以下是一个示例代码，用于在使用matplotlib和geopandas绘制地图并设置区域后，当鼠标点击地图上的某个区域时，返回该区域的名称。
首先，确保你已经安装了matplotlib、geopandas和descartes库（descartes库用于在matplotlib中绘制地理空间数据）。如果没有安装，可以通过pip install matplotlib geopandas descartes进行安装。
另外，你需要一份中国省级行政区划的地理空间数据文件（比如 Shapefile 格式），这里假设已经有了一个名为china_provinces.shp的文件，它包含了中国各省份的几何边界信息。你可以从相关地理数据平台获取这样的文件。
import geopandas as gpd
import pandas as pd
from plotly.subplots import make_subplots
import matplotlib.pyplot as plt
from shapely.geometry import Point
from pypinyin import pinyin, Style
def to_pinyin(text, style=Style.TONE):
return ''.join([i[0] for i in pinyin(text, style=style)])
# 读取中国省份的GeoJSON数据
china_geojson = gpd.read_file('省.shp') # 请确保路径正确，且文件是GeoJSON格式
gdp_data_t = {
"广东": 130518.8,
"江苏": 92595.4,
"山东": 92069.0,
"浙江": 83467.3,
"河南": 48056.0,
"四川": 60132.9,
"湖北": 39367.0,
"湖南": 36426.0,
"河北": 36010.0,
"福建": 35804.0,
"上海": 32680.0,
"北京": 30320.0,
"安徽": 30007.0,
"辽宁": 25315.0,
"陕西": 24438.0,
"江西": 21985.0,
"重庆": 20363.0,
"广西": 20353.0,
"天津": 18810.0,
"云南": 17881.0,
"内蒙古": 17289.0,
"山西": 16818.0,
"黑龙江": 16362.0,
"吉林": 15075.0,
"贵州": 14806.0,
"新疆": 12199.0,
"甘肃": 8246.0,
"海南": 4832.0,
"宁夏": 3705.0,
"青海": 2865.0,
"西藏": 1478.0
}
# 示例数据：假设我们有一些省份的2023年GDP总量数据
gdp_data = {
'Province': [
"北京市", "天津市", "河北省", "山西省", "内蒙古自治区",
"辽宁省", "吉林省", "黑龙江省", "上海市", "江苏省",
"浙江省", "安徽省", "福建省", "江西省", "山东省",
"河南省", "湖北省", "湖南省", "广东省", "广西壮族自治区",
"海南省", "重庆市", "四川省", "贵州省", "云南省",
"西藏自治区", "陕西省", "甘肃省", "青海省", "宁夏回族自治区",
"新疆维吾尔自治区", "台湾省", "香港特别行政区", "澳门特别行政区"
],
'value': [
30320.0, 18810.0, 36010.0, 16818.0, 17289.0,
25315.0, 15075.0, 16362.0, 32680.0, 92595.4,
83467.3, 30007.0, 35804.0, 21985.0, 92069.0,
48056.0, 39367.0, 36426.0, 130518.8, 20353.0,
4832.0, 20363.0, 60132.9, 14806.0, 17881.0,
1478.0, 24438.0, 8246.0, 2865.0, 3705.0,
12199.0, 11000, 11000, 11000 # 台湾省、香港特别行政区、澳门特别行政区暂无示例数据，实际可补充准确数据
]
}
gdp_df = pd.DataFrame(gdp_data)
merged = china_geojson.set_index('省').join(gdp_df.set_index('Province'))
fig, ax = plt.subplots(figsize=(20, 36))
# 定义鼠标点击事件处理函数
def on_click(event):
if event.inaxes == ax:
for index, row in china_geojson.iterrows():
poly = row['geometry']
point = Point(event.xdata, event.ydata)
if poly.contains(point):
for key, value in gdp_data_t.items():
#print(key, value)
if key in row['省']:
print(key, value)
value = gdp_data_t[key]
print(value)
break
name = to_pinyin(row['省'])
print(name)
plt.annotate(f"{name}: {value}", xy=(event.xdata, event.ydata), xytext=(10, 10),
textcoords='offset points', bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.5', fc='yellow', alpha=0.5),
arrowprops=dict(arrowstyle='->', connectionstyle='arc3,rad=0'))
fig.canvas.draw_idle()
break
# 连接鼠标点击事件到处理函数
cid = fig.canvas.mpl_connect('button_press_event', on_click)
plt.title(to_pinyin('全国热力图'))
merged.plot(column='value', cmap='OrRd', linewidth=0.8, ax=ax, edgecolor='0.8', legend=True)
plt.show()数据准备
- 首先使用
geopandas的read_file方法读取了包含中国各省份几何边界信息的地理空间数据文件（china_provinces.shp），得到一个GeoDataFrame对象china_map。 - 然后为每个省份生成了一个示例数值，这里假设是虚构的人口数量，并将其添加到
china_map的新列population中。
地图绘制
- 创建了一个
matplotlib的图形和坐标轴对象fig和ax，并设置了合适的图形大小。 - 通过遍历
china_map的每一行，对于每个省份的几何边界信息：- 使用
descartes库的PolygonPatch将其转换为可以在matplotlib中绘制的多边形补丁对象，并设置其填充颜色为none，边框颜色为black，然后添加到坐标轴ax上。 - 计算省份几何形状的质心坐标，并在质心位置添加省份名称作为标签，设置了合适的字体大小和对齐方式。
- 使用
鼠标点击事件处理
- 定义了
on_click函数作为鼠标点击事件的处理函数：- 首先判断点击事件是否发生在当前坐标轴
ax内。 - 如果在坐标轴内，通过遍历
china_map的每一行，检查每个省份的几何边界是否包含点击的坐标点（event.xdata和event.ydata）。 - 一旦找到包含点击点的省份，获取该省份的名称和对应的数值，然后使用
plt.annotate在点击点附近添加一个注释，显示省份名称和数值，并设置了注释框的样式（如圆角、填充颜色、透明度等）以及箭头的样式，最后通过fig.canvas.draw_idle()重新绘制图形，使注释显示出来。
- 首先判断点击事件是否发生在当前坐标轴
事件连接与显示
- 通过
fig.canvas.mpl_connect将鼠标点击事件与处理函数on_click连接起来。 - 最后使用
plt.show()显示绘制好的中国省级行政区划地图，当鼠标点击某个省份区域时，就会弹出一个提示框显示该省份的名称和对应的数值。
请注意，在实际应用中，你可以根据自己的需求替换示例中的数值，比如各省份的 GDP 总量等。同时，确保地理空间数据文件的准确性和完整性，以及数据与地图区域的正确匹配。
运行效果，我已经运行测试通过，如下图
