如何用Python绘制地图

Question

我想用Python画一张地图，但不是那种信息很全的地图，只是把一些小形状组合在一起，反映土地使用情况。

数据大概是这样的：

1 2 2 3 3 2
2 3 3 1 1 2
1 1 1 1 3 3
3 3 3 3 4 1

每个数字代表一种土地使用类型，它们在矩阵中的位置就是它们的坐标。

我之前用VBA做过这个，整个地图由很多小方形组成，代表不同的土地使用情况。但是因为数据量太大，生成地图和删除地图都花了很长时间。

我想问的问题是：

1. 我想知道在Python中，有没有更快的方法来生成这种地图，整体生成，而不是一系列的形状，我觉得这样会更快？

2. 我试过用contourf，如下所示，但它提示“超出轴1的范围”，但实际上，我打印了X、Y和cordi，它们的形状是一样的，为什么还是会超出范围呢？

   y = np.arange(0, 4 , 1)
   x = np.arange(0, 6 , 1)
   X,Y = np.meshgrid(x,y)
   
   # cordi is the matrix containing all the data
   # pyplot is imported before
   
   plt.contourf(X,Y, Cordi[X,Y], 8, alpha=.75, cmap='jet')
   

非常感谢你的回答！

Answer 1

你可以使用 imshow 这个函数，它可以生成类似热图的效果。下面是一个例子：

In [1]: import numpy as np
In [2]: import matplotlib.pyplot as plt
In [3]: coord_data = np.array([[1, 2, 2, 3, 3, 2], [2, 3, 3, 1, 1, 2], 
                               [1, 1, 1, 1, 3, 3], [3, 3, 3, 3, 4, 1]])
In [4]: map = plt.imshow(coord_data)
In [5]: plt.colorbar(map)
Out[5]: <matplotlib.colorbar.Colorbar instance at 0x7f3df2559c20>
In [6]: plt.show()

你可以通过 interpolation 这个参数来设置插值的级别（这里有一些例子），还可以通过 cmap 这个参数来选择使用的颜色（这里有一些颜色映射的例子）。

如果你不使用 interpolation='nearest'，那么相邻的数据点如果值相同，会看起来像是轮廓线。