本文主要是介绍[Python可视化]空气污染物浓度地图可视化，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
[Python可视化]空气污染物浓度地图可视化，果然是路边浓度最大
在本篇文章中，我将展示如何使用 Python 结合 OSMnx、NetworkX 和 GeoPandas 等库，计算给定路径的最短路线，并基于该路径穿过的网格单元计算总污染量。最终，我们将把这些数据可视化为地图图层，并使用不同颜色表示网格的污染浓度。
1. 导入必要的库
首先，我们需要导入必要的 Python 库，这些库包括用于处理地图数据的 OSMnx 和 GeoPandas，以及用于图形化的 matplotlib。
2. 配置 OSMnx 并定义地址
我们需要配置 OSMnx 以缓存数据，并设置日志输出到控制台。接下来，定义两个地点的地址，分别是 和 。
3. 获取包含两个地点的网络图
通过使用 OSMnx 获取这两个地点所在区域的网络图，并找到与这些地点最接近的节点。
4. 计算最短路径并转换为 GeoDataFrame
利用 NetworkX 计算从 到 的最短路径，并将路径转换为 GeoDataFrame，以便后续处理。
5. 加载网格数据并生成网格单元
加载预先准备好的网格数据，并在 EPSG:3395 投影坐标系下生成 20x20 米的网格单元。每个网格单元包含污染浓度值。
6. 找到路径穿过的网格单元并计算污染物总量
接下来，我们找出路径穿过的所有网格单元，并计算路径在每个网格内的长度，再根据长度和浓度计算总污染物量。
7. 可视化路径、网格和污染浓度
最后，我们使用 matplotlib 绘制路径、网格单元，并根据污染浓度 conc 的值来设置网格的颜色深浅。我们还可以添加图例，方便直观地展示污染浓度。)
总结
通过以上步骤，我们成功地计算了路径穿过的网格单元，并计算了总污染量。最后，我们将结果可视化为一张地图，展示了路径与网格污染浓度的关系。这个方法可以应用在环境监测、交通分析等领域，为我们提供更加直观的分析工具。
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