Wie erstelle ich mit GeoPandas eine Farbskala, die je nach Wärmelistung an den Koordinaten variiert?

Um mit GeoPandas eine Farbskala zu erstellen, die die Wärmelistung an bestimmten Koordinaten darstellt, kannst du die folgenden Schritte befolgen:

1. **Daten vorbereiten**: Stelle sicher, dass du ein GeoDataFrame hast, das die Koordinaten und die entsprechenden Wärmelistungen enthält.

2. **Farbskala definieren**: Du kannst eine Farbskala mit Matplotlib erstellen. Eine gängige Methode ist die Verwendung von `plt.cm` für Farbpaletten.

3. **Plotten**: Verwende die `plot`-Methode von GeoPandas und übergebe die Farbskala basierend auf den Wärmelistungen.

Hier ist ein einfaches Beispiel:

```python
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Beispiel GeoDataFrame erstellen
data = {
'geometry': [Point(1, 1), Point(2, 2), Point(3, 3)],
'waermelistung': [10, 20, 30]
}
gdf = gpd.GeoDataFrame(data, crs="EPSG:4326")

# Farbskala erstellen
norm = plt.Normalize(gdf['waermelistung'].min(), gdf['waermelistung'].max())
cmap = plt.cm.viridis # oder eine andere Farbpalette

# Plotten
fig, ax = plt.subplots()
gdf.plot(column='waermelistung', cmap=cmap, norm=norm, ax=ax, legend=True)

# Farbskala hinzufügen
sm = plt.cm.ScalarMappable(cmap=cmap, norm=norm)
sm.set_array([])
cbar = plt.colorbar(sm)
cbar.set_label('Wärmelsitung')

plt.show()
```

In diesem Beispiel wird eine einfache Farbskala erstellt, die die Wärmelistung an den angegebenen Koordinaten darstellt. Du kannst die Farbpalette und die Normalisierung anpassen, um die Darstellung zu optimieren.