Python 如何画出漂亮的地图？

风亥 · 发表于数据处理软件 2022-12-8 20:45:15

推荐一个超好用的python包folium, 专门用于地理数据可视化，官方英文教程教程点击这里。

使用方法很简单，操作如下：

导入包，创建一副世界地图

import folium import pandas as pd # define the world map world_map = folium.Map() # display world map world_map

2. 输入经纬度，尺度，在这里我们以旧金山（37.7749° N, 122.4194° W）为例。

# San Francisco latitude and longitude values latitude = 37.77 longitude = -122.42 # Create map and display it san_map = folium.Map(location=[latitude, longitude], zoom_start=12) # Display the map of San Francisco san_map

更改地图显示，默认为OpenStreetMap风格，我们还可以选择Stamen Terrain, Stamen Toner等。

# Create map and display it san_map = folium.Map(location=[latitude, longitude], zoom_start=12,tiles=Stamen Toner)

3. 读取数据集（旧金山犯罪数据集）

# Read Dataset cdata = pd.read_csv(https://cocl.us/sanfran_crime_dataset) cdata.head()

4. 在地图上显示前200条犯罪数据

# get the first 200 crimes in the cdata limit = 200 data = cdata.iloc[0:limit, :] # Instantiate a feature group for the incidents in the dataframe incidents = folium.map.FeatureGroup() # Loop through the 200 crimes and add each to the incidents feature group for lat, lng, in zip(cdata.Y, data.X): incidents.add_child( folium.CircleMarker( [lat, lng], radius=7, # define how big you want the circle markers to be color=yellow, fill=True, fill_color=red, fill_opacity=0.4 ) ) # Add incidents to map san_map = folium.Map(location=[latitude, longitude], zoom_start=12) san_map.add_child(incidents)

5. 添加地理标签

# add pop-up text to each marker on the map latitudes = list(data.Y) longitudes = list(data.X) labels = list(data.Category) for lat, lng, label in zip(latitudes, longitudes, labels): folium.Marker([lat, lng], popup=label).add_to(san_map) # add incidents to map san_map.add_child(incidents)

6. 统计区域犯罪总数

from folium import plugins # lets start again with a clean copy of the map of San Francisco san_map = folium.Map(location = [latitude, longitude], zoom_start = 12) # instantiate a mark cluster object for the incidents in the dataframe incidents = plugins.MarkerCluster().add_to(san_map) # loop through the dataframe and add each data point to the mark cluster for lat, lng, label, in zip(data.Y, data.X, cdata.Category): folium.Marker( location=[lat, lng], icon=None, popup=label, ).add_to(incidents) # add incidents to map san_map.add_child(incidents)

7. 读取geojson文件，可视化旧金山市10个不同Neighborhood的边界

import json import requests url = https://cocl.us/sanfran_geojson san_geo = f{url} san_map = folium.Map(location=[37.77, -122.4], zoom_start=12) folium.GeoJson( san_geo, style_function=lambda feature: { fillColor: #ffff00, color: black, weight: 2, dashArray: 5, 5 } ).add_to(san_map) #display map san_map

8. 统计每个区域的犯罪事件数目

# Count crime numbers in each neighborhood disdata = pd.DataFrame(cdata[PdDistrict].value_counts()) disdata.reset_index(inplace=True) disdata.rename(columns={index:Neighborhood,PdDistrict:Count},inplace=True) disdata

9. 创建Choropleth Map （颜色深浅代表各区犯罪事件数目）

m = folium.Map(location=[37.77, -122.4], zoom_start=12) folium.Choropleth( geo_data=san_geo, data=disdata, columns=[Neighborhood,Count], key_on=feature.properties.DISTRICT, #fill_color=red, fill_color=YlOrRd, fill_opacity=0.7, line_opacity=0.2, highlight=True, legend_name=Crime Counts in San Francisco ).add_to(m) m

10. 创建热力图

from folium.plugins import HeatMap # lets start again with a clean copy of the map of San Francisco san_map = folium.Map(location = [latitude, longitude], zoom_start = 12) # Convert data format heatdata = data[[Y,X]].values.tolist() # add incidents to map HeatMap(heatdata).add_to(san_map) san_map

最后，folium还可以用来创建动态热力图，动态路径图等，具体可参考Medium上的这篇文章。

实现效果如下图所示 (直接从Medium上抱过来的图，详细代码请点击上述链接）。

我的其他回答：

NaNNN：一份香甜软糯的「卡方独立性检验」食用指南47 赞同 · 0 评论文章

NaNNN：多分类模型Accuracy, Precision, Recall和F1-score的超级无敌深入探讨1144 赞同 · 50 评论文章

NaNNN：机器学习中的因果关系: 从常见的统计学谬误 —— 辛普森悖论讲起734 赞同 · 45 评论文章

最近有小伙伴私信我推荐一些学习编程的经验，我给大家几点建议：

1. 尽量不去看那些冗长的视频教程，不是说学不到知识，而是，在你学到知识之前，你可能已经睡着了 =_=

2. 不要贪多，选一个知名度高的python教程，教学为辅，练习为主。要随时记住，我们学习python的目的在于会用，而不是背过了多少知识点。

给大家推荐一款我超喜欢的python课程——夜曲编程。我闲没事在上面刷了一些编程题目，竟回想起当年备考雅思时被百词斩支配的恐惧。这款课程对新手小白很适合。虽然有手机app，但我建议你们用网页端学习哈。

最后，我的终极建议是：无论选什么教程，贪多嚼不烂，好好专注一门课程，勤加练习才是提高编程水平的王道。等基础知识学的差不多了，去Kaggle上参加几场比赛，琢磨琢磨别人的编程思路和方法就完美啦！