- l. l; @, Z& P2 ^, n: W' T I Folium 简介
1 [0 S/ c- r# U _5 p. [4 y. J 作为 Python 的一个可视化工具包 Folium，它通过 Leaflet 的地图服务，可以在 Jupyter Notebook 上实现可视化的地理位置作图，制作各种各样精美的地图信息。它不仅可以针对某个经纬度进行地理位置的可视化操作，还能够根据实时的人群地理位置信息来构建静态与动态热力图，甚至还能够针对经纬度的数量来进行必要的聚类可视化。本文将会基于新加坡的地图，对 Folium 的一些功能做简要的介绍，对此工具有兴趣的读者可以参阅 Folium 的官方文档。 $ s2 L# O' Z" L0 s$ J1 e6 e
创建地图" ], c8 V Y# R: T6 T; N }
通过 Folium 工具，可以直接作出一张世界地图，其代码也十分地简洁明了。
) ]. N2 }# q* \& U import folium0 ?" c- b2 G& z# o/ ]
%matplotlib inline2 W# k: n c% O- H- z
' [: ~6 ?' O1 P/ c3 q, [9 F* p import webbrowser9 ?1 g' ~! w" ^1 T
4 d; c. s) m- J, I# m$ ^& b print(folium.__version__)1 j8 ]4 |% A/ O. T& }9 N% m; f6 O) H
: q/ j/ ^" ~5 Z: g* H( K, G8 Z
# define the world map
) m3 t! D) b- W+ ?) A$ A world_map = folium.Map()
( `, H4 _2 j G # display world map9 R$ D& z R/ B
world_map9 ~: F/ G4 O/ \! u! j" ]
. \* L# ?/ G; w/ u/ g% _! A5 t
世界地图除了能够作出一张完整的世界地图之外，通常程序员最常见的需求是针对某个或者某一些经纬度，来作出一张局部地图。地图中不仅需要包括经纬度信息，也需要有街道信息等必要的内容，甚至需要对经纬度的标记做一些必要的定制化工作。 : h5 _" w7 a' D! }; o( y
在初始化一张地图的时候，需要指定它的经纬度信息，也就是 location 的位置。也需要根据需要放大的尺寸来指定相应的 zoom_start 值。另外，tiles 是 str 型，用于控制绘图调用的地图样式，默认为OpenStreetMap，也有一些其他的内建地图样式，如Stamen Terrain，Stamen Toner。
0 V; l* p, m: X 有的时候需要在地图上标识出相应的经纬度，此时需要使用 folium.Marker 函数。其使用方法就是直接输入相应的经纬度信息，以及 icon 的形状（例如 cloud, info-sign 等）；除此之外，还可以对其颜色进行标记，一般是对参数 color 进行调整即可。
# B% y+ Q, P t m3 f* F+ j 另外，在某些经纬度上，还可以使用“点击-弹出“的控件 tooltip 和 popup，一旦鼠标指向该位置，就会呈现出相应的弹出信息。 $ `& k: d" B: r e' b; f7 F6 k2 i
# latitude and longitude in Singapore city
- a0 J# g" X* b0 ?: w coordinate_sentosa = [1.248946, 103.834306]( ^ O k, ~3 B2 h0 ?: G- \
coordinate_orchard_road = [1.304247, 103.833264]
$ e* V4 F/ w7 ~( O; R; D coordinate_changi_airport = [1.357557, 103.98847]3 D/ H2 ?9 }5 S4 o6 b [
coordinate_nus = [1.296202,103.776899]
% g" g# ?! @% Q coordinate_ntu = [1.34841, 103.682933]- e5 N5 f2 f- S2 C7 v
coordinate_zoo = [1.403717, 103.793974]
/ ^+ w7 i6 V" S$ [8 f- \6 v) ~: k coordinate_ang_mo_kio = [1.37008, 103.849523]
_" ~9 q$ {7 a3 m% l4 Y& i coordinate_yi_shun = [1.429384, 103.835028]3 |; c2 R$ J0 v0 f' o2 [
9 A8 X6 O9 i1 z$ u4 d4 k) l+ Y0 u # icon
! w* b5 X V" L X8 i1 b. @/ F icon_cloud = "cloud"
. d8 i& h% j! b" i" j) H% M icon_sign = "info-sign"
: u7 e2 i3 K& S# p/ q: P/ Z
( n( S- e0 {( l. x* ^: M # define the city map
/ J4 ]0 ^5 _3 J# A! x # tiles in {OpenStreetMap, Stamen Terrain, Stamen Toner, Mapbox Bright}
- z( a) Z7 _& E6 D city_map = folium.Map(# I& Q$ G% y+ t0 [# i4 V
location=coordinate_orchard_road,; O7 Y4 S ?9 |8 Y
zoom_start=11,
9 v3 e m9 R" E- y$ n tiles=OpenStreetMap)8 K" z; ~; I" O: W) K
' z9 Y" I; n( G* d+ `% O( M
# add marker in the city map
5 f: J6 `( I# @5 n, o% J folium.Marker(
2 T) z% s3 T0 [6 h coordinate_sentosa,
# u! a6 X+ O* i: d k icon=folium.Icon(color=blue)% g# Q/ D. \, a: r
).add_to(city_map)( @/ G/ u3 \, ^, i, o( d5 O& d
folium.Marker(. E' X! z' I9 V0 H' q1 I
coordinate_orchard_road,# o2 c( Y0 `, x! W0 B5 l
icon=folium.Icon(color=green, icon=icon_cloud)
1 W* C: Z. n$ P9 m. d' B$ K+ k& U ).add_to(city_map)$ o" r6 J: f( I
7 `% U# w0 e' | r9 Q/ L
# add popup
3 A( e g: Q; G folium.Marker(' Q8 {6 t6 z# h2 o/ I
coordinate_changi_airport,
2 \# i' K5 L5 w& f0 b L4 n# }/ C7 _ popup=Changi Airport,
3 }! E1 g1 g4 W icon=folium.Icon(color=red, icon=icon_sign)
) s- S; S" I9 H5 {0 m+ m' D ).add_to(city_map)8 ^" k' u' [' d9 X; j& L7 C
9 I6 ^$ _$ d# F) t' s5 ^" G; h. Z # add tooltips and popup. t, w* ~$ i! r- ^
tooltip = "Click me!"
( @. a2 a! p3 m5 j2 Q& ?$ q
2 d3 v% T$ W% O$ P3 E folium.Marker(
4 v$ n4 C3 B, U1 |. G coordinate_nus,
: ]: F2 ~ J3 C popup="<i>National University of Singapore</i>",
( @) U/ q% {2 _7 n$ R$ C tooltip=tooltip/ S: ^- c% Q9 y( v
).add_to(city_map)( H3 ?7 W/ t! [6 g" r5 H X4 K v
+ z# V" E& _3 ~( |1 r( x0 l! N
folium.Marker(
% c+ M2 E; d$ T& X/ Q ] coordinate_ntu," p+ c/ \; W. n, l9 H3 T$ K
popup="<b>Nanyang Technological University</b>"," h9 A! M- p& R1 N2 o. i
tooltip=tooltip$ D* \- ^( b" q5 q' g2 E. w. Q
).add_to(city_map)
# c# }% Z( D5 [! r, C" d6 f v5 B+ T" y7 i& o: s9 x+ ^* x4 I
# display city map
i0 x- Y( f' d4 J& E3 `2 ]3 | city_map
" ` v& l. k* v/ v' A7 u Folium 的经纬度作图（OpenStreetMap）Folium 的经纬度作图（Stamen Terrain）Folium 的经纬度作图（Stamen Toner）有的时候，我们只知道某个地点，但是并不知道相应的经纬度数据，此时，只需要使用 folium.LatLngPopup() 就可以在鼠标指向位置上呈现相应的经纬度值，可以方便的查阅和使用。 ' ]0 ^! n; m+ A6 G2 U
# define the city map& W. Z/ B) B" g6 B5 _7 E$ \) L0 g
city_map = folium.Map(location=coordinate_orchard_road, zoom_start=11)
! c5 G( e- m3 i' B3 p& n. B# x$ m- X3 P8 w( W: U5 f- l6 X: m
# 在地图中添加经纬度, add latitude and longitude in the map when click8 u- D! y. K& c: U0 h5 c2 C9 b2 u7 ~- B
city_map.add_child(folium.LatLngPopup())0 G8 _( T2 O; r9 @3 \3 `
; x2 s8 d2 k6 V
city_map $ q9 k0 w: E: {' y( X: k
1 P; l5 A) W) |' c" o1 i0 d% G 几何形状- ^' V3 o; ~1 R4 a$ {
在作出关键的经纬度点之后，有的时候我们需要作出相应的几何图形将其显示得更加清楚。Folium 提供线段相连，多边形，圆形，矩形等诸多图形，只需要使用相应的函数即可。
8 B6 Z7 z$ f2 P% ] # define the city map
4 x# _& j2 q. x. \! u& |3 U city_map = folium.Map(location=coordinate_orchard_road, zoom_start=11)6 o' w4 A9 C6 F6 e+ J
$ [% O i9 e% R* S. } }
# 在地图中如何添加形状6 Q. z! @0 ?: x4 z, j. v
# 多条边( h! X7 w5 Z0 H
points_1 = [! K; m: S- d0 L& q0 l9 R
coordinate_ntu,; G" f2 E0 h+ ?8 k; y7 [
coordinate_nus,
/ h9 D1 `/ A0 a/ I1 M coordinate_zoo* Z7 R5 \. j$ b& C) Q$ W0 M, p
]0 W& [, \; @% o! F+ u/ f& ^# L
" |; H7 t) p. P# j# \$ n; f # 在 city_map 中添加多条边，第一种添加方式
5 G; b6 W# T9 J3 b6 [4 ]- r# s city_map.add_child(folium.PolyLine(% m6 B% Y% D% U5 l5 k
locations=points_1, # 坐标列表) U' G' N( v' a: c
weight=3, # 线条宽度& O: d' ^9 O9 a7 t6 A0 @$ p
color=gray))
% Y, E% N c; N7 w. a5 m) Q2 t8 i. ?1 k1 }# w
# 在 city_map 中添加多条边，第二种添加方式
( y! O, k" ?; o. q+ A" J% U1 [4 \ folium.PolyLine(9 ?) C3 V- K3 M/ f. F" j
locations=points_1, # 坐标列表2 |" u. |0 D% V) \: H( k; ~0 |
weight=3, # 线条宽度5 D3 j6 G1 ^- }+ z; {# j. k( Z$ H
color=gray).add_to(city_map)! ?% n5 Q1 o; O& J+ k
! c$ U, w5 I7 Z: Z6 c6 R0 E
# 多边形/ x+ `8 R U1 d) k( v
points_2 = [
. ~# [/ X: A& L% ?6 m0 @ coordinate_orchard_road,+ e) Y: c$ T) |& _( {, q
coordinate_sentosa,2 {6 _" S% _. O5 c: V8 {4 W9 P- T
coordinate_changi_airport8 n: Q# Y$ k, ]; M
]
3 a: T+ k7 Z0 r, }0 X- m# J) ~% S+ r3 ^( ]! c& o) c
city_map.add_child(folium.Polygon(: S5 S$ J; S" x5 [" L D
locations=points_2, # 坐标列表2 I6 ~% B4 \2 ?
weight=3, # 线条宽度7 U; c0 S: Y+ I& D6 N' X6 A7 e
color=yellow)). j3 E6 A8 A) e* T8 c/ }' _
& e' h, S) ~# }6 i: l8 ]. o/ U% F y0 |! A
# 矩形" g0 G: R, Y9 O' E
bounds = [
) Z l1 o7 D2 o coordinate_ang_mo_kio,+ i2 l. t8 ?7 L. w; Z# [
coordinate_yi_shun- T% Z+ O; A/ I0 a2 h
]+ C' S6 X2 }* H; h
/ F R0 k, p) b; } city_map.add_child(folium.Rectangle(
1 i. s/ \8 \7 b4 c bounds=bounds, # 坐标列表, Latitude and Longitude of line (Northing, Easting)
' `' Y" @. I& X$ I0 o weight=2, # 线条宽度
1 p4 d5 {* @, {; v color=blue))
0 G) j: ^% c( L3 M, ^( l. |$ Z! _
( o. d! P; q1 z) U # 圆形, circle, radius units meters
9 r0 B8 F# z" S/ T6 o% \% V) m4 Q folium.Circle($ w1 \6 q, w9 [) W
radius=1000,' l% M/ J- H0 U6 k
location=coordinate_nus,# ]; G/ R! E v; H
popup="National University of Singapore",/ }+ _1 c9 t2 R1 O1 c
color="crimson",) s! A7 ^5 _0 u& G
fill=False,/ @0 e4 Z7 l% `! \" J! G8 C
).add_to(city_map)5 ^* v) `9 S: @2 D
3 v6 d: Y" z2 b# \- g; g2 l2 j- d
# 圆形, circle, radius units pixels
/ J- q/ L. _& [0 ~ folium.CircleMarker(
. o0 A: C3 |" [% H- I: o9 l) d location=coordinate_ntu,: o( T. W2 |5 a: {/ f! }
radius=30,* P" d, O4 y8 w0 A
popup="Nanyang Technological University",. q5 B7 @- C6 @+ l6 @# a5 _/ G
color="#3186cc",
9 ?& u- b$ t. p# }# f fill=True,' g7 b" G: Z4 T% j$ g3 W0 K0 d0 I
fill_opacity=0.3, # 透明度
+ Q2 Z* n( c* P* a6 K0 s fill_color="#3186cc",
- J& g; w! C) `. D H, z4 k ).add_to(city_map)* t! c# u. C+ C Y( j+ ~) o
, X$ \/ ]% j1 H/ @2 c& c city_map
0 r: H+ p8 \1 N! ] Folium 中的画出各种形状热力图! T9 c3 f+ g9 Y
在实际使用经纬度信息的时候，通常来说会针对某个 APP 或者多款 APP 的实时经纬度信息来获取路况的拥挤程度，景区的人流量等信息，在这种情况下，就可以做出热力图。通过实时的热力图信息，我们可以获得相应的人流量信息进行必要的数据分析工作。 ! r6 m3 f6 F( @% ^/ }0 Y
import numpy as np5 ^9 |1 ~) r& o3 }" F
from folium.plugins import HeatMap
: _3 i1 G, R+ s4 F. g
! {# Z8 O1 P/ m$ N # define the city map
% ?" g* d# O6 T% [ city_map = folium.Map(location=coordinate_orchard_road, zoom_start=11)" b0 N6 E' A1 X3 g0 `( o
i; m9 k. Q; n7 v
# 构建随机数据
" |) q D# I- N, @ data = (
5 a& j$ B; s$ T$ n np.random.normal(0 D" f9 b) p0 N3 y2 Y
size=(10, 3)) * 0.03 * np.array([[1, 1, 1]]) +
: A3 s) }! i3 m2 j3 | np.array([[coordinate_orchard_road[0], coordinate_orchard_road[1], 1]])
" e9 N; b$ `6 v, H: {5 D2 C [ ).tolist()! y" y$ S3 N3 x4 R5 s' \
4 ~0 n( P6 A5 c1 s6 q. i+ P
city_map.add_child(HeatMap(data=data))3 d5 n1 G l# m' B* c
city_map ' Q3 k% s( g$ q
* | o- {7 F H1 p& q! V5 u
除了单张图的热力图之外，Folium 还能够计算一段时间的连续热力图信息。
3 X1 P i$ p6 R; U$ ^4 ~" A import numpy as np1 b" x( B: r* L4 C7 |
from folium.plugins import HeatMapWithTime" G3 v, `' W8 y# e s' s
1 n+ H9 u$ V' k* _0 ^+ D4 n" h # define the city map+ G8 i0 l3 w9 V; ]
city_map = folium.Map(location=coordinate_orchard_road, zoom_start=11): N z2 R, b8 D4 T/ h! m. @7 p: l1 J
% R$ P! l/ u* ?0 |6 I2 V& \# ?
# 使用 numpy 建立初始数据7 D; G; m s) X' F
initial_data = (np.random.normal(size=(200, 2)) *+ p% }- \- `* D. h% O2 _
np.array([[0.02, 0.02]]) +
5 W; O' t# N. E+ S+ I6 I" e+ Z np.array([coordinate_orchard_road]))3 ]& `; I" P: H2 b* q
* M+ n8 w5 \& U+ ? # 建立连续的数据
4 Z. l9 i- |6 D4 ^ data = [initial_data.tolist()]7 I, L4 i, ]; o% x
for i in range(20):
3 {: g& V# Z4 G. l data.append((data[i] + np.random.normal(size=(200, 2)) * 0.001).tolist())! d5 S0 c1 e: E Y4 \0 R9 k
! N# `4 S1 K5 B) b$ A # 显示连续的热力图
, b. o9 t! m; p' g# \5 n% p3 k V city_map.add_child(HeatMapWithTime(data)), @* r3 \' q0 u. w8 O1 ]; _
city_map
0 J1 V& L/ |$ A2 Q* N* \6 m
2 F. Q% V) |; j* [$ V: H* c 经纬度点的聚类+ m$ z8 b& p6 Z" f) E3 G( f
除了热力图能反映人流量的信息，基于地理位置的聚类算法同样能够反映一个地区的拥挤程度，Folium 的 MarkerCluster() 函数可以对一个区域中的点来做聚类，在地图中可以放大和缩小，从而知道局部最拥挤的点在哪里了，最稀疏的区域是哪里。 - k, u- F: ~9 `/ {. ^& n
from folium.plugins import MarkerCluster
# Q& G0 L" F6 l3 y/ i! G% q% e! ~9 r8 A9 q8 c, f4 ~. p
# define the city map
$ a. U1 k" w7 T- O city_map = folium.Map(location=coordinate_orchard_road, zoom_start=11)
) N) Z& A% D3 h8 b, v
' F; m s& Q5 B6 f. H3 B # 经纬度的聚类, z: K8 Z) e* K" e- \
# 在 NUS 的经纬度附近随机生成 100 个点；. Z, Z( f' o! f
data = (# O e6 z% D# f. I7 \8 L1 W1 y) i/ O+ S) U
np.random.normal(size=(100, 2))8 g1 |0 ~$ L9 j3 w( a: D
* np.array([[0.001, 0.001]]) +' y+ | \) D( L( Z8 o! d" j
np.array([coordinate_nus]))+ B5 G) z$ g. d# [" R
5 o) P2 Y- J/ G% J1 o1 c7 j' r # create a mark cluster object
; m0 m) w8 b* d% X0 n7 E# c marker_cluster = MarkerCluster().add_to(city_map) i% _8 R% h0 P* p& |- ^/ B
5 Q* C7 k1 |- d) J# c9 x, S% M
# 将这些经纬度数据加入聚类
2 u- ?- O% t! {6 Q for element in data:
6 P1 S/ ~% K& k folium.Marker(location=[element[0], element[1]],icon=None).add_to(marker_cluster)4 X# c! Z4 r" B& n% @3 t1 d) s4 H* [
3 Q# Y/ Y6 C2 a' S
# add marker_cluster to map# [0 k8 H5 g( f/ {( {1 l8 U
city_map.add_child(marker_cluster)
/ S8 {1 v6 [* u. |( w. l0 y* M9 }: b
# 作图
# }, ~/ q) p% q% S: | city_map 2 s: g9 @ {' n& y) `' R. }2 _7 m1 l
2 n V9 A. m+ ?0 X$ M$ X
以上就是关于 Folium 的基础内容，有兴趣的读者可以自行参阅 Folium 的官方文档。
; I! |0 p1 f! j4 {0 ^ 参考文献
0 o" c( z. V2 U; a Folium 官方文档：Folium - Folium 0.12.1 documentation & u+ u3 B$ o3 `3 n n' R( h
! {0 U2 G8 O0 K3 |+ C1 a
: Z, w) a4 O0 ~; a! ]
3 @5 ~- `0 Z, [$ `9 C/ r1 k. ~' E* `% {; C% |7 H
|
