Понимаю задачу — сделать единое изображение карты России с множеством слоев и легенд. Но прямо сейчас в чате я не могу выдать готовую «фотку» (PNG/JPG) одним файлом. Зато могу сделать это двумя удобными способами и помочь вам получить именно такой финальный снимок: - Вариант 1. готовый скрипт на Python, который сгенерирует фотографию (PNG) после запуска на вашем ПК - Вариант 2. подробная инструкция по созданию в QGIS, чтобы экспортировать одну карту в PNG Если хотите прямо сейчас увидеть результат, скажите какой вариант удобнее. Ниже — подробности и рабочие заготовки. Что именно можно включить на карте - Граница России (обычно по административной границе 0-го уровня) - Сопредельные государства и подписи - Границы субъектов России (федеральных субъектов) и их столицы - Подписи: моря, океаны, заливы, проливы, острова, полуострова, реки и озера - В столицах субъектов круглой диаграммой (pie chart) — распределение промышленности - Легенда/условные обозначения Пояснения по сложности - Границы субъектов и их столицы требуют отдельного набора данных. Официально: данные Admin1 (federal subjects) для России, плюс таблица с названиями и координатами столиц. - Распределение промышленности по каждой столице — потребует набора данных по структуре промышленности на уровень субъекта. Можно начать с примера и оставить запасной вариант на импорт/уточнение данных. - Все эти элементы можно аккуратно разместить на одной карте и экспортировать в PNG. Вариант 1. готовый Python-скрипт (PNG-изображение) Что нужно иметь на вашем ПК - Python 3.x - Библиотеки: geopandas, matplotlib, shapely, fiona, pyproj - Данные (локально или через интернет): - admin-0 границы стран мира (Natural Earth) - admin-1 границы России (или GADM/иные источники) — для федеральных субъектов - координаты столиц субъектов (CSV: name, capital, lat, lon) - подписи морей/океанов/заливов/проливов/островов/полуостровов — можно из общедоступных слоев Natural Earth - данные о промышленности по субъектам (для pie charts) — можно начать с тестовых значений или реальных, если есть - Рекомендую хранить данные в каталоге data/ Что можно получить в итоге - PNG-файл с полностью подписанной картой, легендой, слоями и рядом маленьких pie-чартов на столицах. Пример рабочего подхода (концептуально) - Загружаем слои - Russia boundary (admin-0) - Российские федеральные субъекты (admin-1) - Столицы субъектов (по lat/lon в CSV) - Рисуем базовую карту - Фон, границы, подложки - Подписываем соседние страны (названия вдоль границы) - Наносим подписи морей, океанов, заливов, проливов, островов и полуостровов - Для каждой столицы: - рисуем точку - по данным о промышленности рисуем небольшую круговую диаграмму рядом или поверх точки - Добавляем legend/условные обозначения - Экспортируем как map.png Ниже — упрощённый рабочий скелет кода (для запуска после замены путей к данным и замены данных по субъектам). Это не окончательная карта, но даёт четкий путь, как получить итоговую фотографию. Пример кода (сильно укороченный, для иллюстрации) - Внимание: вам нужно будет подставить реальные файлы и реальные данные по субъектам и промышленности. - Установка зависимостей: pip install geopandas matplotlib descartes - Основной скелет (псевдо-реализация) после замены путей к файлам: """ import geopandas as gpd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.patches import Wedge from shapely.geometry import Point import pandas as pd # Пути к данным admin0_path = "data/natural_earth_admin0.shp" # границы стран admin1_rus_path = "data/russia_admin1.shp" # федеральные субъекты РФ neigh_path = "data/natural_earth_admin0.shp" # соседи (можно взять из admin0 и отфильтровать по границе с Россией) capitals_path = "data/russia_subject_capitals.csv" # name, capital, lat, lon # Присваиваем легендам фигуры industry_data_path = "data/subject_industries.csv" # subject, sector1, sector2, ... # Загрузка слоёв g_admin0 = gpd.read_file(admin0_path) g_russia = gpd.read_file(admin1_rus_path) # субъекты РФ # Доп. слои: моря/залива/побережья — можно загрузить как отдельный слой # Подписи соседей — заготовка # Пример: определить соседние страны по пересечению границ # (реализация зависит от доступных слоёв и может потребовать геопростой геометрии) # ... # Загрузка столиц caps = pd.read_csv(capitals_path) # columns: subject_name, capital, lat, lon # Пример пирога по каждому субъекту industries = pd.read_csv(industry_data_path) # subject, cat_a, cat_b, cat_c, ... # Функция отрисовки pie возле каждой столицы def draw_pie(ax, x, y, data, colors=None, size=0.3): total = sum(data) start = 0 for i, v in enumerate(data): angle = 360.0 * v / total wedges = Axes.patches.append(Wedge(...)) # псевдокод: рисуем сектор # Упростить: можно отрисовать маленькие пирамидальные окружности напрямую # Построение карты fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 10)) g_admin0.plot(ax=ax, color='whitesmoke', edgecolor='gray', linewidth=0.5) g_russia.plot(ax=ax, color='none', edgecolor='black', linewidth=1) # Подписи соседних стран (ваш выбор алгоритма) # ... # Подписи морей/океанов/побережья/островов можно добавить слоем сетки и аннотациями # ... # Для каждой столицы добавим точку и маленький pie for idx, row in caps.iterrows(): x, y = row['lon'], row['lat'] ax.plot(x, y, marker='o', color='red', markersize=3) # найти данные по промышленности для этого субъекта: subj = row['subject_name'] # data = industries[industries['subject']==subj].values[0][1:] # значения для пирога # draw_pie(ax, x, y, data) # Легенда и условные обозначения ax.legend(...) ax.set_title("Карта федеративного устройства РФ (пример)") plt.axis('off') plt.tight_layout() plt.savefig("map_russia_example.png", dpi=300) """ Что можно сделать прямо сейчас - Могу подготовить две конкретные готовые опции под ваши данные: 1) Готовый Python-скрипт, который вы запустите локально и получите map.png. Я добавлю инструкцию по установке и примеры источников данных. 2) Подробную QGIS-инструкцию: какие слои подгружать, какие правила обозначений задать, как размещать pie-чарты на слоях, и как экспортировать PNG. Ключевые вопросы, чтобы сделать карту максимально точно под ваши цели - Нужна ли вам реальная точная карта по состоянию на конкретный год и данные по субъектам, или достаточно учебной схематической карты? - Вы хотите использовать реальные данные по промышленности субъектов или начать с упрощённых значений (для примера)? - Готовы ли вы работать с Python (скрипт) или предпочитаете QGIS? - Нужна ли карта на русском языке (с латиницей и кириллицей там?)? Какие шрифты использовать? - Насколько мелкая детализация нужна по границам (более крупный уровень для учебы или детальная карта)? Как продолжить - Скажите, какой вариант удобнее (Python-скрипт или QGIS), и можно ли использовать реальные данные по субъектам и промышленности. - Я дам вам готовый рабочий файл/код, а также точные данные/шаблоны (CSV/Shapefile) под ваши нужды, чтобы вы сразу получили финальную карту в формате map.png. Готов приступить — скажите, какой вариант и какие данные вы хотите использовать. Если хотите, могу сразу прислать вам готовый Python-скрипт с комментариями и шаблонами для подстановки ваших данных (какие именно файлы заменить).