python在世界地图上呈现数字数据

python中basemap的用法

一、介绍Python是一种高级编程语言，被广泛应用于科学计算、数据分析和可视化等领域。

而basemap则是Python中用于绘制地理信息数据的工具库，它基于Matplotlib，可以帮助开发者轻松地创建各种地图投影，并在地图上添加各种元素。

本文将详细介绍Python中basemap的用法，包括安装、基本绘图、地图投影等方面。

二、安装要使用basemap，首先需要安装它。

可以通过pip命令在终端中安装basemap：```pythonpip install basemap```在安装过程中可能会遇到一些依赖库的安装问题，建议事先了解并解决这些问题。

三、基本绘图1. 导入basemap库在Python脚本中，首先要导入basemap库：```pythonfrom mpl_toolkits.basemap import Basemapimport matplotlib.pyplot as plt```2. 创建地图对象接下来可以创建一个地图对象，并设置地图的中心位置、缩放比例、投影方式等参数：```pythonmap = Basemap(projection='merc', llcrnrlat=-80, urcrnrlat=80, llcrnrlon=-180, urcrnrlon=180, lat_ts=20, resolution='c')```其中projection参数用于指定地图投影类型，llcrnrlat和urcrnrlat用于设置地图的纬度范围，llcrnrlon和urcrnrlon用于设置地图的经度范围，lat_ts用于设置真实纬度的伪吸收者纬度，resolution用于设置地图的精细程度。

3. 绘制地图有了地图对象之后，就可以开始在地图上绘制各种元素了，比如陆地、海洋、国界线、河流等等。

以绘制陆地和海洋为例，可以使用下面的代码：```pythonmap.drawcoastlines()map.drawcountries()map.fillcontinents(color='coral', lake_color='aqua')map.drawmapboundary(fill_color='aqua')```四、地图投影地图投影是指将地球表面的三维坐标转换为平面上的二维坐标，以便在地图上进行绘制和标注。

Python网络爬虫的地理与地数据采集

Python网络爬虫的地理与地数据采集Python网络爬虫是一种自动化的数据采集工具，通过模拟浏览器请求和解析网页内容，可以获取各种类型的数据。

在地理与地数据采集方面，Python网络爬虫可以用于获取地理信息、地图数据、地理数据等。

一、地理信息的获取地理信息包括地名、地点等与地理位置相关的数据。

Python网络爬虫可以通过搜索引擎的API或者第三方地理信息接口，获取特定地点的经纬度、地址、城市、国家等信息。

例如，使用百度地图API可以通过传入地名或者具体地址，获取相应地点的经纬度信息，实现地理位置信息的采集。

通过Python编写相应的代码，可以自动化地获取大量地点的地理信息。

二、地图数据的采集地图数据包括地图图片、地图矢量数据等。

Python网络爬虫可以通过爬取各类地图服务提供商的网站，获取地图图片或者地图矢量数据。

以OpenStreetMap为例，它是一个开放的地图服务，提供了Web端的地图浏览功能。

通过Python网络爬虫可以获取OpenStreetMap的地图图片或者地图矢量数据，实现地图数据的采集与下载。

三、地理数据的采集地理数据包括地形数据、气候数据、人口数据等。

Python网络爬虫可以将地理数据从专门的地理信息网站或者气象局等官方网站上爬取下来。

例如，我们可以通过Python网络爬虫访问国家统计局或者世界银行等机构的网站，获取各国的人口数据、经济数据等地理统计数据。

通过编写合适的爬虫代码，将这些地理数据爬取下来，可以用于地理分析、统计研究等领域。

总结：Python网络爬虫在地理与地数据采集方面发挥着重要的作用。

通过获取地理信息、地图数据和地理数据，我们可以进行地理分析、地理可视化、地理统计等工作。

合理运用Python网络爬虫技术，可以帮助我们更好地理解和利用地理与地数据。

Python数据可视化库Geopandas入门学习使用Geopandas进行地理数据可视化

Python数据可视化库Geopandas入门学习使用Geopandas进行地理数据可视化在现代数据科学领域中，数据可视化是一项至关重要的技能。

通过可视化地展示数据，我们能够更好地理解和解释数据背后的模式和关系。

而在地理数据分析领域，Geopandas是一个功能强大且易于使用的Python库，它可以帮助我们处理地理空间数据，并进行高质量的地理数据可视化。

一、Geopandas简介Geopandas是一个开源的Python库，它结合了pandas和其他地理空间库的功能，使我们能够更容易地处理地理空间数据。

Geopandas的主要特点包括：1. 支持多种地理空间数据格式，如Shapefile、GeoJSON等。

2. 提供了一系列功能强大的地理空间操作和分析工具，如空间关系判断、投影转换等。

3. 兼容pandas库的数据结构，方便进行数据的整合和分析。

二、安装Geopandas在使用Geopandas之前，需要先安装该库及其依赖库。

可以通过pip命令进行安装：```pip install geopandas```安装完毕后，我们可以使用以下代码验证安装是否成功：```pythonimport geopandas as gpdworld = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))world.plot()```如果能够成功绘制世界地图，则说明Geopandas安装成功。

三、地理数据可视化示例下面通过一个简单的示例，来演示如何使用Geopandas进行地理数据的可视化。

```pythonimport geopandas as gpdimport matplotlib.pyplot as plt# 读取地图数据world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))# 绘制世界地图world.plot()# 设置图像标题和轴标签plt.title('World Map')plt.xlabel('Longitude')plt.ylabel('Latitude')# 显示图像plt.show()```以上代码首先使用Geopandas读取了世界地图的数据，然后通过plot()函数绘制地图。

利用python绘制中国地图（含省界、河流等）

利⽤python绘制中国地图（含省界、河流等）我们可以使⽤Basemap这个⼯具包来实现中国地图的绘制⾸先需要加载⼀些包：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.basemap import BasemapBasemap包就是⽓象画图的利器，现在我们就可以愉快的画图了！plt.figure(1)map=Basemap()map.drawcoastlines()plt.title(r'$World\ Map$',fontsize=24)plt.show()第2⾏创建⼀个地图，第3⾏添加海岸线，这样⼀个世界地图就出来了，怎么样，很简单吧。

(plt.show()这⾏代码是⽤来显⽰图⽚的)我们发现这只是海岸线图，那么怎么将国界线添加上去呢？很简单，只要添加⼀⾏代码就可以了。

map.drawcountries()那么怎么添加河流呢？可能有些同学已经猜到了，就是drawrivers()map.drawrivers(color='blue',linewidth=0.3)好了，现在我们可以开始画中国地图了！其实只要在创建地图时指定⼀下范围就可以了，查阅资料发现，中国的经纬度范围是东经135度2分30秒-东经73度40分，北纬3度52分-北纬53度33分。

map=Basemap(llcrnrlon=70,llcrnrlat=3,urcrnrlon=139,urcrnrlat=54)CHN='G:\python_material\MapOfChina'CHN的值就是解压后的地图⽂件所在的地址。

下⾯我们就可以加⼊省界了！map.readshapefile(CHN+'\gadm36_CHN_shp\gadm36_CHN_1','states',drawbounds=True)别忘了把台湾省加上去map.readshapefile(CHN+'\gadm36_TWN_shp\gadm36_TWN_1','taiwan',drawbounds=True)还可以在地图上加上经纬度，⽐如我们要画5条经纬线，可以这么做：parallels = np.linspace(3,55,5)map.drawparallels(parallels,labels=[True,False,False,False])meridians = np.linspace(70,140,5)map.drawmeridians(meridians,labels=[False,False,False,True])⼤功告成！但是，emmm，我们发现好像有点歪？我们可以在创建地图时选择投影参数。

使用Matplotlib进行地理数据可视化

使用Matplotlib进行地理数据可视化Matplotlib是一个Python库，用于绘制各种类型的图表和图形，包括地图。

它可以与其他库（如NumPy、Pandas）结合使用，使得在数据分析和可视化方面更加强大和灵活。

在本文中，我将介绍如何使用Matplotlib进行地理数据可视化，并提供一些示例代码。

首先，我们需要安装Matplotlib库。

可以通过在命令提示符中使用以下命令来安装：pip install matplotlib安装完成后，我们可以使用Matplotlib库开始地理数据可视化。

地球上的地理数据通常以经度和纬度的形式存在。

Matplotlib库中的Basemap模块提供了一种简单而强大的方式来处理地理坐标，并将其转换为绘图坐标。

因此，我们首先需要导入Basemap库：import matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.basemap import BasemapBasemap库提供了一些用于创建地图的函数。

我们可以使用这些函数来创建一个基本的地图，然后根据需要进行自定义。

首先，我们需要创建一个Basemap对象，然后使用imshow函数将其绘制出来：map = Basemap()map.drawcoastlines()plt.show()这将创建一个简单的地图，并使用drawcoastlines函数绘制出海岸线。

最后的plt.show()函数用于显示地图。

除了海岸线，我们还可以绘制其他一些地理数据，如国家边界、河流等。

Basemap库提供了许多绘制这些地理数据的函数，如drawcountries函数、drawrivers函数等。

下面是一个示例代码，将绘制出国家边界和河流：map = Basemap()map.drawcoastlines()map.drawcountries()map.drawrivers()plt.show()此外，我们还可以在地图上添加标签、网格线等其他元素。

Python开发的数据可视化方法

Python开发的数据可视化方法随着大数据时代的到来，数据可视化变得越来越重要。

数据可视化通过图表、地图、仪表盘等方式，将大量的数据可视化呈现出来，使得人们更加直观地了解数据的变化趋势和特点，方便决策和管理。

而Python，作为当前最流行的编程语言之一，提供了很多数据可视化的库和工具，例如Matplotlib、Seaborn、Bokeh等，本文将详细介绍这些工具的使用方法和优缺点。

一、MatplotlibMatplotlib是Python中最常用的2D绘图库，它可以实现各种图表类型的绘制，包括折线图、柱状图、散点图、饼图、等高线图等。

Matplotlib功能强大，灵活性高，可以轻松绘制复杂的图表和动态交互图表。

以下是Matplotlib绘制折线图和柱状图的代码示例：```pythonimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 绘制折线图x = np.arange(0, 10, 0.1)y = np.sin(x)plt.plot(x, y)plt.show()# 绘制柱状图x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']y = [20, 40, 60, 80, 100]plt.bar(x, y)plt.show()```虽然Matplotlib功能强大，但是它的使用也有一些缺点。

例如，Matplotlib的绘制方式比较繁琐，需要进行大量的参数设置和图形调整。

另外，Matplotlib默认的图形美观度不高，需要进行大量的美化处理。

二、SeabornSeaborn是Python中另一个流行的数据可视化库，它是基于Matplotlib的高级图形库，提供了更加美观、简单的图形方式。

Seaborn可以高效地生成多种统计图表，例如条形图、箱线图、散点图、热力图、小提琴图等。

Python数据可视化pyecharts的使用详解

Python数据可视化pyecharts的使⽤详解什么是pyecharts？ pyecharts 是⼀个⽤于⽣成 Echarts 图表的类库。

echarts是百度开源的⼀个数据可视化 JS 库，主要⽤于数据可视化。

pyecharts 是⼀个⽤于⽣成 Echarts 图表的类库。

实际上就是 Echarts 与 Python 的对接。

使⽤ pyecharts可以⽣成独⽴的⽹页，也可以在 flask , Django中集成使⽤。

pyecharts包含的图表Bar（柱状图/条形图）Bar3D（3D 柱状图）Boxplot（箱形图）EffectScatter（带有涟漪特效动画的散点图）Funnel（漏⽃图）Gauge（仪表盘）Geo（地理坐标系）Graph（关系图）HeatMap（热⼒图）Kline（K线图）Line（折线/⾯积图）Line3D（3D 折线图）Liquid（⽔球图）Map（地图）Parallel（平⾏坐标系）Pie（饼图）Polar（极坐标系）Radar（雷达图）Sankey（桑基图）Scatter（散点图）Scatter3D（3D 散点图）ThemeRiver（主题河流图）WordCloud（词云图）⽤户⾃定义Grid 类：并⾏显⽰多张图Overlap 类：结合不同类型图表叠加画在同张图上Page 类：同⼀⽹页按顺序展⽰多图Timeline 类：提供时间线轮播多张图pyecharts安装pip install pyecharts这⾥要专门说明⼀下，⾃从 0.3.2 开始，为了缩减项⽬本⾝的体积以及维持 pyecharts 项⽬的轻量化运⾏，pyecharts 将不再⾃带地图 js ⽂件。

如⽤户需要⽤到地图图表（Geo、Map），可⾃⾏安装对应的地图⽂件包。

否则在⽤到这两个包的时候，并能完整的显⽰地图效果。

:(1.9MB): 世界地图和 213 个国家，包括中国地图:(730KB)：23 个省，5 个⾃治区:(3.8MB)：370 个中国城市Windows下通过已下的pip命令进⾏安装pip install echarts-countries-pypkgpip install echarts-china-provinces-pypkgpip install echarts-china-cities-pypkgLinux下通过以下的pip命令进⾏安装sudo pip3 install echarts-countries-pypkgsudo pip3 install echarts-china-provinces-pypkgsudo pip3 install echarts-china-cities-pypkgsudo pip3 install echarts-countries-pypkgsudo pip3 install echarts-china-provinces-pypkgsudo pip3 install echarts-china-cities-pypkg相关函数、参数说明先介绍⼀些可能会⽤到的基本函数：add() 主要⽅法，⽤于添加图表的数据和设置各种配置项show_config() 打印输出图表的所有配置项render() 默认将会在根⽬录下⽣成⼀个 render.html 的⽂件，⽀持 path 参数，设置⽂件保存位置，如 render(r"e:my_first_chart.html")，⽂件⽤浏览器打开。

关于pyecharts地图显示添加数据的问题

关于pyecharts地图显⽰添加数据的问题 series: [{name: '⾹港18区⼈⼝密度',type: 'map',mapType: 'HK', // ⾃定义扩展图表类型symbol:"pin",itemStyle:{normal:{label:{show:true,formatter:'{b}\n{c}'}},emphasis:{label:{show:true}}},data:[{name: '中西区', value: 20057.34},{name: '湾仔', value: 15477.48},{name: '东区', value: 31686.1},{name: '南区', value: 6992.6},{name: '油尖旺', value: 44045.49},{name: '深⽔埗', value: 40689.64},{name: '九龙城', value: 37659.78},{name: '黄⼤仙', value: 45180.97},{name: '观塘', value: 55204.26},{name: '葵青', value: 21900.9},{name: '荃湾', value: 4918.26},{name: '屯门', value: 5881.84},{name: '元朗', value: 4178.01},{name: '北区', value: 2227.92},{name: '⼤埔', value: 2180.98},{name: '沙⽥', value: 9172.94},{name: '西贡', value: 3368},{name: '离岛', value: 806.98}],// ⾃定义名称映射nameMap: {'Central and Western': '中西区','Eastern': '东区','Islands': '离岛','Kowloon City': '九龙城','Kwai Tsing': '葵青','Kwun Tong': '观塘','North': '北区','Sai Kung': '西贡','Sha Tin': '沙⽥','Sham Shui Po': '深⽔埗','Southern': '南区','Tai Po': '⼤埔','Tsuen Wan': '荃湾','Tuen Mun': '屯门','Wan Chai': '湾仔','Wong Tai Sin': '黄⼤仙','Yau Tsim Mong': '油尖旺','Yuen Long': '元朗'}}]添加formatter:'{b}\n{c}' 可显⽰数据那么可以在pyecharts 中的html⽂件中对应位置添加这⾏，即可显⽰"series": [{"symbol": "circle","roam": true,"label": {"emphasis": {"show": true,"textStyle": {"fontSize": 12}},"normal": {"show": true,"formatter":'{b}\n{c}',"textStyle": {"fontSize": 12},"position": "top"}},"type": "map","mapType": "china","showLegendSymbol": false,"data": [{"value": 361.1555,"name": "\u4e0a\u6d77"},{"value": 130.8591,"name": "\u4e91\u5357"},{"value": 173.7109,"name": "\u5185\u8499\u53e4"},{"value": 280.5315,"name": "\u5317\u4eac"},{"value": 57.2547,"name": "\u5409\u6797"},{"value": 279.4284,"name": "\u56db\u5ddd"},{"value": 102.4437,"name": "\u5929\u6d25"},{"value": 61.412400000000005,"name": "\u5b81\u590f"},{"value": 199.1918,"name": "\u5b89\u5fbd"},{"value": 487.5595,"name": "\u5c71\u4e1c"},{"value": 215.07510000000002,"name": "\u5c71\u897f"},{"value": 992.4857,"name": "\u5e7f\u4e1c"},{"value": 150.446,"name": "\u5e7f\u897f"},{"value": 258.3552,"name": "\u65b0\u7586"},{"value": 918.8475000000001,"name": "\u6c5f\u82cf"},{"value": 281.22979999999995,"name": "\u6c5f\u897f"},{"value": 240.6574,"name": "\u6cb3\u5317"},{"value": 253.39150000000004,"name": "\u6cb3\u5357"},{"value": 1109.0634,"name": "\u6d59\u6c5f"},{"value": 27.9435,"name": "\u6d77\u5357"},{"value": 311.653,"name": "\u6e56\u5317"},{"value": 391.36280000000005,"name": "\u6e56\u5357"},{"value": 109.33720000000001,"name": "\u7518\u8083"},{"value": 423.3532,"name": "\u798f\u5efa" }, { "value": 2.4737999999999998, "name": "\u897f\u85cf" }, { "value": 153.69119999999998, "name": "\u8d35\u5dde" },。

Python给定的经纬度标注在地图上的实现方法

Python给定的经纬度标注在地图上的实现⽅法博主最近发现了python中⼀个好玩的包叫basemap,使⽤这个包可以绘制地图。

值得说⼀下的是，basemap还没有pip检索，因此不能直接使⽤pip install basemap，来安装这个包。

所以需要⾃⼰把下⾯两个包⾃⾏下载，然后在该⽬录下使⽤pip安装。

pyproj-1.9.5.1-cp36-cp36m-win_amd64.whlbasemap-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl先上个效果图，可以发现这个⼯具包还是很强⼤的，下⾯介绍下怎么在地图上标注出经纬度的地点。

整个画图流程分为两部分，第⼀部分是绘制⼀个世界地图，代码如下：from mpl_toolkits.basemap import Basemapm = Basemap() # 实例化⼀个mapm.drawcoastlines() # 画海岸线m.drawmapboundary(fill_color='white')m.fillcontinents(color='white',lake_color='white') # 画⼤洲，颜⾊填充为⽩⾊parallels = np.arange(-90., 90., 10.) # 这两⾏画纬度，范围为[-90,90]间隔为10m.drawparallels(parallels,labels=[False, True, True, False])meridians = np.arange(-180., 180., 20.) # 这两⾏画经度，范围为[-180,180]间隔为10m.drawmeridians(meridians,labels=[True, False, False, True])第⼆部分是标注出经纬度所在的地点，这部分⽐第⼀步简单多了，直接⽤scatter()⽅法就可以了，代码如下：lon, lat = m(lon, lat) # lon, lat为给定的经纬度，可以使单个的，也可以是列表m.scatter(lon, lat, s=100)# 标注出所在的点，s为点的⼤⼩，还可以选择点的性状和颜⾊等属性plt.show()以上这篇Python 给定的经纬度标注在地图上的实现⽅法就是⼩编分享给⼤家的全部内容了，希望能给⼤家⼀个参考，也希望⼤家多多⽀持。

使用Python实现数据可视化

使用Python实现数据可视化Python语言提供了很强大的可视化图形的功能，可以帮助我们快速实现数据可视化。

一般来说，使用Python实现数据可视化可以分为以下几个步骤：1. 数据准备：这是实现数据可视化的第一步。

在实现可视化之前，我们需要确保所使用的数据是有效的，也就是说，数据中不应有缺失和异常数据。

同时，我们需要将数据集分割成多个样本，以便于更好地观察和分析数据。

2. 可视化工具准备：选择并安装Python可视化工具，常用的有matplotlib、seaborn和Pandas等，这些工具都能够根据输入的数据展示出精美的可视化图形。

3. 数据预处理：在实现可视化之前，一般需要对数据进行一些预处理工作，如更改列名、格式转换和替换缺失值等，以便于数据能够被工具辨识，准确地呈现出图形来。

4. 基本可视化：接下来就可以使用Python的可视化工具开始绘制图形了。

常用的可视化图形有折线图、直方图、散点图、气泡图等，这些图形拥有不同的可视化特点，可以帮助我们更清晰地观察和探索数据。

5. 高级可视化：在实现了基本的可视化图形之后，我们可以尝试使用Python的更高级的可视化工具，如三维可视化工具和地图可视化工具来实现更精细的可视化效果。

6. 解释可视化结果：最后一步就是解释可视化图表中出现的结果，以便更好地理解数据，并将这些结果得出的结论转化为更有效的决策支持。

总之，使用Python实现数据可视化的操作步骤是：首先，准备数据集并确保数据有效；其次，选择Python可视化工具，并对数据进行预处理；再者，使用Python绘制可视化图表，并配置参数；最后，对可视化的分析结果进行解释，从而推导出数据指导业务决策的结论和结果。

要想熟练掌握Python可视化，需要实践不断，并不断提升自己的实践技能。

python在openstreetmap地图上绘制路线图的实现

python在openstreetmap地图上绘制路线图的实现利⽤python进⾏经纬度轨迹展⽰嘿！各位好久不见，距离第⼀次发博客已经过去两年多了，本⼈也从本科⽣变成了研究⽣，好了书归正传，最近在做⼀个关于航班滑⾏路径轨迹的项⽬，⽬的是将航班的经纬度数据在地图上显现出来并⽣成⼀条路径，以⽅便⽇后的滑⾏路径优化与分析。

本⽂所⽤的语⾔为python，使⽤的是folium包，数据在flightaware⽹站上可以找到，使⽤这个包之前还是需要先进⾏pip install foliumfolium的基本⽤法folium.Map([纬度，经度]，zoom start，width，height，control_scale，no_touch) #zoom start为地图的初始缩放尺⼨，数值越⼤地图放⼤程度就会越⼤，width为像素或百分⽐(int或者str两种形式)，height地图⾼度，control_scale为是否需要在地图上显⽰⽐例尺，默认为false，no_touch为是否禁⽌触碰地图或拖拽地图，默认为不禁⽌。

这些功能都是可⾃⼰选择的，⼀般来说只需要经度纬度和zoom_start就好了folium.Marker([纬度，经度]).add_to(m) #在地图上设置⼀个标志符号folium.PolyLine(location = [[纬度1，经度1],[纬度2，经度2]...]，weight，color，opacity).add_to(m) #在地图上划线将所输⼊坐标连接起来python利⽤folium绘图代码在装好folium包以后呢，我们就可以使⽤起来啦，代码如下所⽰：from folium import pluginsimport foliumimport osm = folium.Map([39.1289, 117.3539], zoom_start=10) #中⼼区域的确定location =[[39.1289, 117.3539], [39.1277262, 117.3542938], [39.1277275, 117.3543001], [39.1277262, 117.3542938],[39.1277275, 117.3543001], [39.1277262, 117.3542938], [39.1277262, 117.3542938],[39.1271896, 117.3541359], [39.127121, 117.354126], [39.127121, 117.354126],[39.1269348, 117.3541107], [39.1268692, 117.3541061], [39.1263994, 117.3540649],[39.1257591, 117.3540165], [39.125608, 117.3540192], [39.1251984, 117.3539717],[39.1250038, 117.3539568], [39.1246886, 117.3539276], [39.1246033, 117.3539269],[39.1244316, 117.353912], [39.1242828, 117.353912], [39.1241112, 117.3538971],[39.1238623, 117.3538666], [39.1233153, 117.3538361], [39.1232643, 117.3538374],[39.1230354, 117.3537478], [39.1229895, 117.353714], [39.1228638, 117.3535239], [39.122818, 117.3534493],[39.1227334, 117.353241], [39.1226985, 117.3531494], [39.122652, 117.3530273], [39.122652, 117.3529968],[39.1225821, 117.352829], [39.1225239, 117.3526764], [39.1224861, 117.3525835], [39.1224774, 117.3525391],[39.1224657, 117.3525238], [39.1224174, 117.3523745], [39.1221886, 117.3517625], [39.1221771, 117.3517327],[39.1221399, 117.3516388], [39.1221199, 117.3515834], [39.1220169, 117.3512998], [39.1219769, 117.3512115],[39.1219482, 117.3511057], [39.1219188, 117.3510437], [39.121814, 117.3507996], [39.1217791, 117.3507385],[39.1217558, 117.350708], [39.1215935, 117.3505982], [39.121558, 117.3505859], [39.1213417, 117.3506131],[39.1211014, 117.3507475], [39.121011, 117.3507996], [39.1209528, 117.3508301], [39.120883, 117.3508759],[39.1208481, 117.3509064], [39.1207352, 117.3509714], [39.1204834, 117.3511356], [39.120369, 117.3511953],[39.120369, 117.3511953], [39.1202774, 117.351255], [39.1186409, 117.3522551], [39.1185321, 117.3523254],[39.1182976, 117.3524641], [39.1181374, 117.3525686], [39.1173566, 117.3530426], [39.1171188, 117.3531955],[39.1168213, 117.3533746], [39.1163325, 117.3536682], [39.115867, 117.3539581], [39.1156691, 117.3540802],[39.1156342, 117.3540955], [39.1156342, 117.3540955], [39.1144981, 117.3547927], [39.113551, 117.3553772],[39.113551, 117.3553772], [39.1125069, 117.3559869], [39.1120846, 117.3557129], [39.1120846, 117.3557129],[39.1119118, 117.3553002], [39.1118546, 117.355136], [39.111782, 117.3549652], [39.1115456, 117.3542404],[39.1115958, 117.3540649], [39.1115958, 117.3540649], [39.1128411, 117.3532562], [39.1131786, 117.3530426],[39.113807, 117.3526459], [39.113807, 117.3526459], [39.1191902, 117.3493593], [39.1197308, 117.3490295],[39.1206386, 117.3484802], [39.1208713, 117.3483276], [39.1214676, 117.347971], [39.1214676, 117.347971],[39.1214676, 117.347971], [39.1214676, 117.347971]] #输⼊坐标点（注意）folium包要求坐标形式以纬度在前，经度在后route = folium.PolyLine( #polyline⽅法为将坐标⽤线段形式连接起来location, #将坐标点连接起来weight=3, #线的⼤⼩为3color='orange', #线的颜⾊为橙⾊opacity=0.8 #线的透明度).add_to(m) #将这条线添加到刚才的区域m内m.save(os.path.join(r'C:\Users\Desktop', 'Heatmap1.html')) #将结果以HTML形式保存到桌⾯上成果展⽰（这个应该是要在联⽹的情况下进⾏的，有时候图像加载的有⼀些慢）。

python 经纬度格式

python 经纬度格式经纬度是用来表示地球上某一点位置的坐标系统。

其格式通常为十进制度（DD）或度分秒（DMS）。

十进制度格式（DD）是最常用的经纬度格式之一。

在这种表示方式中，经度和纬度都用一个小数来表示，小数部分表示分钟和秒的六十进制值。

例如，纬度为30.2672度，经度为120.1529度的位置可以表示为（30.2672，120.1529）。

度分秒格式（DMS）是将度数表示为度、分、秒的形式。

例如，纬度为30度16分2.37秒，经度为120度9分10.44秒的位置可以表示为（30°16'2.37"，120°9'10.44"）。

无论是使用十进制度还是度分秒格式，经纬度坐标通常由一个正数或负数表示。

正数表示北纬和东经，负数表示南纬和西经。

在编程中，经纬度的格式可以使用字符串或浮点数来表示。

例如，在Python中，可以使用以下方式表示经纬度：使用字符串表示十进制度格式：latitude = "30.2672"longitude = "120.1529"使用浮点数表示十进制度格式：latitude = 30.2672longitude = 120.1529使用字符串表示度分秒格式：latitude = "30°16'2.37\""longitude = "120°9'10.44\""使用浮点数表示度分秒格式：latitude = 30.267325longitude = 120.152901经纬度格式的选择取决于具体的需求和使用场景，可以根据需要选择合适的格式进行处理。

在处理经纬度时，需要注意格式的正确性和数据的有效范围。

Python数据分析之全球人口数据

Python数据分析之全球⼈⼝数据这篇⽂章⽤pandas对全球的⼈⼝数据做个简单分析。

我收集全球各国1960-2019年⼈⼝数据，包含男⼥和不同年龄段，共6个⽂件。

pop_total.csv：各国每年总⼈⼝pop_female.csv：各国每年⼥性⼈⼝pop_male.csv：各国每年男性⼈⼝pop_0_14.csv：各国每年0-14岁⼈⼝pop_15_64.csv：各国每年15-64岁⼈⼝pop_65up.csv：各国每年65岁以上⼈⼝先⽤pandas读取⽂件数据import pandas as pdpop_total = pd.read_csv('./data/pop_total.csv', skiprows=4)pop_()pop_total.csv⽂件存放各国每年总⼈⼝数据，格式如下pop_total.head(2)同样的⽅式，我们读取剩下的5个⽂件，对应的DataFrame分别是pop_female、pop_male、pop_0_14、pop_15_64、pop_65up。

为了直观观察全球⼈⼝分布，我们⽤pyecharts绘制2019年全球⼈⼝分布地图from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Timeline, Mappop_total_2019 = pop_total[['Country Name', '2019']]# 修改俄罗斯的英⽂名以便pyecharts能识别pop_total_2019.loc[200, 'Country Name'] = 'Russia'pop_world_map = (Map().add("2019年", pop_total_2019.values, "world", is_map_symbol_show=False).set_series_opts(label_opts=belOpts(is_show=False)).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="全球⼈⼝"),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=100000000), # 超过1亿⼈⼝颜⾊最深（红⾊）))pop_world_map.render_notebook()因为我们有50年的数据，所以我们还可以绘制⼀个全球⼈⼝分布变化的动图，类似之前写的全球疫情变化趋势图。

python中folium库的用法

Python中folium库的用法1.简介F o li um是一款基于P y th on的地理数据可视化库，它基于L e af le t.js开发，可以帮助我们在地图上展示各种地理数据。

2.快速入门2.1安装在使用f ol iu m库之前，我们需要先安装该库。

可以通过以下命令使用p ip进行安装：```p i pi ns ta ll fo li um```2.2创建地图首先，我们需要导入f ol iu m库：```p yt ho ni m po rt fo li um```然后，我们可以创建一个基本的地图对象：```p yt ho nm a p=fo li um.M ap(lo c at io n=[39.9,116.3],z oo m_st ar t=10)```上述代码中的`l oc at i on`参数指定了地图的中心坐标，`z oo m_st ar t`参数指定了初始缩放级别。

2.3添加标记我们可以通过调用`f o li um.M ar ke r`类来在地图上添加标记点：```p yt ho nf o li um.M ar ke r([39.9,116.3],p op up='北京').a dd_t o(m a p)```上述代码中的`[39.9,116.3]`指定了标记点的坐标，`p op up`参数指定了鼠标悬停在标记点上时显示的提示信息。

2.4保存地图最后，我们可以通过调用`s av e`方法来保存地图为H TM L文件：```p yt ho nm a p.sa ve('ma p.htm l')```3.进阶用法3.1地图样式定制F o li um库提供了丰富的选项来自定义地图的样式，包括地图的底图样式、图标样式等。

例如，我们可以使用`t i le s`参数来指定底图样式：```p yt ho nm a p=fo li um.M ap(lo c at io n=[39.9,116.3],z oo m_st ar t=10,t il e s='S ta me nT on er')```上述代码中的`t il es`参数指定了底图的样式为'S ta me nT on e r'。

Python数据可视化库Folium入门掌握使用Folium进行地数据可视化的基本技巧

Python数据可视化库Folium入门掌握使用Folium进行地数据可视化的基本技巧Python数据可视化库Folium入门-------------------------------------介绍：Python是一种广泛应用于数据分析和可视化的编程语言，而Folium 是Python中一款流行的用于地理数据可视化的库。

Folium支持利用地理位置数据创建具有交互性的地图，方便用户直观地理解数据分布和模式。

本文将通过介绍Folium的基本操作和功能，帮助读者掌握使用Folium进行地数据可视化的基本技巧。

安装Folium：要使用Folium进行地数据可视化，首先需要确保已经在Python环境中安装了Folium库。

可以通过以下命令在终端或命令行中安装Folium：```pythonpip install folium```基本地图绘制：Folium提供了创建地图的基本功能，使用Folium可以快速绘制各种具有交互性的地图。

下面是一个简单的例子，展示如何在地图上标记一个位置：```pythonimport folium# 创建地图对象map = folium.Map(location=[纬度, 经度], zoom_start=13)# 添加标记folium.Marker(location=[纬度, 经度],icon=folium.Icon(icon="cloud")).add_to(map)# 保存地图map.save("map.html")```上述代码中，首先通过`folium.Map`函数创建了一个地图对象，并设置了初始的中心点位置和缩放级别。

接着使用`folium.Marker`函数在地图上添加了一个标记，其中选择了一个Cloud图标来表示标记。

最后使用`map.save`函数将地图保存为一个HTML文件。

地图上绘制热力图：除了基本的标记功能，Folium还支持绘制热力图来展示数据分布的密度。

用Python画世界地图

⽤Python画世界地图画世界地图根据名字获得国别码from pygal_maps_world.i18n import COUNTRIES# 定义函数，返回适⽤于pygal的两位国别码def get_country_code(country_name):# pygal两位国别码列表表⽰法：pygal.maps.world.COUNTRIES.items()for code, name in COUNTRIES.items():if name == country_name:return codereturn None主函数import json # 导⼊json模块from pygal_maps_world.maps import World # 导⼊世界地图from pygal.style import RotateStyle, LightColorizedStyle # 设置地图的基⾊from studyofpython.data_down.world_map.country_codes import get_country_code # 导⼊⾃⼰设定的获取国别码的函数cc_population = {} # ⽤来存储从json⽂件中写⼊的字典cc_pops_1 = {} # 分组存储按照⼈⼝cc_pops_2 = {}cc_pops_3 = {}filename = "population_data.json"with open(filename)as f:datas = json.load(f)for data in datas:if data['Year'] == '2010':country_name = data['Country Name']population = int(float(data['Value']))code = get_country_code(country_name)if code:cc_population[code] = populationelse:print('ERROR-' + country_name)for cc, pop in cc_population.items():if pop < 10000000:cc_pops_1[cc] = popelif pop in range(10000000, 1000000000):cc_pops_2[cc] = popelse:cc_pops_3[cc] = popprint(len(cc_pops_1), len(cc_pops_2), len(cc_pops_3))wm_style = RotateStyle('#336699', base_style=LightColorizedStyle) # 定义风格wm = World(style=wm_style) # 创建地图wm.title = 'World Population in 2010,by Country'wm.add('0-10m', cc_pops_1) # 第⼀个是标签，第⼆个是是⼀个包含国别码：⼈⼝数量的字典wm.add('10m-1bn', cc_pops_2)wm.add('>10bn', cc_pops_3)wm.render_to_file('world_population.svg') # 存储图像。

geopandas-python中地理信息绘图利器

geopandas-python中地理信息绘图利器在python中，我们通常使用seaborn或者matplotlib来进行数据的可视化。

但在涉及到地理位置信息的可视化问题时，python中的geopandas模块可以帮助我们更加快速的生成想要的图片。

这里我们以geopandas内置的世界数据为例首先导入所需的包，读取世界数据：import geopandas as gpimport foliumimport matplotlib.pyplot as pltfrom cartopy import crs as ccrs%matplotlib inlinegp_world = gp.read_file(gp.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))#首先观察数据的前几行gp_world.head()世界数据读取城市数据：gp_cities = gp.read_file(gp.datasets.get_path('naturalearth_cities'))gp_cities. head()城市数据绘制出世界地图：ax = gp_world.plot()世界地图绘制除去南极洲外的数据：mask = (gp_world['name'] != 'Antarctica') & (gp_world['pop_est'] > 0)gp_world = gp_world[mask]ax = gp_world.plot()世界地图(除南极洲)绘制世界人口分布：fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 9))ax = gp_world.plot(ax=ax, column='pop_est')世界人口分布绘制世界人均GDP：#计算人均GDPgp_world['gdp_per_cap'] = gp_world.gdp_md_est / gp_world.pop_estfig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 12))ax = gp_world.plot(ax=ax, column='gdp_per_cap', cmap='inferno_r', edgecolor='k', lw=0.2)#关闭坐标轴ax.axis('off')plt.show()世界人均GDP分布绘制国家轮廓及城市地理位置：fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 12))#画出国家的轮廓ax = gp_world.plot(ax=ax, color='w', edgecolor='#aaaaaa', lw=1)#画出城市的位置ax = gp_cities.plot(ax=ax, color='none', edgecolor='#003366', lw=2, alpha=0.7)#关闭坐标轴ax.axis('off')plt.show()城市与国家将两个数据集合并，绘制出城市分布：#将两个数据集合并gp_cities_countries = gp.sjoin(gp_cities, gp_world, how='inner', op='within')fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 12))ax = gp_world.plot(ax=ax, color='#eeeeee', edgecolor='#999999', lw=1)ax = gp_cities_countries.plot(ax=ax, column='gdp_per_cap', cmap='inferno_r', edgecolor='k', lw=1, alpha=0.8)ax.axis('off')plt.show()合并后的城市与国家使用不同的colormap绘图：cmaps = ['viridis', 'plasma', 'inferno', 'YlOrRd', 'YlGnBu', 'summer', 'autumn', 'bone', 'RdPu']fig, axes = plt.subplots(3, 3, figsize=(12, 8), facecolor='#333333')for cmap, ax in zip(cmaps, axes.flatten()): ax = gp_world.plot(ax=ax, cmap=cmap) ax.set_title(cmap, color='w') ax.axis('off')plt.show()不同的colormap效果通过观察数据集，我们可以看到geopandas模块主要是通过geometry这一特征来进行地图的绘制。

带大家用40行python代码实现一个疫情地图

带⼤家⽤40⾏python代码实现⼀个疫情地图最近两个⽉，因为新冠病毒⽆情的肆虐，相信会给每个中国⼈的记忆中画上重重的⼀笔。

到今天为⽌，疫情形势依然⼗分严峻，虽然除湖北外的其他省份已经连续⼗⼀天确诊⼈数下降，但是接下来还有将近⾄少1.6亿的⼈⼝迁徙，这⽆疑还存在⼀定的风险。

相信很多⼈和我⼀样，早上起床的第⼀件事情都是查看疫情数据，⼀般的数据都配有中国确诊⼈数的地图，之前看到csdn推过⼀篇⽂章，有同学⽤python实现疫情地图，我觉得挺有意思的，于是就尝试⾃⼰动⼿也写⼀个，主要⽤到如下的库：- ⽹络请求：requests- 绘制图表的库：pyecharts获取疫情数据在腾讯新闻和⽀付宝中，都能看到疫情数据，但是获取⽀付宝的数据难度相对⼤⼀些，所以决定从腾讯新闻的数据⼊⼿，⾸先在chrome中打开链接：通过查看图中所有的接⼝，是获取各个省份医院数量、根据省份名称查询每⽇新增确诊⼈数的数据，并没有我们需要的全国各个省份确诊⼈数的数据。

我们再切换到chrome开发者⼯具的console来看看开发是否有打印对应的数据，bingo！果然找到了⽐较有⽤的信息：我们看上图两个关键信息，⼀个是红框内的url，另⼀个是打印的全部数据，我们从其中找到了我们需要的全国各个省份的确诊总数量。

数据源确定了，接下来就是使⽤requests库请求数据，并且将上图areaTree下⾯的children中的数据取出来：上⾯的代码需要注意⼀点，就是requests.get(data_url).json()["data"]返回的是字符串，需要将其转成json，才能从中将值取出来。

现在数据有了，万事俱备，只⽋东风！接下来我们开始绘制中国地图。

python中进⾏图表绘制的库主要有两个：matplotlib 和 pyecharts，相⽐较⽽⾔：matplotlib中提供了BaseMap可以⽤于地图的绘制，但是个⼈觉得其绘制的地图不太美观，另外⼀个重要的原因，其安装有点⿇烦，可能存在兼容性问题。

python最新可视化31省份常住人口地图代码

python最新可视化31省份常住人口地图代码```pythonimport geopandas as gpdimport matplotlib.pyplot as plt# 读取省份地图数据china_province = gpd.read_file('data/china_province.shp', encoding='utf-8')# 读取省份常住人口数据population = gpd.read_file('data/province_population.geojson', encoding='utf-8')# 合并省份地图数据和人口数据pop_map = china_province.merge(population, on='name')# 设置颜色映射cmap = 'YlOrRd'pop_norm = plt.Normalize(vmin=0, vmax=max(pop_map['population']))# 绘制地图fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))pop_map.plot(column='population', cmap=cmap, linewidth=0.8, edgecolor='black',norm=pop_norm, ax=ax)# 设置标题和颜色图例ax.set_title('31个省份常住人口地图')sm = plt.cm.ScalarMappable(cmap=cmap, norm=pop_norm)cbar = fig.colorbar(sm)# 显示地图plt.show()```请将本代码中的`data/china_province.shp`替换成你自己的省份地图数据文件，`data/province_population.geojson`替换成你自己的省份常住人口数据文件。

地图可视化神器kepler.glpython接口的使用方法

地图可视化神器kepler.glpython接⼝的使⽤⽅法1 简介 kepler.gl作为开源地理空间数据可视化神器，也⼀直处于活跃的迭代开发状态下。

⽽在前不久，kepler.gl正式发布了其2.4.0版本，下⾯我们就来对其重要的新特性进⾏介绍：2 kepler.gl 2.4.0重要新特性2.1 增量时间窗⼝在这次更新中，为时间序列数据的可视化新增了增量时间窗⼝功能，在上⼀个版本2.3.2中，当我们的数据集带有时间类型字段时，在添加对应的Filters之后，显⽰出的时间窗⼝是这个样⼦的：⽽在2.4.0版本中，时间窗⼝如图所⽰：在如下图⼀样从默认的Moving Time Window模式切换到Incremental Time Window模式之后，就可以使⽤增量时间窗⼝模式，画⾯中的数据会从起点开始持续叠加：2.2 Python接⼝新增_repr_html_()⽅法⽽这个更新不仅针对原⽣的kepler.gl，还针对其⾯向Python的接⼝keplergl新增_repr_html_()⽅法，使得将kepler.gl与flask等进⾏结合更加⽅⾯，就像folium中的_repr_html_()⽅法⼀样：结合flaskfrom flask import Flaskfrom keplergl import KeplerGlapp = Flask(__name__)@app.route('/')def index():map_1 = KeplerGl()return map_1._repr_html_()if __name__ == '__main__':app.run(debug=True) ⽽如果你对dash有所了解，那么纯Python快速开发出⼀个嵌⼊kepler.gl的交互式web应⽤将会变得⾮常容易，就像下⾯这个简单的例⼦⼀样：import dashfrom keplergl import KeplerGlimport dash_html_components as htmlimport dash_core_components as dccfrom dash.dependencies import Input, Outputimport requestsapp = dash.Dash(__name__)yout = html.Div([html.H1("Dash结合Kepler.gl："),dcc.Dropdown(id='demo-dropdown',options=[{'label': '重庆', 'value': '重庆'}],style={'width': '300px'}),html.Iframe(id='iframe',style={'height': '800px', 'width': '1900px'})])@app.callback(Output('iframe', 'srcDoc'),[Input('demo-dropdown', 'value')])def switch_area(selected_area):if selected_area == '重庆':map_1 = KeplerGl(data={selected_area: requests.get('https:///areas_v2/bound/500000_full.json').json()},config={"mapState": {"bearing": 0,"dragRotate": False,"latitude": 29.751819,"longitude": 107.441431,"pitch": 0,"zoom": 6,"isSplit": False}})return map_1._repr_html_().decode()else:map_1 = KeplerGl(data={selected_area: requests.get('https:///areas_v2/bound/100000_full.json').json()},config={"mapState": {"bearing": 0,"dragRotate": False,"latitude": 29.751819,"longitude": 107.441431,"pitch": 0,"zoom": 3,"isSplit": False}})return map_1._repr_html_().decode()if __name__ == '__main__':app.run_server()以上就是地图可视化神器kepler.gl python接⼝的使⽤⽅法的详细内容，更多关于python 地图可视化神器kepler.gl的资料请关注其它相关⽂章！。