2 Fragen zu Geopandas

Um in Python mit `contextily` eine Karte von Lingen für `geopandas` zu erhalten, kannst du die folgenden Schritte ausführen: 1. **Installiere die benötigten Pakete**: Stelle sicher, dass du `geop` und `contextily` installiert hast. Du kannst sie mit pip installieren: ```bash pip install geopandas contextily ``` 2. **Lade die Geodaten**: Du kannst Geodaten für Lingen entweder aus einer Datei laden oder sie direkt erstellen. Hier ist ein Beispiel, wie du eine einfache GeoDataFrame für Lingen erstellen kannst. 3. **Füge die Karte hinzu**: Verwende `contextily`, um die Basiskarte hinzuzufügen. Hier ist ein Beispielcode, der zeigt, wie das geht: ```python import geopandas as gpd import contextily as ctx import matplotlib.pyplot as plt # Erstelle ein GeoDataFrame für Lingen (Beispielkoordinaten) lingen_coords = {'geometry': [gpd.points_from_xy([7.2833], [52.5167])]} # Beispielkoordinaten für Lingen lingen_gdf = gpd.GeoDataFrame(lingen_coords, crs="EPSG:4326") # Konvertiere das GeoDataFrame in das Web Mercator Koordinatensystem lingen_gdf = lingen_gdf.to_crs(epsg=3857) # Erstelle die Karte fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10)) lingen_gdf.plot(ax=ax, color='red', markersize=100) # Füge die Basiskarte hinzu ctx.add_basemap(ax, crs=lingen_gdf.crs.to_string()) # Zeige die Karte an plt.show() ``` In diesem Beispiel wird ein Punkt in Lingen dargestellt, und eine Basiskarte wird mit `contextily` hinzugefügt. Du kannst die Koordinaten anpassen, um genauere Daten für Lingen zu verwenden.

Um mit GeoPandas eine Farbskala zu erstellen, die die Wärmelistung an bestimmten Koordinaten darstellt, kannst du die folgenden Schritte befolgen: 1. **Daten vorbereiten**: Stelle sicher, dass du ein GeoDataFrame hast, das die Koordinaten und die entsprechenden Wärmelistungen enthält. 2. **Farbskala definieren**: Du kannst eine Farbskala mit Matplotlib erstellen. Eine gängige Methode ist die Verwendung von `plt.cm` für Farbpaletten. 3. **Plotten**: Verwende die `plot`-Methode von GeoPandas und übergebe die Farbskala basierend auf den Wärmelistungen. Hier ist ein einfaches Beispiel: ```python import geopandas as gpd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Beispiel GeoDataFrame erstellen data = { 'geometry': [Point(1, 1), Point(2, 2), Point(3, 3)], 'waermelistung': [10, 20, 30] } gdf = gpd.GeoDataFrame(data, crs="EPSG:4326") # Farbskala erstellen norm = plt.Normalize(gdf['waermelistung'].min(), gdf['waermelistung'].max()) cmap = plt.cm.viridis # oder eine andere Farbpalette # Plotten fig, ax = plt.subplots() gdf.plot(column='waermelistung', cmap=cmap, norm=norm, ax=ax, legend=True) # Farbskala hinzufügen sm = plt.cm.ScalarMappable(cmap=cmap, norm=norm) sm.set_array([]) cbar = plt.colorbar(sm) cbar.set_label('Wärmelsitung') plt.show() ``` In diesem Beispiel wird eine einfache Farbskala erstellt, die die Wärmelistung an den angegebenen Koordinaten darstellt. Du kannst die Farbpalette und die Normalisierung anpassen, um die Darstellung zu optimieren.