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文章授权转载，作者：费弗里 ，首发：Python大数据分析
本文对应代码和数据已上传至我的 Github 仓库 https:// github.com/CNFeffery/Da taScienceStudyNotes
1 简介
通过前面的文章，我们已经对 geopandas 中的 数据结构 、 坐标参考系 以及 文件IO 有了较为深入的学习，在拿到一份矢量数据开始分析时，对其进行可视化无疑是探索了解数据阶段重要的步骤。
作为 基于geopandas的空间数据分析 系列文章的第四篇，通过本文你将会学习到基于 geopandas 的 基础可视化 。
2 基础可视化
geopandas 使用 matplotlib 作为绘图后端，使用 plot() 方法对 GeoSeries 或 GeoDataFrame 进行可视化，简简单单即可完成基本的可视化，再结合上 matplotlib 的一些额外元素补充，便可以创建出更加精美的可视化作品，下面我们分别进行介绍。
2.1 GeoSeries
GeoSeries 由于仅有单独一列几何对象，无对应的数值故不涉及数值向视觉元素的映射，因此可视化相对简单，下面我们先来看看 GeoSeries.plot() 的常用的参数有哪些，如果你已经对 matplotlib 有一定了解，想必理解这些参数起来会更加轻松：
figsize ：传入(宽度, 高度)形式的元组或列表，用于控制绘制出图像的宽度和高度，单位均为英寸
facecolor ：设置几何对象的填充色，可接受颜色名称和十六进制色彩，设置为’none’时不填充颜色
edgecolor ：设置几何对象的边界色，对 面数据 和 点数据 效果较为明显，不建议对 线数据 设置该参数，传入格式同 facecolor
linewidth ：设置几何对象边界宽度，对 面数据 和 点数据 效果较为明显，不建议对 线数据 设置该参数
linestyle ：字符串类型，用于设置几何对象边界及 线数据 的线型
markersize ：设置 点数据 的大小
marker ：字符串类型，用于设置 点数据 的形状
alpha ：设置对应几何对象全局的色彩透明度，0-1，越大越不透明
label ：适用于纯粹的 线数据 或 点数据 ，在需要添加图例时适用，用作各个对象在图例中显示的名称
hatch ：字符型，用于设置面数据内部的填充线样式下文的例子中将具体举例说明
ax ： matplotlib 坐标轴对象，如果需要在同一个坐标轴内叠加多个图层就需要用这个参数传入先前待叠加的 ax
下面我们从实际例子上手，深入理解上述各参数，我们使用到的数据 china-shapefiles.zip 为中国国土+南海九段线，你可以在本文开头列出的 Github 仓库对应本文的路径下找到它。
首先利用上一篇文章介绍的读取 .zip 文件中数据的方法，将我们所需的陆地及九段线数据分别读入（其中由于原始数据 china.shp 中每个要素不是单独的省份而是面，即有的包含众多岛屿的省份会由若干行共同构成，因此使用 geopandas 地理操作 中的融合 dissolve() 按照 OWNER 列融合分离的面为多面，从而使得每一行是对应的完整的省份，关于更多 地理操作 将会在后续的对应的文章介绍）：
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置matplotlib绘图模式为嵌入式
%matplotlib inline
plt.rcParams["font.family"] = "SimHei" # 设置全局中文字体为黑体
# 读入中国领土面数据
china = gpd.read_file('zip://china-shapefiles.zip!china-shapefiles/china.shp',
encoding='utf-8')
# 由于每行数据是单独的面，因此按照其省份列OWNER融合
china = china.dissolve(by='OWNER').reset_index(drop=False)
# 读入南海九段线线数据
nine_lines = gpd.read_file('zip://china-shapefiles.zip!china-shapefiles/china_nine_dotted_line.shp',
encoding='utf-8')
用 plot() 方法叠加绘制不带任何个性化参数的原始地图（ CRS 为EPSG:4326即 WGS84 ）：
# 初始化图床
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
ax = china.geometry.plot(ax=ax)
ax = nine_lines.geometry.plot(ax=ax)
fig.savefig('图1.png', dpi=300)
图1 接下来我们一步一步，将适用于 GeoSeries.plot() 的参数展示运用：
Step1：选择合适的投影
在之前关于 坐标参考系 的文章中我们了解过绘制地图时投影的重要性，参考 超图 对绘制中国地图投影选用方面的建议（ http:// support.supermap.com.cn /datawarehouse/webdochelp/idesktop/features/Visualization/MapSetting/ChooseAMapProjection.htm ），我们使用绘制中国地图常用的 Albers Equal Area 作为投影，在 https:// proj.org/operations/pro jections/aea.html 查询到其信息说明：
图2 将其 proj 信息传入 to_crs() 方法中（注意按照将添加上 中央经线 105度和 标准纬度范围 25到47度），统一到所有图层中：
# 定义CRS
albers_proj = '+proj=aea +lat_1=25 +lat_2=47 +lon_0=105'
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
ax = china.geometry.to_crs(albers_proj).plot(ax=ax)
ax = nine_lines.geometry.to_crs(albers_proj).plot(ax=ax)
fig.savefig('图3.png', dpi=300)
图3 这时的形状较为接近真实情况，看起来也比较自然。
Step2：修改颜色
下面我们来调整面数据的填充色与轮廓色，线数据（九段线）的色彩，并分别设置透明度 alpha ，这里为了美观，将坐标轴顺便移除：
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
ax = china.geometry.to_crs(albers_proj).plot(ax=ax,
facecolor='grey',
edgecolor='white',
alpha=0.8)
ax = nine_lines.geometry.to_crs(albers_proj).plot(ax=ax,
edgecolor='grey',
alpha=0.4)
ax.axis('off') # 移除坐标轴
fig.savefig('图4.png', dpi=300)
图4 – Step3：修改线型与线宽
接下来我们在图4的基础上，修改线型和线宽，其中线型参数 linestyle 与 matplotlib 完全一致，不同选择对应样式如图5：
图5 参考图５，我们维持九段线线型不变但适当增大其宽度为3，面数据的轮廓则设置为 '--' ：
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
ax = china.geometry.to_crs(albers_proj).plot(ax=ax,
facecolor='grey',
edgecolor='white',
linestyle='--',
alpha=0.8)
ax = nine_lines.geometry.to_crs(albers_proj).plot(ax=ax,
edgecolor='grey',
linewidth=3,
alpha=0.4)
ax.axis('off') # 移除坐标轴
fig.savefig('图6.png', dpi=300)
图6 – Step4：修改面填充阴影线样式
接下来我们利用 hatch 参数来修改面数据填充阴影样式，主要样式对应如下，如 '-' 代表横线填充：
图7 参考图7，我们设置面数据的填充阴影样式为 'x' ，值得一提的是， hatch 参数对于同一种阴影模式，可以通过增加字符数量来提高阴影密度，如下图是 hatch='x' 时：
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
ax = china.geometry.to_crs(albers_proj).plot(ax=ax,
facecolor='grey',
edgecolor='white',
linestyle='--',
hatch='x',
alpha=0.8)
ax = nine_lines.geometry.to_crs(albers_proj).plot(ax=ax,
edgecolor='grey',
linewidth=3,
alpha=0.4)
ax.axis('off') # 移除坐标轴
fig.savefig('图8.png', dpi=300)
图8 而 hatch='xxxx' 时绘制出的地图如下：
图9 更有意思的是，不同阴影模式可以混合在一起，譬如我们下面设置 hatch='x**' ：
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
ax = china.geometry.to_crs(albers_proj).plot(ax=ax,
facecolor='grey',
edgecolor='white',
linestyle='--',
hatch='x**',
alpha=0.8)
ax = nine_lines.geometry.to_crs(albers_proj).plot(ax=ax,
edgecolor='grey',
linewidth=3,
alpha=0.4)
ax.axis('off') # 移除坐标轴
fig.savefig('图10.png', dpi=300)
图10 – Step5：点数据个性化
GeoSeries.plot() 中的 markersize 和 marker 专门针对点数据进行配置，可是我们的数据里并没有点数据，为了举例说明，下面我们来从已有的数据中生成点数据，我最开始的想法是为每个面生成重心，作为每个省份的中心点：
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
ax = china.geometry.to_crs(albers_proj).plot(ax=ax,
facecolor='grey',
edgecolor='white',
linestyle='--',
hatch='xxxx',
alpha=0.8)
ax = nine_lines.geometry.to_crs(albers_proj).plot(ax=ax,
edgecolor='grey',
linewidth=3,
alpha=0.4)
ax = china.geometry.centroid.to_crs(albers_proj).plot(ax=ax,
facecolor='black')
ax.axis('off') # 移除坐标轴
fig.savefig('图11.png', dpi=300)
图11 但是细心观察可以发现，有些省份的重心很尴尬地落在外面，譬如甘肃省，因为它是一个非常典型的 非凸多边形 （凸多边形内部任意两点间连线都不会穿过其边界），因此计算出来的重心落在了外部，好在 geopandas 为我们提供了 representative_point() 方法，用于求出任意多边形内部的一个典型点：
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
ax = china.geometry.to_crs(albers_proj).plot(ax=ax,
facecolor='grey',
edgecolor='white',
linestyle='--',
hatch='xxxx',
alpha=0.8)
ax = nine_lines.geometry.to_crs(albers_proj).plot(ax=ax,
edgecolor='grey',
linewidth=3,
alpha=0.4)
ax = china.geometry.representative_point() \
.to_crs(albers_proj) \
.plot(ax=ax,
facecolor='black')
ax.axis('off') # 移除坐标轴
fig.savefig('图12.png', dpi=300)
图12 这时可以发现生成的点符合了我们的需求，下面我们为此基础上，利用 marker 调整点数据的样式，参考图13：
图13 譬如我们将 marker 修改为 '*' ，并调整相关的其他参数使得点看起来更加明显，
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
ax = china.geometry.to_crs(albers_proj).plot(ax=ax,
facecolor='grey',
edgecolor='white',
linestyle='--',
hatch='xxxx',
alpha=0.8)
ax = nine_lines.geometry.to_crs(albers_proj).plot(ax=ax,
edgecolor='grey',
linewidth=3,
alpha=0.4)
ax = china.geometry.representative_point() \
.to_crs(albers_proj) \
.plot(ax=ax,
facecolor='white',
edgecolor='black',
marker='*',
markersize=200,
linewidth=0.5)
ax.axis('off') # 移除坐标轴
fig.savefig('图14.png', dpi=300)
图14 – Step6：图例与文字标注
接下来我们来学习如何为地图添加图例和文字标注，为了看着清楚我们移除阴影填充并降低点的大小，然后为九段线与点数据添加参数 label ，最后使用 ax.legend() 添加图例并设置相应参数：
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
ax = china.geometry.to_crs(albers_proj).plot(ax=ax,
facecolor='grey',
edgecolor='white',
linestyle='--',
alpha=0.8)
ax = nine_lines.geometry.to_crs(albers_proj).plot(ax=ax,
edgecolor='grey',
linewidth=3,
alpha=0.4,
label='南海九段线')
ax = china.geometry.representative_point() \
.to_crs(albers_proj) \
.plot(ax=ax,
facecolor='white',
edgecolor='black',
marker='*',
markersize=100,
linewidth=0.5,
label='省级单位')
# 单独提前设置图例标题大小
plt.rcParams['legend.title_fontsize'] = 14
# 设置图例标题，位置，排列方式，是否带有阴影
ax.legend(title="图例", loc='lower left', ncol=1, shadow=True)
ax.axis('off') # 移除坐标轴
fig.savefig('图15.png', dpi=300)
图15 接下来我们把标记每个省级单位的星星换成名称文字，这里使用到 matplolib 中的 text() 方法，其以此传入对应循环到的点的x、y、文字内容， ha 与 va 用于调整文字水平和竖直对齐方式， size 调整文字大小，更具体的参数可以去 matplotlib 官网搜索查看，本文不做重点介绍：
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
ax = china.geometry.to_crs(albers_proj).plot(ax=ax,
facecolor='grey',
edgecolor='white',
linestyle='--',
alpha=0.8)
ax = nine_lines.geometry.to_crs(albers_proj).plot(ax=ax,
edgecolor='grey',
linewidth=3,
alpha=0.4,
label='南海九段线')
# 根据转换过投影的代表点，循环添加文字至地图上对应位置
for idx, _ in enumerate(china.geometry.representative_point().to_crs(albers_proj)):
# 提取省级单位简称
if ('自' in china.loc[idx, 'OWNER'] or '特' in china.loc[idx, 'OWNER']) \
and china.loc[idx, 'OWNER'] != '内蒙古自治区':
region = china.loc[idx, 'OWNER'][:2]
else:
region = china.loc[idx, 'OWNER'].replace('省', '') \
.replace('市', '') \
.replace('自治区', '')
ax.text(_.x, _.y, region, ha="center", va="center", size=6)
# 单独提前设置图例标题大小
plt.rcParams['legend.title_fontsize'] = 14
# 设置图例标题，位置，排列方式，是否带有阴影
ax.legend(title="图例", loc='lower left', ncol=1, shadow=True)
ax.axis('off') # 移除坐标轴
fig.savefig('图16.png', dpi=300)
图16 – Step7：添加小地图
大家平时如果留意会记得，我们一般看到的中国地图其南海区域都是单独在右下角的小地图里显示出来的，在 geopandas 里制作这种地图非常简单，我们只需要结合 matplotlib 中添加子图区域的 add_axes() ，即可完成制作，先来认识一下 add_axes() 的功能，它最重要的参数是 rect ，通过传入形如 (bottom, left, width, height) 来实现在图床中开辟子区域，让我们从下面简单的例子出发好好理解，首先我们使用 plt.figure() 创建一个方形画布，并在画布上使用 add_axes((0, 0, 1, 1)) ：
图17 发现原理了吗？我们传入的 (0, 0, 1, 1) ，其前两位其实代表着子图区域左下角坐标在整个画布中的比例坐标！而后两位则代表则代表着子图区域的相对于整个画布的比例宽度与长度！接着我们再为 fig 开辟新的子区域，并在新开辟的子区域正中心写上文字：
图18 新的子图区域左下角坐标位于画布的底边中点，比例长宽均为0.5，所以得到了如图所示的效果，搞明白了这些之后，下面我们就可以来画带小地图的中国地图啦：
首先我们需要分别对中国地图以及南海插图的经纬度范围进行限定，因为并没有找到严格的范围规定，所以这里我们大致定义一下中国地图和南海插图的最小最大经纬度，生成 GeoDataFrame 并添加矢量信息，最后进行合适的投影转换：
from shapely.geometry import Point
bound = gpd.GeoDataFrame({
'x': [80, 150, 106.5, 123],
'y': [15, 50, 2.8, 24.5]
})
# 添加矢量列
bound.geometry = bound.apply(lambda row: Point([row['x'], row['y']]), axis=1)
# 初始化CRS
bound.crs = 'EPSG:4326'
# 再投影
bound.to_crs(albers_proj, inplace=True)
bound
图19 接下来的步骤就一目了然了，只需要把前文绘制地图部分的手法分别移植到两个子图上即可：
fig = plt.figure(figsize=(8, 8))
# 创建覆盖整个画布的子图1
ax = fig.add_axes((0, 0, 1, 1))
ax = china.geometry.to_crs(albers_proj).plot(ax=ax,
facecolor='grey',
edgecolor='white',
linestyle='--',
alpha=0.8)
ax = nine_lines.geometry.to_crs(albers_proj).plot(ax=ax,
edgecolor='grey',
linewidth=3,
alpha=0.4,
label='南海九段线')
# 单独提前设置图例标题大小
plt.rcParams['legend.title_fontsize'] = 14
# 设置图例标题，位置，排列方式，是否带有阴影
ax.legend(title="图例", loc='lower left', ncol=1, shadow=True)
ax.axis('off') # 移除坐标轴
ax.set_xlim(bound.geometry[0].x, bound.geometry[1].x)
ax.set_ylim(bound.geometry[0].y, bound.geometry[1].y)
# 创建南海插图对应的子图，这里的位置和大小信息是我调好的，你可以试着调节看看有什幺不同
ax_child = fig.add_axes([0.75, 0.15, 0.2, 0.2])
ax_child = china.geometry.to_crs(albers_proj).plot(ax=ax_child,
facecolor='grey',
edgecolor='white',
linestyle='--',
alpha=0.8)
ax_child = nine_lines.geometry.to_crs(albers_proj).plot(ax=ax_child,
edgecolor='grey',
linewidth=3,
alpha=0.4,
label='南海九段线')
ax_child.set_xlim(bound.geometry[2].x, bound.geometry[3].x)
ax_child.set_ylim(bound.geometry[2].y, bound.geometry[3].y)
# 移除子图坐标轴刻度，因为这里的子图需要有边框，所以只移除坐标轴刻度
ax_child.set_xticks([])
ax_child.set_yticks([])
fig.savefig('图20.png', dpi=300)
图20
2.2 GeoDataFrame
介绍完了围绕 GeoSeries 展开的绘图方法，下面我们来学习 geopandas 中围绕 GeoDataFrame 展开的可视化方法。
与 GeoSeries 相比， GeoDataFrame 拥有多列数据，即我们可以将辅助列的数值信息 映射 到地图的视觉元素上，因此在 GeoSeries 常用参数的基础上，新增了更多参数：
column ：用于指定映射地图视觉元素的数值信息，可以是对应 GeoDataFrame 的列名，或是直接传入与几何对象一一对应得数值序列，默认为None
cmap ：传入映射视觉元素时的色彩方案，具体使用方式下文中会做详细介绍
categorical ：bool型，True表示指定映射目标列采取离散表示，对于数值型的列有意义，当对应目标列为类别型时自动变为True
legend ：bool型，为True时会为地图添加图例
scheme ：str型，用于指定地区分布图分层设色的数值划分方案，下文中会做详细介绍
k ：int型，用于指定分层设色的色阶数量
vmin ：None或float，用于指定分层设色的数值范围下限，默认为None即以对应数据中的最小值为下限
vmax ：None或float，用于指定分层设色的数值范围上限，默认为None即以对应数据中的最大值为上限
legend_kwds ：字典型，传入与图例相关的个性化参数
classification_kwds ：字典型，传入与分层设色相关的个性化参数
missing_kwds ：字典型，传入与缺失值处理相关的个性化参数，用于对缺失值部分的视觉映射做个性化设置
同样的，我们以实际例子出发，这里我们使用新冠肺炎疫情数据，数据来源： https:// github.com/BlankerL/DXY -COVID-19-Data ，同样地你可以在本文开头列出的 Github 仓库中对应本文的路径下找到下文所使用的数据，首先我们先对原数据做一些预处理，以得到每个省份最新一次更新记录的数据：
图21
这样就得到我们所需的数据。
2.2.1 地区分布图与分层设色
地区分布图（ Choropleth Map ），指的是依据指定属性进行层次划分，并将对应的层次映射到对应几何对象的色彩之上，下面我们先将上面处理好的表格数据与 china 相关联，因为 geopandas 支持 pandas 的连接操作，所以我们使用 pd.merge() 以省级单位名称为键来连接两张表（由于连接之后的表格会变成 pandas.DataFrame ，所以这里将其转换回 GeoDataFrame ）：
data_with_geometry = pd.merge(left=temp.replace('澳门', '澳门特别行政区'),
right=china,
left_on='provinceName',
right_on='OWNER',
how='right'
).loc[:, ['provinceName',
'provinceEnglishName',
'province_confirmedCount',
'province_suspectedCount',
'province_curedCount',
'province_deadCount',
'geometry'
]]
# 将数据从DataFrame转换为GeoDataFrame
data_with_geometry = gpd.GeoDataFrame(data_with_geometry, crs='EPSG:4326')
data_with_geometry.head()
图22 有了数据，我们先很“愚蠢鲁莽”地直接将 province_confirmedCount 即地区确诊数作为映射值传入参数 column ，并选择 cmap 为经典的 Reds 红色渐变配色，以及调整一些前文中我们已经很熟悉的参数，看看得到什幺样的结果：
图23 为什幺会得到这样奇怪的结果？让我们逐一来分析一下问题所在：
台湾省跑哪里去了？
细心的你一定会发现，我们的宝岛台湾不见了，这并不是我们的几何对象中缺失了它，一个中国一寸土地都不可缺少，真正使得它消失的原因在于我们的原始数据中其实缺失 香港 和 台湾 的数据，我们前面连接过程使用的 右连接 的方法使得我们保留了所有的土地，但是 台湾 和 香港 由于数据缺失，对应数据位置是NaN，因此在数值映射到色彩的过程中变成了默认的白色，这时候 missing_kwds 参数就起到大用处了：
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 12))
# 新增缺失值处理参数
ax = data_with_geometry.to_crs(albers_proj).plot(ax=ax,
column='province_confirmedCount',
cmap='Reds',
missing_kwds={
"color": "lightgrey",
"edgecolor": "black",
"hatch": "////"
})
ax = nine_lines.geometry.to_crs(albers_proj).plot(ax=ax,
edgecolor='grey',
linewidth=3,
alpha=0.4)
ax.axis('off')
fig.savefig('图24.png', dpi=300)
图24 在字典格式的 missing_kwds 参数中，我们用 color 设置了缺失值区域的底色，用 edgecolor 设置了缺失值区域的线条颜色，并且用 hatch 设置了阴影填充样式，这样一来哪些地方缺失数据记录就一目了然了。
为什幺只有湖北省颜色这幺深？
的确，这样的地图给我们的感觉就是： 湖北省很严重，其他地方没什幺区别嘛 ，我们在图24的基础上加上数值-色彩参考：
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 12))
ax = data_with_geometry.to_crs(albers_proj).plot(ax=ax,
column='province_confirmedCount',
cmap='Reds',
missing_kwds={
"color": "lightgrey",
"edgecolor": "black",
"hatch": "////"
},
legend=True)
ax = nine_lines.geometry.to_crs(albers_proj).plot(ax=ax,
edgecolor='grey',
linewidth=3,
alpha=0.4)
ax.axis('off')
fig.savefig('图25.png', dpi=300)
图25
这下我们搞清楚了，原来是因为湖北省的数据过于大，使得数值在均匀向有序色阶上映射时，除湖北省之外的其他数据都被压缩到非常浅色的区域，这时就到了本小结的主题——分层设色，这里就涉及到相关的核心参数 scheme 以及 k ，其中 scheme 决定了数据分层的方法，其通过调用第三方包 mapclassify 中用于给数据分层的方法），来实现 geopandas 中的分层设色，譬如下面我们在图25的基础上，使用我们喜闻乐见的自然断点法对应的 'NaturalBreaks' 作为参数，选择分段数量 k=5 ，来看看会有什幺样的效果：
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 12))
ax = data_with_geometry.to_crs(albers_proj).plot(ax=ax,
column='province_confirmedCount',
cmap='Reds',
missing_kwds={
"color": "lightgrey",
"edgecolor": "black",
"hatch": "////"
},
legend=True,
scheme='NaturalBreaks',
k=5)
ax = nine_lines.geometry.to_crs(albers_proj).plot(ax=ax,
edgecolor='grey',
linewidth=3,
alpha=0.4)
ax.axis('off')
fig.savefig('图26.png', dpi=300)
图26
这时可以看到，区域颜色的分布更加温和，也使得我们看出了不同地区在疫情严重程度上的区别，且因为这时变成了离散的分层，所以图例也由比色卡变为更为标准的分类图例，但是这个图例默认在右上角，对地图造成了较为明显的遮挡，下面我们在图26的基础上，利用参数 legend_kwds ，以及 missing_kwds 参数下的 label ，对其进行美化：
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 12))
ax = data_with_geometry.to_crs(albers_proj).plot(ax=ax,
column='province_confirmedCount',
cmap='Reds',
missing_kwds={
"color": "lightgrey",
"edgecolor": "black",
"hatch": "////",
"label": "缺失值"
},
legend=True,
scheme='NaturalBreaks',
k=5,
legend_kwds={
'loc': 'lower left',
'title': '确诊数量分级',
'shadow': True
})
ax = nine_lines.geometry.to_crs(albers_proj).plot(ax=ax,
edgecolor='grey',
linewidth=3,
alpha=0.4)
ax.axis('off')
fig.savefig('图27.png', dpi=300)
图27
至此我们的地图已经比最开始美观了很多，再为其添加大标题、小标题和数据说明文字，这样一张谈不上好看但还凑合的疫情地图便制作完毕：
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 12))
ax = data_with_geometry.to_crs(albers_proj).plot(ax=ax,
column='province_confirmedCount',
cmap='Reds',
missing_kwds={
"color": "lightgrey",
"edgecolor": "black",
"hatch": "////",
"label": "缺失值"
},
legend=True,
scheme='NaturalBreaks',
k=5,
legend_kwds={
'loc': 'lower left',
'title': '确诊数量分级',
'shadow': True
})
ax = nine_lines.geometry.to_crs(albers_proj).plot(ax=ax,
edgecolor='grey',
linewidth=3,
alpha=0.4)
ax.axis('off')
plt.suptitle('新型冠状肺炎累计确诊数量地区分布', fontsize=24) # 添加最高级别标题
plt.title('截至2020年02月27日', fontsize=18) # 添加大标题
plt.tight_layout(pad=4.5) # 调整不同标题之间间距
ax.text(-2800000, 1000000, '* 原始数据来源：丁香园，
其中台湾及香港数据缺失') # 添加数据说明
fig.savefig('图28.png', dpi=300)
图28
2.2.2 搭配matplotlib实现创作
geopandas 虽然自带了如此丰富的地图绘制功能，但很多时候作图仅仅靠它是不够的，想要实现更加个性化的效果，需要结合 matplotlib 中丰富的功能，如下图是我随意结合 matplotlib 中的若干功能实现的个性化可视化，叠加了较多元素，由于篇幅有限，代码不在此放出，你可以去文章开头的 Github 仓库查看本文所有代码，尝试用你喜欢的颜色来对地图调色：
图29
2.2.3 在模仿中学习
成为数据可视化专家不是一件容易的事，但我们可以先从模仿其他大师的优秀作品出发，譬如图30来自于 Github 仓库 https:// github.com/Z3tt/TidyTue sday ，这个仓库包含了众多基于 R 的优秀作品，而图30就是其中之一，对澳洲大火造成的影响进行可视化：
图30
而下面的图31就是我利用 geopandas 对图30的大致模仿，其中字体部分原始的 R 脚本中使用 ggtext 实现方便的富文本生成，而 Python 中我暂时没找到类似功能的轮子，所以这里文字部分比较简陋：
图31
对应的代码如下，其中使用到的矢量数据是我搜集到的精度较高的世界地图数据：
world = gpd.read_file('world')
world['SOVEREI']
smoke_list = ['Denmark', 'France', 'Spain', 'Sweden', 'Norway', 'Germany', 'Finland', 'Poland', 'Italy', 'Greenland']
burnt_list = ['Latvia']
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8))
crs = '+proj=moll +lon_0=0 +x_0=0 +y_0=0 +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +units=m +no_defs'
# 绘制过烟区域
ax = world[world['SOVEREI'].isin(smoke_list)] \
.to_crs(crs) \
.plot(ax=ax,
facecolor='#d9c09e',
edgecolor='#c49c67',
linewidth=0.2)
# 绘制拉脱维亚
ax = world[world['SOVEREI'].isin(burnt_list)] \
.to_crs(crs) \
.plot(ax=ax,
facecolor='#c82626',
edgecolor='#9d1e1e',
linewidth=0.2)
# 绘制剩余国家
ax = world[-(world['SOVEREI'].isin(smoke_list) | world['SOVEREI'].isin(burnt_list))] \
.to_crs(crs) \
.plot(ax=ax,
facecolor='lightgrey',
edgecolor='grey',
linewidth=0.05,
alpha=0.7)
ax.set_xlim([-3200000, 2300000])
ax.set_ylim([4100000, 9000000])
ax.axis('off')
# 添加文字
plt.text(-3*10**6, 5.5*10**6,
'''
由2019/20澳洲大火所导致
的灌木丛、森林以及公园焚
毁面积比拉脱维亚国土还要
大，产生的浓烟也已经覆盖
了丹麦全境(包括格陵兰岛
和法罗群岛)岛屿)、法国、
西班牙、瑞典、挪威、德国、
芬兰、波兰和意大利
''',
fontdict={
'color': 'black',
'weight': 'bold',
'size': 13
})
plt.savefig('图31.png', dpi=500)
以上就是本文的全部内容，如有笔误望指出，接下来的文章我将会继续介绍更高级的地图可视化方法，敬请期待！
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