数据可视化—地图可视化

今天给大家推送的是地图可视化的知识，如何用Python实现地图可视化，地图可视化常用于地理信息系统，本节选用python中的自带库matplotlib，实现地图可视化，一起学习吧！

可视化直观理解就是转化为视觉所能感知。可视化的基本含义是将科学计算中产生的大量非直观的、抽象的或者不可见的数据，借助计算机图形学和图像处理等技术，以图形图像信息的形式，直观、形象地表达出来，并进行交互处理。地理信息可视化是运用图形学、计算机图形学和图像处理技术，将地学信息输入、处理、查询、分析以及预测的结果和数据以图形符号、图标、文字、表格、视频等可视化形式显示并进行交互的理论、方法和技术。

在地理信息系统中，可视化则以地理信息科学、计算机科学、地图学、认知科学、信息传输学与地理信息系统为基础，并通过计算机技术、数字技术、多媒体技术动态，直观、形象地表现、解释、传输地理空间信息并揭示其规律，是关于信息表达和传输的理论、方法与技术的一门学科。

import numpy as np #导入库 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 8 _1 `& D% X5 h* ]- F/ N from mpl_toolkits.basemap import Basemap %matplotlib inlinemap1 = Basemap(projection=ortho, lat_0=90, lon_0=-105,resolution=l, area_thresh=1000.0) # |0 o- a2 {' c! ] map1.drawcoastlines()

map1 = Basemap(projection=ortho, lat_0=90, lon_0=-105,resolution=l, area_thresh=1000.0) map1.drawcoastlines() #绘制海岸线 map1.drawcountries() #绘制国家 - {- M3 h Y& B2 e& Q' p% x0 }6 z

map1 = Basemap(projection=ortho, lat_0=90, lon_0=-105,resolution=l, area_thresh=1000.0) map1.drawcoastlines() #绘制海岸线 map1.drawcountries() #绘制国家 * B) o; [ X$ }6 I2 A3 z; E4 V map1.fillcontinents(color=blue,alpha=0.5) #填充颜色 ' r c, {! g% M

map1 = Basemap(projection=ortho, lat_0=90, lon_0=-105,resolution=l, area_thresh=1000.0) 3 k" G) ]6 h" H" m5 e map1.drawcoastlines() #绘制海岸线 map1.drawcountries() #绘制国家 0 r$ l7 R" m) g+ M! } map1.drawmapboundary() #绘制边界 1 w4 z) w6 |4 P9 j' p8 `- k map1.fillcontinents(color=blue,alpha=0.5) #填充颜色 9 H: F* y, @5 I& n map1.drawmeridians(np.arange(0, 360, 30)) #绘制经线 map1.drawparallels(np.arange(-90, 90, 30)) #绘制纬线

map1 = Basemap(projection=robin, lat_0=90, lon_0=-105,resolution=l, area_thresh=1000.0) / u( u( M% V* J' j2 n8 Y map1.drawcoastlines() #绘制海岸线 map1.drawcountries() #绘制国家 8 D2 E+ b& c& j. { map1.drawmapboundary() #绘制边界 map1.fillcontinents(color=blue,alpha=0.5) #填充颜色 map1.drawmeridians(np.arange(0, 360, 30)) #绘制经线 map1.drawparallels(np.arange(-90, 90, 30)) #绘制纬线

map2=Basemap(projection=stere,lat_0=90,lon_0=-105,llcrnrlon=-118.67,llcrnrlat=23.41,urcrnrlon=-64.5,urcrnrlat=45.44,resolution=l,area_thresh=1000.0) ( J: x7 N" J$ ?+ A+ x3 H7 @ map2.drawcoastlines() #绘制海岸线 map2.drawcountries() #绘制国家 & R7 M$ u- E% @0 |6 }& R! [ map2.drawmapboundary() #绘制边界 map2.drawstates() #绘制州 . L0 M/ Y, u* C% _0 L map2.fillcontinents(color=blue,alpha=0.5) #填充颜色 1 {' I$ O6 @( Y: P4 l: Y map2.drawmeridians(np.arange(0, 360, 30)) #绘制经线 map2.drawparallels(np.arange(-90, 90, 30))   #绘制纬线

map2=Basemap(projection=stere,lat_0=90,lon_0=-105,llcrnrlon=-118.67,llcrnrlat=23.41,urcrnrlon=-64.5, urcrnrlat=45.44,resolution=l, area_thresh=1000.0) ) f6 O- b/ j! d6 g map2.drawcoastlines() #绘制海岸线 $ k% J% I1 e/ W+ @* c' \( w map2.drawcountries() #绘制国家 map2.drawmapboundary() #绘制边界 @: V/ z( \& m! y! l& } map2.drawstates() #绘制州 * O3 a C. S2 Z3 ?6 Z/ _! P map2.drawmeridians(np.arange(0, 360, 30)) #绘制经线 map2.drawparallels(np.arange(-90, 90, 30)) #绘制纬线 ' ]" H! f# f: j: U% s) ]/ N8 z5 `/ w lon = -74lat = 40.43x,y = map2(lon, lat) #映射坐标 8 K& {, R1 ?$ j+ \3 ^8 V map2.plot(x, y, ro, markersize=8) #绘制散点图 ; s# p, v- w' R" E2 D: o" Y0 A6 |

map2=Basemap(projection=stere,lat_0=90,lon_0=-105,llcrnrlon=-118.67,llcrnrlat=23.41,urcrnrlon=-64.5, urcrnrlat=45.44,resolution=l, area_thresh=1000.0) 4 ^0 w7 D4 T* v9 D map2.drawcoastlines() #绘制海岸线 0 S6 T' g* C h8 S7 g/ u map2.drawcountries() #绘制国家 ) D- Y9 O1 \$ J0 { map2.drawmapboundary() #绘制边界 map2.drawstates() #绘制州 % {: `' b8 M- h# j% v map2.drawmeridians(np.arange(0, 360, 30)) #绘制经线 map2.drawparallels(np.arange(-90, 90, 30)) #绘制纬线 - B* H# h8 V, @6 J! M/ l E$ H3 d lon = -74lat = 40.43x,y = map2(lon, lat) #映射坐标 map2.plot(x, y, ro, markersize=8) #绘制散点图 plt.text(x,y,New York) #文本注释 - o! K! K) @" C4 D! G9 e6 n

学习编程没有什么捷径可言，“书山有路勤为径，学海无涯苦作舟”。多学、多练、多总结。

本文来源于公众号：大话数据分析

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