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 0 o( k0 O. f8 ]/ O8 }1 a6 W( v import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.basemap import Basemap %matplotlib inlinemap1 = Basemap(projection=ortho, lat_0=90, lon_0=-105,resolution=l, area_thresh=1000.0) / u) U$ j+ C3 E# t% e6 q map1.drawcoastlines()

map1 = Basemap(projection=ortho, lat_0=90, lon_0=-105,resolution=l, area_thresh=1000.0) / J7 s6 d: p7 @. K# _' ] map1.drawcoastlines() #绘制海岸线 - y8 j5 g5 g- K" v. G7 B( m map1.drawcountries() #绘制国家 5 C# _9 h. h. s3 T6 n1 j# \

map1 = Basemap(projection=ortho, lat_0=90, lon_0=-105,resolution=l, area_thresh=1000.0) 9 G; N3 |3 q8 o. l! a4 \ map1.drawcoastlines() #绘制海岸线 map1.drawcountries() #绘制国家 + A( j1 f$ w3 q& B' w. c: Q map1.fillcontinents(color=blue,alpha=0.5) #填充颜色

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 5 R& f7 U) ^9 j map1.drawmapboundary() #绘制边界 ) y* C( J. g6 y map1.fillcontinents(color=blue,alpha=0.5) #填充颜色 ! G+ ~: D2 j0 _+ u* \ 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) map1.drawcoastlines() #绘制海岸线 map1.drawcountries() #绘制国家 $ y9 Z4 _4 w. p7 U: |2 c 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) * Z$ |; l+ O4 |) S map2.drawcoastlines() #绘制海岸线 map2.drawcountries() #绘制国家 map2.drawmapboundary() #绘制边界 map2.drawstates() #绘制州 map2.fillcontinents(color=blue,alpha=0.5) #填充颜色 map2.drawmeridians(np.arange(0, 360, 30)) #绘制经线 % ^2 X! e" P/ w1 ~& u2 r map2.drawparallels(np.arange(-90, 90, 30))   #绘制纬线 + V$ C, A! Q9 b( b

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) map2.drawcoastlines() #绘制海岸线 0 z" h$ [! e8 k5 U) m map2.drawcountries() #绘制国家 4 }2 w- N" }1 X6 @ map2.drawmapboundary() #绘制边界 map2.drawstates() #绘制州 map2.drawmeridians(np.arange(0, 360, 30)) #绘制经线 map2.drawparallels(np.arange(-90, 90, 30)) #绘制纬线 % u5 I, @8 p& ~+ j lon = -74lat = 40.43x,y = map2(lon, lat) #映射坐标 7 A8 X: c* T% t# ^1 q6 v W map2.plot(x, y, ro, markersize=8) #绘制散点图 $ K: c' N- ]& x' U4 v3 R2 P3 ~

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) map2.drawcoastlines() #绘制海岸线 map2.drawcountries() #绘制国家 * z: H+ v6 a1 f; P$ Z! h map2.drawmapboundary() #绘制边界 map2.drawstates() #绘制州 map2.drawmeridians(np.arange(0, 360, 30)) #绘制经线 ! `- o/ [8 a, W( e3 e3 F map2.drawparallels(np.arange(-90, 90, 30)) #绘制纬线 $ w" x# {0 O0 l lon = -74lat = 40.43x,y = map2(lon, lat) #映射坐标 map2.plot(x, y, ro, markersize=8) #绘制散点图 8 P) p q* Q9 P; _# U/ o8 |$ B0 L plt.text(x,y,New York) #文本注释

. a4 {+ H2 |+ q7 C6 u

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

7 ]8 T! `! ]: r2 R/ v% m

更多实用的数据分析知识，请关注后，一同学习！

5 j% l3 K a" t * e) `4 G% x1 O . X* l' X6 Y* M# M0 |3 }