求解用AICC解决实际地图学应用问题

Question

Answer 1

以下回答参考 皆我百晓生、券券喵儿 等免费微信小程序相关内容作答，并由本人整理回复。

这是一个非常有趣的问题，涉及到地图符号的设计以及如何使用视觉变量来表达数据。为了回答你的问题，我将提供一个简化的Python代码示例，用于绘制不同类型的森林分布图。

首先，我们需要安装必要的库，例如matplotlib和pyplot（绘图库）：

!pip install matplotlib pyplot

接下来，我们可以编写以下代码来绘制不同的森林分布图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建样本数据
forest_types = ['针叶林', '阔叶林', '针阔叶混交林']
forest_sizes = [50, 70, 30]

# 绘制森林分布图
plt.figure(figsize=(8, 6))
for i in range(len(forest_types)):
    plt.scatter(np.random.rand(100), np.random.rand(100),
                c=forest_sizes[i], alpha=0.5,
                label=forest_types[i])
plt.legend()
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.title('Forest Distribution')
plt.grid(True)
plt.show()

对于第二部分，我们将使用相同的代码，但这次我们将绘制世界地图上的军队规模分布图：

# 创建样本数据
countries = ['美国', '中国', '英国', '俄罗斯', '德国']
army_sizes = [40000, 35000, 30000, 25000, 20000]
air_force_sizes = [5000, 10000, 20000, 30000, 40000]
naval_forces_sizes = [1000, 1500, 2000, 2500, 3000]

# 绘制军队规模分布图
plt.figure(figsize=(8, 6))
for i in range(len(countries)):
    plt.barh(countries[i], army_sizes[i],
             left=np.cumsum(army_sizes[:i+1]) / np.sum(army_sizes[:i+1]),
             height=.9 * (np.arange(i + 1) - .5),
             color='blue',
             edgecolor='black',
             linewidth=.2)
    plt.barh(countries[i], naval_forces_sizes[i],
             left=np.cumsum(naval_forces_sizes[:i+1]) / np.sum(naval_forces_sizes[:i+1]),
             height=.9 * (np.arange(i + 1) - .5),
             color='green',
             edgecolor='black',
             linewidth=.2)
    plt.barh(countries[i], air_force_sizes[i],
             left=np.cumsum(air_force_sizes[:i+1]) / np.sum(air_force_sizes[:i+1]),
             height=.9 * (np.arange(i + 1) - .5),
             color='red',
             edgecolor='black',
             linewidth=.2)
plt.legend(['Army', 'Naval Forces', 'Air Force'])
plt.xlabel('Number of Soldiers')
plt.ylabel('Country')
plt.title('World Military Size Distribution')
plt.grid(True)
plt.show()

最后，让我们看看第三部分的地图符号设计作业，我们将使用相同的代码，但这次我们将绘制钢铁工业联系工厂的数据：

# 创建样本数据
industries = ['重型机械厂', '汽车厂', '日用品厂']
profitability_levels = [1, 0, 0]
employee_levels = [100, 150, 200]

# 绘制钢铁工业联系工厂的数据
plt.figure(figsize=(8, 6))
for i in range(len(industries)):
    plt.plot(employee_levels[i], profitability_levels[i],
             marker='o', linestyle='-',
             markersize=5, linewidth=1,
             label=industries[i])
plt.legend()
plt.xlabel('Employee Levels')
plt.ylabel('Profitability Level')
plt.title('Steel Industry Factory Data')
plt.grid(True)
plt.show()

这个例子展示了如何使用Python和Matplotlib库来创建各种地图符号设计作业所需的图表。你可以根据具体需求修改这些代码以满足你的要求。