前言

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Python的地图可视化库很多,Matplotlib库虽然作图很强大,但只能做静态地图。而我今天要讲的是交互式地图库,分别为pyecharts、folium,掌握这两个库,基本可以解决你的地图可视化需求。

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首先,必须说说强大的pyecharts库,简单易用又酷炫,几乎可以制作任何图表。pyecharts有v0.5和v1两个版本,两者不兼容,最新的v1版本开始支持链式调用,采用options配置图表。pyecharts在制作地图方面,包含Map、Geo和Bmap三类,使用Map类支持世界、国家、省市和区县四级地图,使用前需独立安装。so,pip它们!

pip install pyecharts
pip install echarts-countries-pypkg
pip install echarts-china-provinces-pypkg
pip install echarts-china-cities-pypkg
pip install echarts-china-counties-pypkg

 

pip完之后,查看下pyecharts版本。

import pyecharts
print(pyecharts.__version__)

 

毋庸置疑,肯定是最新版本啦,版本号为1.6.2。

在制作地图前,首先要有数据,我从Wind数据库导出了全国各省GDP总量数据,命名为GDP.xlsx,如下图所示。
在这里插入图片描述
有了数据,咱们就可以用python开始操作了,先把需要的库import一下。

import pandas as pd  #pandas是强大的数据处理库
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts import options as opts 

 

用pandas读取GDP.xlsx,提取2019年各省GDP数据为例,我们来制作地图。这里注意下zip() 函数,它用于将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的对象。

data = pd.read_excel('GDP.xlsx')
province = list(data["province"])
gdp = list(data["2019_gdp"])
list = [list(z) for z in zip(province,gdp)]

 

我们来打印下list,长这样:
在这里插入图片描述其实就是列表里嵌套列表的数据结构,只有这种结构把数据添加到地图中去。我们用Map类中的常用方法add、set_global_opts和render来配置地图。

c = (
    Map(init_opts=opts.InitOpts(width="1000px", height="600px"))  #初始化地图大小
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="2019年各省GDP分布图  单位:亿元"),  #配置标题
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
            type_ = "scatter"   #散点类型
        )
    )
    .add("GDP",list,maptype="china")  #将list传入,地图类型为中国地图
    .render("Map1.html")
)

 

运行以上代码,用浏览器打开生成的Map1.html,效果如下:
在这里插入图片描述

有朋友可能会问了,地图倒是有了,可你这地图不好区分不同省的GDP大小呀。不慌,我们继续优化以上代码,给不同省依据GDP的大小配置不同的颜色,让你一目了然。

c = (
    Map(init_opts=opts.InitOpts(width="1000px", height="600px")) #可切换主题
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="2019年各省GDP分布图  单位:亿元"),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
            min_=1000,
            max_=110000,
            range_text = ['GDP总量(亿)颜色区间:', ''],  #分区间
            is_piecewise=True,  #定义图例为分段型,默认为连续的图例
            pos_top= "middle",  #分段位置
            pos_left="left",
            orient="vertical",
            split_number=10  #分成10个区间
        )
    )
    .add("GDP",list,maptype="china")
    .render("Map2.html")
)

 

运行以上代码,用浏览器打开生成的Map2.html,效果如下:
在这里插入图片描述
怎么样,这下效果是不是好多了,颜色越红代表GDP越高。你所在的省份2019年GDP处于哪个颜色段呢?当然,对于有些审美较高的朋友可能还是无法满足你的要求。

既然如此,那我再优化下代码,给地图添加主题。添加主题很简单,只要import下ThemeType,然后将主题添加到Mpa()方法内。我以ThemeType.DARK为例看下效果。

from pyecharts.globals import ThemeType #引入主题
Map(init_opts=opts.InitOpts(width="1000px", height="600px",theme = ThemeType.DARK)) #添加主题ThemeType.DARK

 

运行一下看看效果:
在这里插入图片描述
有没有B格上升n个level的感觉,如果你还不满意,ok,pyecharts内置了10余种主题任你切换。萝卜青菜各有所爱,自个调去吧~
在这里插入图片描述

Geo与Map类似,可以通过设置maptype参数选择地图类型,所支持的方法也和Map类似,我这里就不赘述了,直接贴代码。

#Geo地图-涟漪图
import pandas as pd
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts.globals import ChartType

data = pd.read_excel('GDP.xlsx')
province = list(data["province"])
gdp = list(data["2019_gdp"])
list = [list(z) for z in zip(province,gdp)]
print(list)
c = (
    Geo()
    .add_schema(maptype="china")
    .add(
        "geo",
        list,  #传入数据
        symbol_size=10, large_threshold=110000,  #设置涟漪大小
        type_=ChartType.EFFECT_SCATTER,   #地图类型为涟漪图
    )
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    .set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=110000),title_opts=opts.TitleOpts(title="2019年各省GDP涟漪图"))
    .render("Geomap1.html")
)

 

运行一下,效果如下:
在这里插入图片描述

Bmap是百度地图的一个接口,你如果Map和Geo搞明白了,Bmap也是分分钟可以搞定的。不过,有一点要注意,你要先到百度地图开放平台注册,获取AK才可以调用哦。

注册获得AK,就可以开心制作地图啦,以热力图为例,代码如下。

#Bmap-散点图、热力图和涟漪图
import pandas as pd
from pyecharts.charts import BMap
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.globals import ChartType

data = pd.read_excel('GDP.xlsx')
province = list(data["province"])
gdp = list(data["2019_gdp"])
list = [list(z) for z in zip(province,gdp)]
print(list)
c = (
    BMap(init_opts=opts.InitOpts(width="1000px", height="600px"))
    .add_schema(baidu_ak="你的AK", center=[120.13066322374, 30.240018034923])
    .add(
        "GDP",
        list,
        type_="heatmap",  #scatter为散点图,heatmap为热力图,ChartType.EFFECT_SCATTER为涟漪图
        label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}")
    )
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="2019年各省GDP热力图"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=110000)
    )
    .render("Bmap1.html")
)

 

运行后,长这样:在这里插入图片描述

你以为以上几个地图就能满足我J哥对数据可视化美感的追求,那你太小看J哥了,我经过研究,发现folium库才是吊炸天的存在。

首先,我用python调取了高德地图API接口,获得了广州市近6000个景点的地理数据,保存为poi_scenic_spot.csv。以下为部分数据:

在这里插入图片描述
然后安装folium库,设置刺激战场底图,当然你也可以换其他底图玩,代码中提供了mapbox底图、高德底图等,任你随意切换。

#folium-热力图
import pandas as pd
import folium
from folium import plugins

data = pd.read_csv('./poi_scenic_spot.csv',encoding='utf-8')

# heatmap1 = folium.Map(location=[23.122373,113.268027], zoom_start=10,control_scale = True) # 绘制地图,确定聚焦点,默认底图(加载慢)
heatmap1 = folium.Map(location=[23.122373,113.268027], zoom_start=10,control_scale = True,tiles='stamen Terrain') #刺激战场底图
# heatmap1 = folium.Map(location=[23.122373,113.268027], zoom_start=10,control_scale = True,tiles='Mapbox Bright') #mapbox底图
# heatmap1 = folium.Map(location=[23.122373,113.268027], zoom_start=10,control_scale = True,tiles='stamentoner') #黑白底图

# heatmap1 = folium.Map(   #高德底图
#     location=[23.122373,113.268027],
#     zoom_start=15,
#     control_scale = True,
#     tiles='http://webrd02.is.autonavi.com/appmaptile?lang=zh_cn&size=1&scale=1&style=8&x={x}&y={y}&z={z}',
#     attr='&copy; <a href="http://ditu.amap.com/">高德地图</a>'
#     )

folium.Marker([23.122373,113.268027],popup='<i>J哥</i>',icon=folium.Icon(icon='cloud',color='green')).add_to(heatmap1)  #创建中心标记
heatmap1.add_child(plugins.HeatMap([[row["lat"],row["lon"]] for name, row in data.iterrows()]))  #传入经纬度
heatmap1.save("folium_map1.html")  #生成网

 

迫不及待运行了下,效果如下:在这里插入图片描述
哈哈哈哈,好大一只红烧鸡。

热力图有点中看不中用啊,看这图我也很难搞清楚广州的景点分布情况。那咱换个别的图试试。

#folium-聚合散点地图
import pandas as pd
import folium
from folium import plugins

data = pd.read_csv('./poi_scenic_spot.csv',encoding='utf-8')

plotmap1 = folium.Map(location=[23.122373,113.268027], zoom_start=10,control_scale = True,tiles='stamentoner')

folium.Marker([23.122373,113.268027],popup='<p style="color: green">我是J哥</p>',icon=folium.Icon(icon='cloud',color='green')).add_to(plotmap1)  #创建中心标记
plotmap1.add_child(plugins.MarkerCluster([[row["lat"],row["lon"]] for name, row in data.iterrows()]))
plotmap1.save('folium_map2.html')

 

看效果!
在这里插入图片描述
你就说酷不酷,炫不炫?

当然,python的地图库还有很多,值得进一步挖掘。我以后还会写地图可视化的内容,欢迎继续关注,精彩不错过!

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