AJG*_*519 1 matplotlib pandas geopandas
说我有以下包含3个多边形对象的地理数据框。
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Polygon
p1=Polygon([(0,0),(0,1),(1,1),(1,0)])
p2=Polygon([(3,3),(3,6),(6,6),(6,3)])
p3=Polygon([(3,.5),(4,2),(5,.5)])
gdf=gpd.GeoDataFrame(geometry=[p1,p2,p3])
gdf['Value1']=[1,10,20]
gdf['Value2']=[300,200,100]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
gdf 内容:
>>> gdf
geometry Value1 Value2
0 POLYGON ((0 0, 0 1, 1 1, 1 0, 0 0)) 1 300
1 POLYGON ((3 3, 3 6, 6 6, 6 3, 3 3)) 10 200
2 POLYGON ((3 0.5, 4 2, 5 0.5, 3 0.5)) 20 100
>>>
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我可以通过调用geopandas.plot()两次为每个图制作一个单独的图。但是,有没有一种方法可以将我在我的图上同时绘制这两个图和子图?
始终总是 始终提前创建matplotlib对象,并将其传递给绘图方法(或直接使用它们)。这样做,您的代码将变为:
from matplotlib import pyplot
import geopandas
from shapely import geometry
p1 = geometry.Polygon([(0,0),(0,1),(1,1),(1,0)])
p2 = geometry.Polygon([(3,3),(3,6),(6,6),(6,3)])
p3 = geometry.Polygon([(3,.5),(4,2),(5,.5)])
gdf = geopandas.GeoDataFrame(dict(
geometry=[p1, p2, p3],
Value1=[1, 10, 20],
Value2=[300, 200, 100],
))
fig, (ax1, ax2) = pyplot.subplots(ncols=2, sharex=True, sharey=True)
gdf.plot(ax=ax1, column='Value1')
gdf.plot(ax=ax2, column='Value2')
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
这给了我:
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