区绘制那年的人口图。我希望标记的大小与每个国家/地区的人口成比例。然而，似乎绘制的标记大小与列表中国家/地区的位置成正比，因此列表顶部的国家（按字母顺序排列）具有较小的标记，例如巴西有一个小标记 depsite 有一个大城市人口。任何帮助将不胜感激。代码如下：

import pandas as pd
from matplotlib.animation import FuncAnimation
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature

country_urban_pop = pd.read_csv('/Users/myusername/Desktop/urbanisation_data.csv')

def urban_pop_plot(year):
    lat, lon = country_urban_pop['latitude'], country_urban_pop['longitude']
    population = country_urban_pop[year]
    fig = plt.figure(figsize=(20, 16))
    ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree())
    ax.add_feature(cfeature.LAND)
    ax.add_feature(cfeature.OCEAN)
    ax.add_feature(cfeature.COASTLINE)
    ax.add_feature(cfeature.BORDERS, linestyle=':')
    ax.add_feature(cfeature.LAKES, alpha=0.5)
    ax.add_feature(cfeature.RIVERS)
    ax.coastlines()
    ax.set_global()
    ax.gridlines()
    ax.stock_img()
    plt.scatter(lon, lat, transform=ccrs.PlateCarree(), \
        label=None, c=population, cmap='Oranges', linewidth=0, alpha=0.5)
    plt.axis(aspect='equal')
    plt.xlabel('longitude')
    plt.ylabel('latitude')
    plt.colorbar(label='population')
    plt.clim(0, 10)

urban_pop_plot('1950')

Answer 1

Matplotlib.pyplot.scatter 接受参数 "s" 作为标量或数组作为点数 (https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.scatter.html) 的标记大小。

假设 "population" 包含您希望将其转换为 numpy 数组的年度人口：population_array = np.array(population) 并对其进行归一化，以便您获得一个有意义的点值。一个好的起点可能是将其标准化为 0 到 1 之间的值，然后将其乘以合适的标量。规范化数据指南：。

将 pandas csv 数据绘制到 cartopy 地图上

Plotting pandas csv data onto cartopy map

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