数据可视化—地图可视化

6 s( b9 }/ q1 q- D

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 b5 ~; ~( j, _! M: K; W" h import pandas as pd 2 C9 n2 i; J0 j7 |' S! d import matplotlib.pyplot as plt 4 x) H4 r' c) C q from mpl_toolkits.basemap import Basemap # g: l' u; E; ~, r %matplotlib inlinemap1 = Basemap(projection=ortho, lat_0=90, lon_0=-105,resolution=l, area_thresh=1000.0) 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 6 Y9 c P9 f7 h1 Q* W! I map1.drawcountries() #绘制国家

map1 = Basemap(projection=ortho, lat_0=90, lon_0=-105,resolution=l, area_thresh=1000.0) map1.drawcoastlines() #绘制海岸线 ) {7 D; _- _+ E& ]1 |2 q map1.drawcountries() #绘制国家 : J7 C& m2 h- p; n3 s# L map1.fillcontinents(color=blue,alpha=0.5) #填充颜色 ! Q/ \! B! e E: E' T

map1 = Basemap(projection=ortho, lat_0=90, lon_0=-105,resolution=l, area_thresh=1000.0) 4 j0 K \; O5 x& B$ T2 s9 ` map1.drawcoastlines() #绘制海岸线 6 S. \3 B* G- l8 Y map1.drawcountries() #绘制国家 7 G' o4 o2 Z1 }% ^+ [2 A map1.drawmapboundary() #绘制边界 map1.fillcontinents(color=blue,alpha=0.5) #填充颜色 1 o' ^. ^0 q" H map1.drawmeridians(np.arange(0, 360, 30)) #绘制经线 H) i3 G7 V6 y/ g$ c map1.drawparallels(np.arange(-90, 90, 30)) #绘制纬线 6 g5 P2 s& i) |2 t

map1 = Basemap(projection=robin, lat_0=90, lon_0=-105,resolution=l, area_thresh=1000.0) : r, X0 \) K1 L# d' F map1.drawcoastlines() #绘制海岸线 map1.drawcountries() #绘制国家 ; w( v! v% y# v1 v: Y3 H map1.drawmapboundary() #绘制边界 ) Z0 B5 b( u* _, S4 E map1.fillcontinents(color=blue,alpha=0.5) #填充颜色 ( m' V1 l5 u/ `% `# L6 Y map1.drawmeridians(np.arange(0, 360, 30)) #绘制经线 * |% T5 E8 o% i7 e9 A' X map1.drawparallels(np.arange(-90, 90, 30)) #绘制纬线 4 r. u6 ?( g! o% n) v* n: j

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) 2 Z; v7 D( @7 Z7 b map2.drawcoastlines() #绘制海岸线 map2.drawcountries() #绘制国家 map2.drawmapboundary() #绘制边界 map2.drawstates() #绘制州 & z( B; g l7 \2 g8 ^, [ map2.fillcontinents(color=blue,alpha=0.5) #填充颜色 / i/ P5 ?/ B, f: Z3 g% i* x map2.drawmeridians(np.arange(0, 360, 30)) #绘制经线 * X( n0 I6 y/ j map2.drawparallels(np.arange(-90, 90, 30))   #绘制纬线 $ `5 q3 \' ~8 b2 L- k' C

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 $ Z. Z+ s G$ `1 d$ h map2.drawcountries() #绘制国家 - P6 Y, Y3 {$ V, K map2.drawmapboundary() #绘制边界 map2.drawstates() #绘制州 3 U8 w" \6 f/ J map2.drawmeridians(np.arange(0, 360, 30)) #绘制经线 map2.drawparallels(np.arange(-90, 90, 30)) #绘制纬线 lon = -74lat = 40.43x,y = map2(lon, lat) #映射坐标 ( p) ?4 ~1 d8 Y H map2.plot(x, y, ro, markersize=8) #绘制散点图 9 m/ d5 c/ y( f: Q# f& L

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 ! U* n# W: d' U, j5 [5 @. u map2.drawcountries() #绘制国家 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 lon = -74lat = 40.43x,y = map2(lon, lat) #映射坐标 9 B0 [2 g" n2 u5 V map2.plot(x, y, ro, markersize=8) #绘制散点图 1 l0 p3 y, H; o; q plt.text(x,y,New York) #文本注释 * k3 ~( d( M, `. \

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

更多实用的数据分析知识，请关注后，一同学习！

1 J9 Q* c6 R8 T& e' x& @" I 9 l6 ~- _8 _; m; Y. D7 S4 ~6 t 1 E& S. B% F$ N' ` & N- g9 ~/ S! u( p6 @) ~3 z' k