Python繪製地圖神器,上手直接開大!

所以想要繪製更精美的可視化地圖?想在地圖上自由的設置各種參數?想獲得靈活的交互體驗?

今天它就來了,Python繪製地圖神器folium,上手直接開大!

一、folium簡介和安裝
folium 建立在 Python 生態系統的數據應用能力和 Leaflet.js 庫的映射能力之上,在Python中操作數據,然後通過 folium 在 Leaflet 地圖中可視化。

folium 相比較於國內百度的 pyecharts 靈活性更強,能夠自定義繪製區域,並且展現形式更加多樣化。[1]


1. folium的簡介
Folium是建立在 Python 生態系統的數據整理 Datawrangling 能力和 Leaflet.js 庫的映射能力之上的開源庫。用 Python 處理數據,然後用 Folium 將它在 Leaflet 地圖上進行可視化。Folium能夠將通過 Python 處理後的數據輕鬆地在交互式的 Leaflet 地圖上進行可視化展示。它不單單可以在地圖上展示數據的分佈圖,還可以使用 Vincent/Vega 在地圖上加以標記。

這個開源庫中有許多來自 OpenStreetMap、MapQuest Open、MapQuestOpen Aerial、Mapbox和Stamen 的內建地圖元件,而且支持使用 Mapbox 或 Cloudmade 的 API 密鑰來定製個性化的地圖元件。Folium支持 GeoJSON 和 TopoJSON 兩種文件格式的疊加,也可以將數據連接到這兩種文件格式的疊加層,最後可使用 color-brewer 配色方案創建分佈圖。

Folium可以讓你用 Python 強大生態系統來處理數據,然後用 Leaflet 地圖來展示。Folium內置一些來自 OpenStreetMap、MapQuest Open、MapQuest Open Aerial、Mapbox和Stamen 的地圖元件(tilesets),並且支持用 Mapbox 或者 Cloudmade API keys 來自定義地圖元件。Folium支持 GeoJSON 和 TopJSON 疊加(overlays),綁定數據來創造一個分級統計圖(Choropleth map)。但是,Folium庫繪製熱點圖的時候,需要聯網纔可顯示。

2. 安裝folium
pip install folium -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
????這裏直接使用了國內豆瓣源


二、基本使用
folium 顯示地圖的類爲 folium.Map,類的聲明如下:

class folium.Map(location=None, width='100%', height='100%', left='0%', top='0%', position='relative', tiles='OpenStreetMap', attr=None, min_zoom=0, max_zoom=18, zoom_start=10, min_lat=-90, max_lat=90, min_lon=-180, max_lon=180, max_bounds=False, crs='EPSG3857', control_scale=False, prefer_canvas=False, no_touch=False, disable_3d=False, png_enabled=False, zoom_control=True, **kwargs)
幾個重要的參數:

location:經緯度,list 或者 tuple 格式,順序爲 latitude, longitude

zoom_start:縮放值,默認爲 10,值越大比例尺越小,地圖放大級別越大

control_scale:Bool型,控制是否在地圖上添加比例尺,默認爲 False 即不添加

tiles:顯示樣式,默認 "OpenStreetMap",也就是開啓街道顯示

crs:地理座標參考系統,默認爲 "EPSG3857"

1. 各級別地圖
世界地圖
import folium
 
print(folium.__version__)
 
# define the world map
world_map = folium.Map()
# save world map
world_map.save('test_01.html')
結果如下:

當前folium版本:0.11.0

國家地圖
import folium
# define the national map
national_map = folium.Map(location=[35.3, 100.6], zoom_start=4)
# save national map
national_map.save('test_02.html')
結果如下:


市級地圖
其實改變地圖顯示也就是改變顯示的經緯度和縮放比例,省級、市級、縣級用法相似,這裏舉一個市級的例子爲例,如北京市:

import folium
# define the national map
city_map = folium.Map(location=[39.93, 116.40], zoom_start=10)
# save national map
city_map.save('test_03.html')

2. 在地圖上標記
普通標記
添加普通標記用 Marker,可以選擇標記的圖案。

import folium
 
bj_map = folium.Map(location=[39.93, 115.40], zoom_start=12, tiles='Stamen Terrain')
 
folium.Marker(
    location=[39.95, 115.33],
    popup='Mt. Hood Meadows',
    icon=folium.Icon(icon='cloud')
).add_to(bj_map)
 
folium.Marker(
    location=[39.96, 115.32],
    popup='Timberline Lodge',
    icon=folium.Icon(color='green')
).add_to(bj_map)
 
folium.Marker(
    location=[39.93, 115.34],
    popup='Some Other Location',
    icon=folium.Icon(color='red', icon='info-sign')    # 標記顏色  圖標
).add_to(bj_map)
 
bj_map.save('test_04.html')
結果如下:


圓形標記
添加圓形標記用 Circle 以及 CircleMarker

import folium
 
bj_map = folium.Map(location=[39.93, 116.40], zoom_start=12, tiles='Stamen Toner')
 
folium.Circle(
    radius=200,
    location=(39.92, 116.43),
    popup='The Waterfront',
    color='#00FFFF',   # 顏色
    fill=False,        # 填充
).add_to(bj_map)
 
folium.CircleMarker(
    location=(39.93, 116.38),
    radius=50,   # 圓的半徑
    popup='Laurelhurst Park',
    color='#FF1493',
    fill=True,
    fill_color='#FFD700'
).add_to(bj_map)
 
bj_map.save('test_05.html')
結果如下:


動態放置標記
import folium
 
dynamic_tagging = folium.Map(
    location=[46.8527, -121.7649],
    tiles='Stamen Terrain',
    zoom_start=13
)
 
folium.Marker(
    [46.8354, -121.7325],
    popup='Camp Muir'
).add_to(dynamic_tagging)
 
dynamic_tagging.add_child(folium.ClickForMarker(popup='Waypoint'))
dynamic_tagging.save('test_06.html')
結果如下:


更多詳細使用可以參考官方文檔:http://python-visualization.github.io/folium/quickstart.html[2]

三、實戰案例
以將停車場地理位置數據可視化在地圖上示例,熟悉 folium 地圖可視化的使用。

1. 獲取經緯度數據
停車場地理位置數據來源於網絡,數據真實可靠,下面先利用 Python 爬蟲獲取數據

#數據來源:http://219.136.133.163:8000/Pages/Commonpage/login.aspx
 
import requests
import csv
import json
import logging
 
headers = {
    'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest',
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.181 Safari/537.36'
}
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s: %(message)s')
url = 'http://219.136.133.163:8000/Pages/Commonpage/AsyGetData.asmx/GetParkList'
s = requests.session()
s.get(url, headers=headers)
for i in range(1, 318):
    data = {
        'cp': str(i),
        'ps': '10',
        'kw': '',
        'lon': 'undefined',
        'lat': 'undefined',
        'type': 'undefined'
    }
    url = 'http://219.136.133.163:8000/Pages/Commonpage/AsyGetData.asmx/GetParkList'
    # post提交表單數據
    res = s.post(url, data=data, headers=headers)
    # 重新設置編碼
    res.encoding = 'utf-8'
    # str轉json  便於提取數據
    result = json.loads(res.text)['Result']
    for j in result:
        park_name = j['ParkName']
        Lon = j['Longitude']
        Lat = j['Latitude']
        with open('parkings.csv', 'a+', newline='', encoding='gb18030') as f:
            f_csv = csv.writer(f)
            f_csv.writerow([park_name, Lon, Lat])
            logging.info([park_name, Lon, Lat])
結果如下:

 
共有 3170 個停車場地理位置數據

2. folium地圖可視化
import pandas as pd
import folium
 
# 讀取csv數據
data = pd.read_csv('parkings.csv', encoding='gbk')
# 傳入緯度和經度數據
park_map = folium.Map(location=[data['latitude'].mean(), data['longitude'].mean()], zoom_start=10, control_scale=True,)
# 實例化 folium.map.FeatureGroup 對象
incidents = folium.map.FeatureGroup()
for name,row in data.iterrows():
    incidents.add_child(
        folium.CircleMarker(            # CircleMarker表示花圓
            (row["latitude"], row["longitude"]),   # 每個停車場的經緯度座標
            radius=7,                   # 圓圈半徑
            color='#FF1493',            # 標誌的外圈顏色
            fill=True,                  # 是否填充
            fill_color='#00FF00',       # 填充顏色
            fill_opacity=0.4            # 填充透明度
        )
    )
 
park_map.add_child(incidents)
park_map.save('park_map1.html')
效果如下:


這樣看起來有點亂,下面我們來統計一下各個局域的停車場數量

import pandas as pd
import folium
from folium import plugins
 
data = pd.read_csv('parkings.csv', encoding='gbk')
park_map = folium.Map(location=[data['latitude'].mean(), data['longitude'].mean()], zoom_start=10, control_scale=True,)
marker_cluster = plugins.MarkerCluster().add_to(park_map)
 
for name,row in data.iterrows():
    folium.Marker(location=[row["latitude"], row["longitude"]]).add_to(marker_cluster)
park_map.save('park_map2.html')
效果如下:


這樣能對各個局域停車場的數量在地圖上進行統計,將圖不斷放大以後,還可以顯示每個停車場的具體位置,非常方便
 

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