Python是一种高级编程语言，它在编程界非常流行，不仅仅因为它简单易学，而且因为它拥有丰富的库和框架。在本文中，我们将介绍如何使用Python绘制高校图。这个应用场景下，我们需要将地理热力数据可视化为一张热力图，用来指导高校招生战略规划。

import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdimport seaborn as sbfrom mpl_toolkits.basemap import Basemapfile = pd.read_csv('university.csv')map = Basemap(llcrnrlon=70, llcrnrlat= 10, urcrnrlon=140, urcrnrlat= 60,projection="lcc", lat_1=33, lat_2=45, lon_0=100)fig = plt.figure(figsize=(8, 8), edgecolor="w")ax = fig.add_subplot(111, frame_on=False)map.fillcontinents(color='gray', lake_color='#FFFFFF')map.drawmapboundary(fill_color='#FFFFFF')lon = file['lon'].valueslat = file['lat'].valuespop = file['pop'].valuesx, y = map(lon, lat)map.scatter(x, y, s=pop, alpha=0.5, c='#FF4500', zorder=10)plt.title("高校分布图")plt.show()

首先，我们需要导入所需的库。我们使用的Python库包括matplotlib、pandas、seaborn和basemap。然后，我们从文件中读取数据并创建一个Basemap对象。

使用Basemap对象，我们设定地图的边界。在本例中，我们将地图边界设置为10度纬度和70度经度的左下角以及60度纬度和140度经度的右上角。这个边界非常漂亮地显示了中国大陆和台湾。

接下来，我们创建一个图形对象，并向其中添加一个子对象。我们设置了不显示任何边框和标签。

然后，我们使用Basemap对象绘制地图。我们首先填充了地图大陆部分的颜色，然后绘制了海洋部分的边界。

为了绘制高校的热力分布图，我们提取了数据文件中存储的经纬度和相关的热力值。我们将经纬度转换为并制成地图坐标，并使用scatter()方法来绘制热图。我们使用pop变量来控制每个数据点的大小，并使用alpha参数来控制点的透明度，以便更好地观察密集区域。

最后，我们在图形标题中显示了“高校分布图”，并使用plt.show()方法显示了绘制的地图。我们可以看到北京和上海附近的高校非常密集，而西南部的地区相对稀疏。