Python 地圖數據分布

本文將從多個方面闡述Python 地圖數據分布的相關知識，包括獲取地圖數據、數據可視化、地圖數據分析等。

獲取地圖數據是進行地圖數據分布分析的前提。Python 提供了很多庫可以方便地獲取地圖數據，如geopandas、folium等。

下面以geopandas獲取地圖數據為例：

import geopandas as gpd

url = "https://data.gov.au/geoserver/abs-erp-2019-poa_geom-aust/ows?service=WFS&version=2.0.0&request=GetFeature&typeName=abs-erp-2019-poa_geom-aust:all&outputFormat=json"
gdf = gpd.read_file(url)
print(gdf.head())

以上代碼將從data.gov.au中獲取2019年澳大利亞郵政區域數據，得到的結果可以看到包括Region Name、POA_CODE16等一些列地理信息。

地圖數據分布的可視化非常重要，可以通過不同的圖表來更加清晰地展示地圖數據的分布情況。

下面以folium庫創建地圖可視化為例：

import folium

# 創建地圖
m = folium.Map(location=[-25.27, 133.77], zoom_start=4)

# 添加標記點
folium.Marker([-37.81, 144.96], popup='Melbourne').add_to(m)
folium.Marker([-33.87, 151.21], popup='Sydney').add_to(m)

# 將地圖保存為html文件，可以通過瀏覽器打開
m.save('map.html')

以上代碼將在地圖上添加兩個標記點，分別是墨爾本和悉尼，並將地圖保存為html文件。

地圖數據分析是通過數據進行一系列的計算和處理，得到對地圖數據分布趨勢的分析結果。Python 數值計算和數據分析庫numpy、pandas、matplotlib等可以方便地進行地圖數據分析。

下面以pandas庫進行數據分析為例：

import pandas as pd

# 讀取地圖數據
df = pd.read_csv('data.csv')

# 按照郵政編碼分組，並計算平均房價
df = df.groupby('postcode')['price'].mean().reset_index()

# 將結果繪製成柱狀圖
df.plot(kind='bar', x='postcode', y='price')

# 顯示圖像
plt.show()

以上代碼將從csv文件中讀取數據，按照郵政編碼對房價進行平均計算，並將結果繪製成柱狀圖展示。

本文詳細介紹了Python 地圖數據分布的相關知識，包括獲取地圖數據、數據可視化、地圖數據分析等，希望能對大家進行地圖數據分布分析提供幫助。