利用GeoPandas制作数据地图Geopandas是python强大的库，利用它结合matplotlib可以地理数据展示和分析。一、利用内置的地图绘制世界地图Geopandas内置地图文件naturalearth_lowres，读取它可以进行地图绘制。import geopandas as gpimport matplotlib.pyplot as pltworld = gp.read_file(gp.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))world.plot()plt.show()二、利用外部的geojson文件绘制数据地图（一） 绘制分层填色分布地图从网站（网址为：http://datav.aliyun.com/tools/atlas/#&lat=33.521903996156105&lng=104.29849999999999&zoom=3）下载geojson中国地图数据。用以下代码导入中国地图数据，并且导出CSV文件各省市名称。import geopandas as pdchina=gp.read_file("d:/中华人民共和国.json")ss= china["name"]ss.to_csv("d:/name.csv")从网上找到各省市2020的GDP数据（如国家统计局网站），并且填入name.csv文件里。准备好数据之后，就可以调用准备好的数据绘制分层填色分布地图。import geopandas as gpimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pd#读入GDP数据data=pd.read_csv("d:/name.csv",encoding="gb18030")#读入地图数据china=gp.read_file("d:/中华人民共和国.json")#读入国界地图数据chinadata=gp.read_file("d:/中华人民共和国1.json")boundary=chinadata.iloc[4:5,:]#合并地图数据和GDP数据mchina=pd.merge(china,data)fig, ax = plt.subplots(1, 1)#绘制分层分布图mchina.plot(column='gdp',ax=ax,legend=True)boundary.plot(ax=ax,edgecolor="red")plt.show()（二） 绘制bubble地图import geopandas as gpimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pd#读入GDP数据data=pd.read_csv("d:/name.csv",encoding="gb18030")#读入地图数据china=gp.read_file("d:/中华人民共和国.json")#读入国界地图数据chinadata=gp.read_file("d:/中华人民共和国1.json")boundary=chinadata.iloc[4:5,:]fig, ax = plt.subplots(1, 1)china.plot(ax=ax,facecolor='white',edgecolor='grey')ax.scatter(china.centroid.x,china.centroid.y,s=data['gdp']/1000,color='green')boundary.plot(ax=ax,edgecolor="red")plt.show()