底图：绘制带有国家和气泡的世界地图和数据

Question

I am trying to create a world map in background and bubble on top of it to show the data. I am using code below to create it but this gives a map in background with out country names and plane circle which doesnt show the location of country.

将熊猫导入为 pd 从 mpl_toolkits.basemap 导入底图 将 matplotlib.pyplot 导入为 plt

# Set the dimension of the figure
my_dpi=10
plt.figure(figsize=(2600/my_dpi, 1800/my_dpi), dpi=my_dpi)

# read the data (on the web)


# Make the background map

m=Basemap(llcrnrlon=-180, llcrnrlat=-65,urcrnrlon=90,urcrnrlat=80)
m.drawmapboundary(fill_color='#A6CAE0', linewidth=0)
m.fillcontinents(color='grey', alpha=0.3)
m.drawcoastlines(linewidth=0.1, color="white")

# prepare a color for each point depending on the continent.
#data['labels_enc'] = pd.factorize(data['homecontinent'])[0]

# Add a point per position
m.scatter(conversion_comparison['Res'],conversion_comparison['Sea'],
          s=1000, alpha=1.0, c=colors)

带有转化率数据的数据框

数据转换_比较数据框：

Country         Sea     Res  ConvRate(%)    Country_codes   
Spain           6179    85      1.38                ES  
United Kingdom  495     99      2.00                GB  
France          473     12      2.55                FR  
United States   442     7.8     1.76                US  
Italy           358     7.4     2.07                IT  
Germany         153     3.3     2.15                DE  
Argentina       135     1.9     1.41                AR  
Ireland         132     3.3     2.49                IE  
Belgium         122     4.3     3.51                BE  
Israel          109     2.2     1.82                IL  

I want bubbles to have country code and converson rate and size of bubble based on conversion rate value

请建议对代码进行修改以创建地图。 我还附上了最终输出的图像。

[Output i am getting][1]
  [1]: https://i.stack.imgur.com/XagnV.png

[output i want][2]  
[2]: https://i.stack.imgur.com/PVFX6.jpg

Answer 1

仍然无法完全回答您的问题，因为您的示例不太可行，但关键在于您对 m.scatter 的调用，它缺少国家/地区的坐标并且没有传递正确的气泡大小。

您首先需要的是数据集中所有国家/地区的纬度/经度坐标列表 - 还有另一个 StackOverflow question here，它提供了一些获取此信息的选项。

然后您需要将这些坐标合并到您现有的数据集中。假设您已成功完成此操作，并且坐标位于数据集的 lat 和 lon 列中，则可以按如下方式调用 m.scatter：

m.scatter(conversion_comparison['lat'],conversion_comparison['lon'],
      s=conversion_comparison['ConvRate(%)'], alpha=1.0, c=colors)

如果您还想为气泡添加标签，您可以执行以下操作：

labels = conversion_comparison.Country.values 
    for label, xpt, ypt in zip(labels, conversion_comparison.lon.values, conversion_comparison.lat.values):
        plt.annotate(label, xy=m(xpt, ypt), xycoords="data", backgroundcolor="w",
                    xytext=(1,1), textcoords='offset points') 

（您可能需要稍微调整一下上面的偏移量）