Python常用的6种绘制地图的方法 |
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Python常用的6种绘制地图的方法
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今天来讲一讲在日常工作生活中我常用的几种绘制地图的方法，下面我将介绍下面这些可视化库的地图绘制方法，当然绘制漂亮的可视化地图还有很多优秀的类库，没有办法一一列举 pyecharts、plotly、folium、bokeh、basemap、geopandas、cartopy Boken首先我们先介绍 Boken 绘制地图的方法 Bokeh 支持创建基本地图可视化和基于处理地理数据的地图可视化 画一张世界地图 代码语言：javascript复制from bokeh.plotting import figure, show from bokeh.tile_providers import CARTODBPOSITRON, get_provider from bokeh.io import output_notebook output_notebook() tile_provider = get_provider(CARTODBPOSITRON) p = figure(x_range=(-2000000, 6000000), y_range=(-1000000, 7000000), x_axis_type="mercator", y_axis_type="mercator") p.add_tile(tile_provider) show(p) 图片再画一张中国地图看看 代码语言：javascript复制from bokeh.plotting import curdoc, figure from bokeh.models import GeoJSONDataSource from bokeh.io import show # 读入中国地图数据并传给GeoJSONDataSource with open("china.json", encoding="utf8") as f: geo_source = GeoJSONDataSource(geojson=f.read()) # 设置一张画布 p = figure(width=500, height=500) # 使用patches函数以及geo_source绘制地图 p.patches(xs='xs', ys='ys', source=geo_source) show(p) 图片我们通过 GEO 地理数据来绘制地图同样非常方便，但是地图看起来有一些单调，我们把不同的省份绘制成不同的颜色来看看 代码语言：javascript复制with open("china.json", encoding="utf8") as f: data = json.loads(f.read()) # 判断是不是 北京地区数据 def isBeijing(district): if 'beijing' in district['properties']['woe-name'].lower(): return True return False # data['features'] = list(filter(isInLondon, data['features'])) # 过滤数据 # 为每一个地区增加一个color属性 for i in range(len(data['features'])): data['features'][i]['properties']['color'] = ['red', 'blue', 'yellow', 'orange', 'gray', 'purple'][i % 6] data['features'][i]['properties']['number'] = random.randint(0, 20_000) geo_source = GeoJSONDataSource(geojson=json.dumps(data)) p = figure(width=500, height=500, tooltips="@name, number: @number") p.patches(xs='xs', ys='ys', fill_alpha=0.7, line_color='white', line_width=0.5, color="color", # 增加颜色属性，这里的"color"对应每个地区的color属性 source=geo_source) p.axis.axis_label = None p.axis.visible = False p.grid.grid_line_color = None show(p) 图片可以看到已经有内味了，唯一美中不足的就是南海的十三段线没有展示出来 geopandasGeoPandas 是基于 Pandas 的地图可视化工具，其数据结构完全继承自 Pandas，对于熟悉潘大师的同学来说还是非常友好的 还是先画一张世界地图 代码语言：javascript复制import pandas as pd import geopandas import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline world = geopandas.read_file(geopandas.datasets.get_path('naturalearth_lowres')) world.plot() plt.show() 图片这也是 geopandas 官网上的经典图片，可以看到非常简单，除去 import 代码，仅仅三行，就完成了地图的绘制 下面我们继续绘制中国地图，这次我们加上九段线信息 代码语言：javascript复制china_nine = geopandas.read_file(r"geojson/九段线GS（2019）1719号.geojson") china = geopandas.read_file('china-new.json') fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8),dpi=80) ax = china.plot(ax=ax, column='number') ax = china_nine.plot(ax=ax) plt.show() 图片我们复用了前面处理的 china.json 数据，里面的 number 字段是随机生成的测试数据，效果与 Bokeh 不相上下 plotly接下来我们介绍 plotly，这也是一个非常好用的 Python 可视化工具，如果要绘制地图信息，我们需要安装如下依赖 代码语言：javascript复制!pip install geopandas==0.3.0 !pip install pyshp==1.2.10 !pip install shapely==1.6.3接下来我们先绘制一个世界地图 代码语言：javascript复制import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure(go.Scattermapbox( mode = "markers+lines", lon = [10, 20, 30], lat = [10, 20,30], marker = {'size': 10})) fig.add_trace(go.Scattermapbox( mode = "markers+lines", lon = [-50, -60,40], lat = [30, 10, -20], marker = {'size': 10})) fig.update_layout( margin ={'l':0,'t':0,'b':0,'r':0}, mapbox = { 'center': {'lon': 113.65000, 'lat': 34.76667}, 'style': "stamen-terrain", 'center': {'lon': -20, 'lat': -20}, 'zoom': 1}) fig.show()这里我们使用底层 API plotly.graph_objects.Choroplethmapbox 来绘制  图片下面我们继续绘制中国地图，使用一个高级 API plotly.express.choropleth_mapbox |
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