解决Shapely中MultiPolygon与Polygon混合引发的弃用警告及绘图空白问题

问题根源 #

Shapely 1.8.0及以上版本弃用了直接迭代MultiPolygon对象的旧方式，要求通过.geoms属性访问其组成部分，但Polygon对象本身没有.geoms属性，直接调用会触发AttributeError；同时旧代码的迭代逻辑失效会导致绘图空白，伴随大量弃用警告。

解决方案 #

方法1：用GeoPandas的explode方法（推荐，最简洁）

GeoPandas 0.10+版本提供的explode方法可以自动将MultiPolygon拆分为单个Polygon，同时保留原数据的所有属性，完美适配混合类型的几何数据：

# 假设你的地理数据存储在GeoDataFrame gdf中，数值列名为value_column
# 拆分MultiPolygon为单个Polygon，index_parts=True保留拆分后的索引关联
exploded_gdf = gdf.explode(index_parts=True)

# 直接调用plot方法着色绘图
exploded_gdf.plot(
    column='value_column',
    cmap='viridis',  # 可替换为你需要的配色方案
    edgecolor='gray',
    legend=True
)
plt.show()

方法2：自定义函数扁平化几何对象

如果无法使用GeoPandas的explode，可以手动写一个辅助函数，判断几何类型并拆分：

from shapely.geometry import Polygon, MultiPolygon
import matplotlib.pyplot as plt

def flatten_geoms(geom):
    """将Polygon/MultiPolygon转换为单个Polygon的列表"""
    if isinstance(geom, MultiPolygon):
        return list(geom.geoms)
    elif isinstance(geom, Polygon):
        return [geom]
    return []

# 处理数据，拆分几何并对应数值
flattened_geometries = []
corresponding_values = []

for _, row in gdf.iterrows():
    geoms = flatten_geoms(row['geometry'])
    flattened_geometries.extend(geoms)
    # 每个拆分后的Polygon对应原行的数值
    corresponding_values.extend([row['value_column']] * len(geoms))

# 绘图
fig, ax = plt.subplots()
# 构建颜色映射
vmin, vmax = min(corresponding_values), max(corresponding_values)
norm = plt.Normalize(vmin=vmin, vmax=vmax)
cmap = plt.cm.viridis

for geom, val in zip(flattened_geometries, corresponding_values):
    ax.add_geometries(
        [geom],
        crs=gdf.crs,
        facecolor=cmap(norm(val)),
        edgecolor='gray'
    )

# 设置地图范围
ax.set_xlim(gdf.total_bounds[0], gdf.total_bounds[2])
ax.set_ylim(gdf.total_bounds[1], gdf.total_bounds[3])
plt.show()

效果说明 #

两种方法都能解决类型不兼容的问题，消除Shapely弃用警告，同时确保所有县的几何图形都能被正确渲染，不会出现空白绘图的情况。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Elsri