Falls jemand mit dem Programm oder den Daten herumspielen möchte, hier sind sie: ZIP-Archiv
Das Programm benötigt wegen der verwendeten f-Strings mindestens die Python-Version 3.6.

#!/usr/bin/env python3
 
import json
import csv
from tkinter import Tk, Canvas, Text
from random import randint
 
# Deutschlandkarte mit Anzeige der KFZ-Kennzeichen aller Kreise, Landkreise,
# kreisfreien Städte und Kreisstädte sowie der angeblichen Volksmund-
# Interpretationen dieser Kennzeichen.
#
# Info: https://bauforum.wirklichewelt.de/index.php?nr=11591
#
 
 
def Zufallsfarben(Grundton):
    # Erzeugt zufällige Farben im Grundton des Bundeslandes.
    a, b = 100, 130  # Intervall der Zufallsstreuung der Bezirksfarbe
    c = 255-b  # Einfluss des Bundeslandes auf die Farbe
    # Füllfarbe
    rf = randint(a, b)+c*int(Grundton[1:3], 16)//256
    gf = randint(a, b)+c*int(Grundton[3:5], 16)//256
    bf = randint(a, b)+c*int(Grundton[5:7], 16)//256
    # Randfarbe wie Füllfarbe, nur dunkler
    rr = rf//2
    gr = gf//2
    br = bf//2
    return (f"#{rf:02x}{gf:02x}{bf:02x}",
            f"#{rr:02x}{gr:02x}{br:02x}")
 
 
class Bezirk:
    # Alle Informationen zu einem Bezirkspolygon
    def __init__(self, cid, B, Flächenfarbe, Randfarbe):
        # Canvas-ID der Bezirksfläche
        self.cid = cid
        # Informationen aus der Bezirkliste
        self.name = B["Name"]
        self.typ = B["Typ"]
        self.kfz = sorted(B["Kennzeichen"])
        self.land = Bundesland[B["Bundesland"]][0]
        # Füllfarbe
        self.flächenfarbe = Flächenfarbe
        # Randfarbe
        self.randfarbe = Randfarbe
        # Wenn die Maus auf die Fläche kommt
        C.tag_bind(self.cid, "<Enter>", self.hervorhebung)
        # Wenn die Maus die Fläche wieder verlässt
        C.tag_bind(self.cid, "<Leave>", self.entfernehervorhebung)
 
    def hervorhebung(self, event=None):
        # Fläche rot einfärben, Rand dicker zeichnen
        C.itemconfig(self.cid, outline="red", fill="red", width=7)
        # Informationen im Textfenster ausgeben
        self.info()
 
    def entfernehervorhebung(self, event=None):
        # Ursprüngliche Flächenfarbe und Randstärke wiederherstellen
        C.itemconfig(self.cid, outline=self.randfarbe,
                     fill=self.flächenfarbe, width=1)
 
    def info(self):
        # Informationen über den hervorgehobenen Bezirk ausgeben:
        # Textbereich löschen
        T.delete(1.0, "end")
        # Überschrift
        T.insert("end", f"n{self.typ} {self.name} in {self.land}n", "h1")
 
        # Liste der Kennzeichen und ihrer angeblichen Bedeutungen
        for k in self.kfz:
            T.insert("end", f"n{k} ({Kennzeichen[k]})n", "h2")
            if k in Interpretation:
                Ints = ("“n- „".join(sorted(Interpretation[k],
                                      key=lambda x: x.lower())))
                T.insert("end", f"- „{Ints}“n")
 
 
def canvaskoord(Polygon):
    # Umrechnung der Geokoordinaten auf das quadratische Canvas-Fenster
    return [(80*(x-5.5), Größe-100*(y-47.2)) for x, y in Polygon]
 
 
# Umriss der BRD als Liste von Geokoordinaten
 
with open("deutschland.json") as f:
    Deutschlandumriss = json.load(f)
 
# Die „Bezirkliste“ ist eine Liste von Dictionarys mit Informationen über
# Landkreise, Kreise und kreisfreie Städte in Deutschland.
#
# Koordinaten: entweder Liste mit Geokoordinaten (Ost, Nord) der Bezirksgrenzen
#              oder Liste solcher Listen für nicht zusammenhängende Flächen
#
# Name:        Name des Bezirks
#
# Typ:         Kreis, Landkreis oder kreisfreie Stadt
#
# Kennzeichen: Liste mit KFZ-Kennzeichen des Bezirks (einige Einträge sind
#              möglicherweise nicht korrekt, bitte überprüfen!)
#
# Bundesland:  Kennzahl von "01" bis "16"
 
with open("bezirke.json") as f:
    Bezirkliste = json.load(f)
 
# Namen und Grundfarben der 16 Bundesländer; die fünf Farben sind
# so gewählt, dass benachbarte Länder nicht dieselbe Farbe haben.
 
with open("laender.csv") as f:
    Bundesland = {k: v for k, *v in csv.reader(f, delimiter="t")}
 
# Liste der Ortskennzeichen
 
with open("kfz.csv") as f:
    Kennzeichen = {k: v for k, v in csv.reader(f, delimiter="t")}
 
# Liste mehr oder weniger geistreicher Interpretationen der Ortskennzeichen.
# Verwendete Quellen:
# https://www.chefkoch.de/forum/2,31,46569/Kfz-Zeichen-und-Ihre-ganz-spezielle-Deutung-aber-nicht-beleidigt-sein-Ck-users-danke.html
# https://blog.jannewap.ws/2009/04/05/kfz-kennzeichen-fiese-interpretationen-gibt-es-uberall/
# https://www.meine-auto.info/ratgeber/kfz-kennzeichen/autokennzeichen-mal-anders.html
# http://www.spiegel.de/auto/fahrkultur/auto-kennzeichen-kennen-sie-die-witzigsten-kuerzel-a-1192622.html
# … sowie individuelle Einsendungen von Ortskundigen
 
with open("kfzint.csv") as f:
    Interpretation = {k: v for k, *v in csv.reader(f, delimiter="t")}
 
# GUI-Hauptfenster
F = Tk()
F.title("Deutschlands Kennzeichen")
 
# Die Zeichenfläche/Canvas
Größe = 800
C = Canvas(width=Größe, height=Größe, background="white",
           bd=0, highlightthickness=0)
C.pack(side="left")
 
# Infofenster rechts neben der Karte
T = Text(width=40, wrap="word", font="sans 11", bd=0, highlightthickness=0)
T.pack(fill="both", expand=True)
 
# Erste Zeile des Infofensters hervorheben
T.tag_config("h1", font="sans 12 bold")
 
# Kennzeichen hervorheben
T.tag_config("h2", font="sans 11 bold")
 
# Gesamtumriss zeichnen
for Polygon in Deutschlandumriss:
    C.create_polygon(canvaskoord(Polygon), fill="", outline="black", width=7)
 
# Liste mit Bezirk-Objekten zusammenstellen:
Bezirke = []
for B in Bezirkliste:
 
    # passende Farben aussuchen
    fläche, rand = Zufallsfarben(Bundesland[B["Bundesland"]][1])
 
    # Liste der Polygone holen
    K = B["Koordinaten"]
 
    # Ist die Polygonliste nur eine Punkteliste?
    if type(K[0][0]) == float:
 
        # nochmal einpacken, Punkteliste wird zur Polygonliste
        K = [K]
 
    # für alle Polygone in der Polygonliste
    for Polygon in K:
 
        # Polygon zeichnen und Canvas-ID merken
        cid = C.create_polygon(canvaskoord(Polygon),
                               fill=fläche, outline=rand, width=1)
 
        # Bezirk-Objekt anlegen
        Bezirke.append(Bezirk(cid, B, fläche, rand))
 
# Kreisfreie Städte und Stadtkreise dürfen nicht von den sie
# umschließenden Kreisen und Landkreisen überdeckt werden und
# werden deshalb in den Vordergrund gehoben:
for B in Bezirke:
    if "Stadt" in B.typ:
        C.tag_raise(B.cid)
 
F.mainloop()

http://opendatalab.de/projects/geojson-utilities/

Den Quelltext ihres Geodatensammlers stellen die Entwickler auf GitHub zur Verfügung: https://github.com/opendatalab-de/simple-geodata-selector