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牛!用 8 行Python代码画出一个中国地图

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源 / SegmentFault /作者「张京」

+ E8 w# k4 R& h& O y& F

Jupyter

# K e7 \8 s- p3 c3 C

首先,第一神器是Jupyter。如果你是第一次使用,可能搞不清楚它的开发者做这么个鬼东西出来干什么,说它是博客系统也不像,说它是web服务器也不像,但它就是有用。

3 {7 h. Q8 Y t2 y

因为我们传统的web开发首先想的就是面向公众,你做一个服务器就是要服务成千上万浏览器的。

2 J1 q6 [* M3 y. Z) O* R" {

当然Jupyter也可以服务众多浏览器,但它更多的还是方便研究人员,对研究人员来说简直是太方便了,你把代码像写文章一样直接写在输入框里,然后在本页面直接就看到了这个代码的结果,随时修改,随时展现,文码混排,是Markdown的一个增强版,毕竟Markdown还只能显示文字,最多再加上一些图片,而Jupyter是可以直接运行Python代码的。

2 c! q# r7 g/ L& l! c

当然,也有些人试图在Jupyter里运行PHP或Java代码,但显然成不了气候。因为Python这个语言天生就是脚本语言,可能将来唯一有希望往里移植的就是Javascript,这货也是一个脚本语言。脚本语言的好处就是不用编译,一行一个结果。

8 E! b- W6 L e0 ?( g" u& o; |; b* F

纵观计算机语言发展历史,就是一个从繁到简的过程,C语言需要编译+链接才能运行,Java只要javac一下,把编译和链接合二为一,PHP更简单,直接运行就行了,连编译都省了。

* V$ D3 L9 p! B

但是还不够直接,因为还要编写一个.php文件存盘,然后才能运行,到了Python以及其它脚本语言这里,可以直接在壳里运行,但最大的问题是运行可以运行,无法保存,要保存就又要跟传统方式一样,找个编辑器来,或者vi,存成文件以后才可以运行。

; A- ^) o( l( z) G9 i

Jupyter最大的优点就是:它本身还是一个外壳环境,可以运行脚本,但同时也帮你自动把这些脚本代码保存了下来,不但保存脚本代码,并且你插在脚本代码当中的所有注释不是普通注释,而是各种格式化的Markdown都一并帮你保存下来,并且可以随时修改。

& E4 c# B! [5 T' L' p: e" d8 U# t

所以它兼具了脚本外壳和文件管理系统的优点,从此你开发Python代码再也不用先在IDE里写好代码,然后再到终端里去运行,而直接在一个web页面上就全部搞定了。

3 c' B$ q& c% |) L7 Z+ Q! a3 B8 O

Java有这样的工具吗?PHP有这样的工具吗?没有,所以我们必须选择Python。

' P: E6 `$ J3 |8 _8 _) F

Pandas

( J* ?+ J9 A3 u

第二神器是Pandas。如果我让你读取一个csv文件,然后求每一列数据的平均值,最大值,最小值,方差,用Java或PHP怎么做?

0 x* H1 u" O# k; T1 V7 h

你首先要fopen一个文件,然后一行一行读进来,再给它整个数据结构,然后弄个循环计算,最后你可能还要fclose这个文件。

a$ N) }& y! B: y- K' D

总之代码一坨,麻烦死。而Python语言因为有Pandas这个神器,一行代码搞定:

df = pd.read_csv( a.csv ) 1 R0 R! V3 I+ f' k

行了,从此以后,df就是这个DataFrame,它本身就是一个强大的数据结构,也可以把它理解成mysql数据库中的一张表吧,各种增删改查,求总和,求平均都是一行代码的事情。

) P# w' K0 _ Z5 @8 t

所以有这样强大的库,研究人员有什么理由选择Java?

% p% {( b8 |/ r% [; ~! [! t0 B

scikit-learn

9 ?+ E5 c* N! A* X$ W

第三神器scikit-learn,一般缩写为sclearn,各种机器学习算法,基本上只要你能想得到的,线性回归,逻辑回归,SVM,随机森林,最近邻居等等等等,各种算法全部在这里面(

http://scikit-learn.org/stable/user_guide.html)。2 H I% h# e- A# c8 K) O 8 t+ I, @! j+ V! ^7 T

简而言之,只有你想不到,没有它做不到。

0 f% V T& [8 y: w9 G0 C% Z* W

所以这就是为什么玩机器学习必选Python的原因,你给我找一个Java或者PHP有这样多种算法的库来?

4 _( e% W. P& u- V) b4 s

matplotlib

, r- _$ @* T+ `) f) c% L( p2 C' S

第四神器是matplotlib。如果我让你根据上面csv文件里的信息,画一个图,用Java该怎么做?

/ b3 s! S8 e5 ?+ h- y& E

你当然会去找第三方插件库,然后又是一通折腾,终于把图做出来,然后编译,然后运行。

+ k2 s/ M/ ]* ]. B% m: n

如果我要改配色呢?如果我要求画地图呢?如果要画热力图呢?那个麻烦就不是一星半点,而对于matplotlib来说,简直就是小菜一碟。

# R6 u* X4 u6 G+ L0 N

简单的直方图就不说了,下面重点介绍如何用matplotlib配合Basemap画一个中国地图。

4 F K& j0 _7 y+ k' U- k0 c R

安装Basemap

5 \/ z+ D, z) X* D9 c+ O9 K! P

先安装相应的组件。我假定你已经都安装好了Python以及Jupyter等等。如果没有安装的话,就去尝试一下brew install python3和brew install jupyter吧,网上有很多教程。

# w) X2 @( \$ y5 n: V4 A

然后你需要用pip3 install很多我们下面可能需要用到的库。但是因为我们要用一个叫做Basemap的库,而这个库没有办法用简单的pip3 install安装,所以稍多两个步骤:

brew install geos) Y" ~7 ^0 ]0 w; v pip3 install https://github.com/matplotlib/basemap/archive/v1.1.0.tar.gz4 `1 t U7 v5 ]; i5 I+ t

开始画图

0 C( G* l& w8 v) i: t1 M9 `$ L% J9 }

启动Jupyter之后,我们还是本着从最简单的代码开始。先画一个世界地图:

import matplotlib.pyplot as plt: b' h" ?$ m: v! Y4 p$ d# E from mpl_toolkits.basemap import Basemap 6 k1 D: g1 n) Z plt.figure(figsize=(16,8)), r& `' H( O4 ` m = Basemap() ; a9 z7 G: q& d7 A- b2 U% Y m.drawcoastlines()7 I [2 x- m$ E4 m, _) C$ g plt.show() 0 Y0 }( Y& N" n9 j6 R

前面两行引入相应的库,真正的代码就4行,够简单吧。第1行甚至可以不写,它定义了图的大小。第2行我们创建一个地图,第3行把海岸线画上,第4行显示这个地图,就是这样:

$ s/ X' z. q' n, l: k
( t; X# t/ m8 j) q

你用Java的4行代码画一个地图出来?

: D3 g7 y/ w4 G8 w1 t: i

然后我们开始画上国家,又是1行代码:

m.drawcountries(linewidth=1.5) 4 U6 e1 C+ [8 N; |8 L/ W0 _, l

就变成了这样:

7 X$ B0 ~' ^) v: Z
! b5 U* {( d0 i/ D7 Q" V

用Java可能吗?用PHP可能吗?

5 ~4 W1 }$ P: D x: |

如果我们想显示中国地图,只需要在创建Basemap时指定一下经纬度就行了:

m = Basemap(llcrnrlon=73, llcrnrlat=18, urcrnrlon=135, urcrnrlat=53) % r8 {+ ^( H `+ B, w

然后就得到了中国地图:

& V, G1 X+ p; t6 ]% d
& R5 F/ i% ]- [' X+ |; s0 D

看上去有点变形,这是因为我们没有添加任何投影的原因,Basemap提供24种不同的投影方式,你可以自己一个个试一下,比较常用的是兰勃特投影,我们添加一下:

m = Basemap(llcrnrlon=77, llcrnrlat=14, urcrnrlon=140, urcrnrlat=51, projection= lcc , lat_1=33, lat_2=45, lon_0=100)) E9 S( e) c9 A( l3 `# z O1 [% }

这次终于看上去比较正常了:

! ?1 J6 o9 r, P4 ~+ t# f" x
3 l/ p& S6 D$ s1 ?& P

我们想加上省的边界怎么办呢?Basemap缺省的包里没有中国的省区,只有美国的州,毕竟是美国人做的嘛。

" p+ Y6 }$ p! i# S/ ~7 S/ m7 P5 z

不过好在世界很大,有专门的国际组织干这事,在这里(

https://gadm.org/download_country_v3.html)你可以下载全世界任何一个国家的行政区划Shape文件,然后我们给它加上:/ j9 L4 i4 J: H m.readshapefile( CHN_adm_shp/CHN_adm1 , states , drawbounds=True). H7 D% ?% z' S! |4 L6 m

然后就得到了下图:

. n! N* k& X E2 f
5 r1 t! z( C D* K& n( T% K+ h1 k( S

再往后,你还可以往图上改颜色啦,写数字啦,这些就留待你研究吧。总之,我想说的是,用Python画地图真的超容易。

9 W$ ~; ?8 D m

最后再为Java和PHP美言几句:大家分工不同,Java和PHP虽然做这样的数字研究不是很方便,但还是非常适合web开发的,而Python在这方面并不适合。

* ^+ {/ W3 B k6 Z

所以通常的做法是:首先用Python验证算法,经过一系列复杂的计算,把算法确定下来之后,当要应用到web上的时候,再用Java或者PHP把最终形成的结论重写一遍,这样就能充分利用各种语言的优势。

( P# e0 ?/ l$ X

补充:

; i/ Y4 S6 D% r' K& }

basemap这个第三方库可能不太好安装,Windows下可以在

https://sourceforge.net/projects/matplotlib/files/matplotlib-toolkits/basemap-1.0.7/ 下载EXE文件安装。5 {1 {2 u7 c* S" o , S4 q* f& t' t( o

. Y$ u3 {* M$ E) h& \+ i& Y. ]6 D

END

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關錕嶺
活跃在6 天前
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