在 geopandas 图中设置点大小

Geopandas 是一个基于 Pandas 和 Shapely 的 Python 库，它专门处理地理空间数据。其中包含了很多处理空间数据的函数和工具，可以对这些数据进行可视化分析。

设置点大小是在 geopandas 中可视化地理空间点数据的一个重要的操作。你可以通过设置点大小来表示该区域内某个指标的大小，这样就可以更加直观地表达数据。本篇文章将介绍如何在 geopandas 图中设置点大小。

1. 数据准备

首先需要准备一些数据，在这里我们使用下面的代码示例创建一些随机数据。

import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point
import pandas as pd
import numpy as np

xmin, ymin, xmax, ymax = 0, 0, 10, 10
npoints = 1000

# 随机生成1000个点
points = [Point(np.random.uniform(xmin, xmax), np.random.uniform(ymin, ymax)) for i in range(npoints)]

# 创建 geodataframe 
geo_df = gpd.GeoDataFrame({'geometry': points})

这个代码将随机生成 1000 个点，并使用 geopandas 创建一个 geodataframe 对象。

2. 设置点大小

在 geopandas 中可以使用 matplotlib 中的 scatter 函数来绘制散点图。在 scatter 函数中，我们可以设置点的样式，包括颜色、大小、形状等。

你可以通过下面的代码示例来设置点的大小。

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(6, 6))

# 通过随机数生成点的大小
sizes = np.random.randint(40, 800, size=geo_df.shape[0])

geo_df.plot(ax=ax, markersize=sizes, alpha=0.5)

ax.set_title('Point Size with random sizes')

这个代码将通过 np.random.randint 函数生成点的大小，然后通过设置 markersize 参数来设置点的大小。

3. 完整代码示例

下面是一个完整的示例代码，你可以使用下面的代码来生成一个带有不同大小点的地图。

import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 设置随机种子，保证每次生成的数据是相同的
np.random.seed(123)

# 设置生成随机数据的范围和数量
xmin, ymin, xmax, ymax = 0, 0, 10, 10
npoints = 1000

# 随机生成1000个点
points = [Point(np.random.uniform(xmin, xmax), np.random.uniform(ymin, ymax)) for i in range(npoints)]

# 创建 geodataframe 
geo_df = gpd.GeoDataFrame({'geometry': points})

# 通过随机数生成点的大小
sizes = np.random.randint(40, 800, size=geo_df.shape[0])

# 绘制地图
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(6, 6))

geo_df.plot(ax=ax, markersize=sizes, alpha=0.5)

ax.set_title('Point Size with random sizes')
plt.show()

这样就可以生成一个带有不同大小点的地图了。

注意: 如果你的地图中有太多的点，那么使用随机生成的大小可能会使得大多数点的大小差不多。在这种情况下，你可以考虑使用某种规律或者按照某个变量来设置点的大小，这样将更加适合数据的表达。