地理数据处理库Geopandas的子图绘制

Question

假设我有一个包含3个多边形对象的geodataframe。

import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Polygon

p1=Polygon([(0,0),(0,1),(1,1),(1,0)])
p2=Polygon([(3,3),(3,6),(6,6),(6,3)])
p3=Polygon([(3,.5),(4,2),(5,.5)])

gdf=gpd.GeoDataFrame(geometry=[p1,p2,p3])
gdf['Value1']=[1,10,20]
gdf['Value2']=[300,200,100]

gdf 内容：

>>> gdf
                               geometry  Value1  Value2
0   POLYGON ((0 0, 0 1, 1 1, 1 0, 0 0))       1     300
1   POLYGON ((3 3, 3 6, 6 6, 6 3, 3 3))      10     200
2  POLYGON ((3 0.5, 4 2, 5 0.5, 3 0.5))      20     100
>>> 

如果我调用geopandas.plot()两次，我可以为每个图形制作一个单独的图。然而，有没有一种方式可以在同一个图中作为子图并排绘制这两张地图？

- AJG519

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请在这个问题中加入你用于生成图形的绘图命令，这将大大改善它。 - Paul H

Answer 1

永远 一定 始终 提前创建你的matplotlib对象，并将它们传递给绘图方法（或直接使用它们）。这样做，你的代码变成：

from matplotlib import pyplot
import geopandas
from shapely import geometry

p1 = geometry.Polygon([(0,0),(0,1),(1,1),(1,0)])
p2 = geometry.Polygon([(3,3),(3,6),(6,6),(6,3)])
p3 = geometry.Polygon([(3,.5),(4,2),(5,.5)])

gdf = geopandas.GeoDataFrame(dict(
        geometry=[p1, p2, p3],
        Value1=[1, 10, 20],
        Value2=[300, 200, 100],
))

fig, (ax1, ax2) = pyplot.subplots(ncols=2, sharex=True, sharey=True)
gdf.plot(ax=ax1, column='Value1')
gdf.plot(ax=ax2, column='Value2')

这给了我：

- Paul H

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嗯，实际上当我运行你的代码时，我得到了以下错误信息：“plot_multipolygon（）对关键字参数'ax'有多个值”。也许我们正在使用不同版本的geopandas？ - AJG519

我正在使用 geopandas 版本 0.2.0。 - Paul H

Answer 2

// for plotting multiple GeoDataframe 
import geopandas as gpd

gdf = gpd.read_file(geojson) 
fig, axes = plt.subplots(1,4, figsize=(40,10))
axes[0].set_title('Some Title')
gdf.plot(ax=axes[0], column='Some column for coloring', cmap='coloring option')

axes[0].set_title('Some Title')
gdf.plot(ax=axes[0], column='Some column for coloring', cmap='coloring option')

- user3181634