❶ 【可視化】python地圖可視化_Folium
Folium是Leaflet.js的Python的API，即可以使用Python語言調用Leaflet的地圖可視化能力。
其中，Leaflet是一個非常輕的前端地圖可視化庫。
默認參數為OpenStreetMap地圖，(0,0)經緯度坐標，全球范圍縮放
最簡單的配置，初始化中心位置和縮放尺度
文檔說內置「Mapbox Bright」和「Mapbox Control Room」，本次實驗中無法載入
瓦片地址參考 http://openwhatevermap.xyz
瓦片地址參考頁面頂部鏈接
各種要素可以設置顏色、大小、文字標記等屬性，具體看操作手冊
這里以高德地圖為底圖，添加點、線、面形狀
以高德地圖API的坐標提取器為准，取操場位置的坐標，並打在默認地圖和高德地圖上，可以看到坐標不同
做地圖可視化的方法，通常有
其中
python語言近年來比較熱，也有很多可視化庫可以用，但是在地圖的可視化方面很弱。有一些可視化庫也支持一點點，如plotly內置的mapbox可視化；還有上面提到的的pyecharts可以做形狀，底圖(應該)可以用網路地圖。但是這些或者不靈活、或者限定了底圖，基本能力還是有的，雖然都不全。
背景完，具體內容到頁面頂部。
❷ Python 數據可視化：地理信息可視化及擴展應用
在上一課中，我們已經介紹過使用 Plotly 實現地理信息可視化的方法。但是，那個工具對我們不是很友好，特別是由於某種不可抗力的存在，可能根本無法調試。
不過，pyecharts 的確在地理信息可視化上做得不錯——如果僅做國內地圖，特別推薦使用，還是通過示例來說明吧。
首先，要安裝地圖文件，安裝方法如下：
不僅可以安裝上述官方提供的地圖文件，還能夠自己製作個性化的地圖擴展， 具體請點擊這里參閱 。
有了上述基礎，就可以進行地理信息可視化了（以下示例的數據源， 請點擊這里查看 ）。
實現上述效果的類是 Geo，默認情況下繪制散點圖，此外可以實現 type='effectScatter'（閃耀的散點圖）和 type='heatmap'（熱圖）。
此圖也是動態交互的，通過左側圖例選擇不同數值范圍，相應地會顯示該范圍內的數據。
如果按照前面所述安裝了各種地圖文件，還可以在 geo.add 方法中規定地理范圍。
在 pyecharts 地圖中認可的城市名稱都如同上述結果顯示的那樣，例如「阜新」，不要寫成「阜新市」。
下面就繪制江蘇省的空氣質量分布圖。
輸出結果：
這里的 geo.add 參數與前面的不同，導致了展示效果的差異。
一直以來，房價都是人們關注的話題，下面就用可視化的方式研究一下近十年（2009—2018 年）全國部分城市平均房價（數據源： https://github.com/qiwsir/DataSet/tree/master/house ）。
輸出結果：
在熱圖查看房價的基礎上，為了更准確查看某些城市的房價走向，可以使用折線圖看看趨勢，例如下列幾個城市。
❸ python 怎麼繪制和使用地圖
可以用PIL處理圖像的時候自己生成圖片吧，具體不知道你是要做啥？
❹ Python製作疫情地圖--第二彈 繪制詞雲
詳細講解視頻地址 —— 詳細視頻講解
詳細講解視頻地址 —— 詳細視頻講解
第一彈傳送門
❺ python 和 html 如何實現 自製地圖 滑鼠懸停動作
Python作為當下最熱門的編程語言，在2018年世界腳本語言排行榜中位列榜首，已經成為了多個領域的首選語言。能用到Python 的地方非常多。從入門級小白到專業級的大佬，數據挖掘、科學計算、圖像處理、人工智慧，Python 都可以勝任。Python都被用在哪兒？自Python由Guido van Rossum於1989年底發明創建以來，基於此項技術的網站和軟體項目已經有了數千個。Python 由於其獨特性，使其在各種編程語言中脫穎而出，在全世界擁有大量擁護它的程序員。Python 的優點是什麼？簡單、免費、兼容性、面向對象、 函數庫在哪裡使用 Python 語言？
❻ 使用 Python 地圖繪制工具 -- folium 全攻略
1. 准備工作
有朋友可能沒用過 folium ，它其實就是 python 的一個 專業繪制地圖 的第三方庫，所以在使用之前需要先安裝它。
在安裝完成之後，我們可以在 jupyterlab 進行演示如下：
對於上面的輸出，其實是一個 可交互 的地圖，支持放大縮寫拖拽等等。
如果你想將輸出存在本地，可以這樣來：
可以看到本地就存了這個一個文件，瀏覽器打開就可以進行互動式操作了。
以上就是一個平平淡淡的過程......
2. 關於folium.Map()
在上一部分我們可以看到這個 map 玩意直接就是一個地圖啦，這里我們就介紹一下它常用的幾個參數。
參數可真多啊！！
以上是常用的一些參數，而最常用的莫過於 location 、 zoom_start 和 tiles 等。
內建地圖樣式 還有一下幾種：
我們簡單試下 location 和 zoo_start 參數：
可以看到 清華大學校區
以上對 Map 的參數進行了簡單的介紹，接下來，我們就來看看地圖底圖樣式的選取情況吧~
3. 內建地圖底圖樣式
我們看到 folium 其實有好幾種內建地圖底圖樣式，其中部分需要去申請 key ，由於我這邊沒有申請成功就不做演示了。
地勢地形底圖
黑白無標記底圖
水墨畫底圖
以上就是內建地圖底圖樣式的一些展示，部分需要key的大家可以去這個網站申請：
另外，在這里也可以找到一些地圖底圖
我後續也會去研究這些地圖底圖樣式，試著分享更多有趣的地圖分享給大家。
當然了，國內咱們用的較多的地圖是高德、網路和騰訊地圖等，接下來我們就來玩玩！
4. 多種第三方地圖底圖樣式
這里我將演示高德地圖、智圖GeoQ和騰訊地圖等
高德地圖的 中英文地圖、衛星影像圖、街道圖與常規圖
中英文地圖
純英文地圖
衛星影像圖
街道圖
常規圖
反正我覺得這個蠻好的，用起來簡單
多種風格地圖，即拿即用
彩色版
暖色版
灰色版
藍黑版
英文版
中國行政區劃邊界
水系專題
街道網圖
暖色街道網圖
需要注冊一個key
天地圖影像
天地圖影像注記
天地圖矢量
天地圖矢量注記
天地圖地形
天地圖地形注記
網路地圖我這邊測試失敗了，暫時沒有找到合適的替換方案。
5. 補充
其實，我們還可以找更多的 地圖底圖瓦片URL 來進行替換，多樣化我們的地圖繪制。
另外，大家在用經緯度坐標點進行地圖繪制的時候，比如標記點、繪制區域、熱力圖繪制等等， 需要考慮經緯度坐標是哪個地圖系下面的，然後再用對應地圖系的相關底圖進行繪制才准確！
❼ 「Python」使用Pyecharts生成疫情分布地圖
最近受江蘇疫情影響，好多小夥伴都居家辦公咯！為了密切關注疫情動態，最近寫了爬取疫情分布的腳本，參考上篇鏈接。
既然我們已經獲得了相應的江蘇各個地級市的疫情數據，那麼我們如何來使用Python實現將數據可視化在地圖上呢？
Apache Echarts 是一個由網路開源的數據可視化，憑借著良好的交互性，精巧的圖表設計，得到了眾多開發者的認可。而 Python 是一門富有表達力的語言，很適合用於數據處理。當數據分析遇上數據可視化時，pyecharts 誕生了。
簡單來說，pyecharts具有以下特性：
3. Pyecharts 安裝
使用pip進行安裝如下：
因為我們需要使用pycharts繪制地圖，此時我們還需要安裝相應的地圖文件包：
其中：
echarts-countries-pypkg 包為全球國家地圖
echarts-china-provinces-pypkg包為中國省級地圖
echarts-china-cities-pypkg 包為中國市級地圖
安裝完上述繪制地圖相關的python包後，我們接下來開始畫疫情分布地圖。
首先，我們先來查看一段Pyecharts相關實現：
上述代碼解釋如下：
運行後會在當前目錄生成 map_jiangsu_0803.html,用瀏覽器打開後結果如下：
當滑鼠移動到對應區域後，會顯示出對應地級市今日新增人數。
上述腳本雖然可以實現我們的功能，但是顏色灰灰的，太過於單調，接下來我們來想辦法進行美化,實現代碼如下：
代碼解釋如下：
運行後會在當前目錄生成 map_jiangsu_0803_new.html,用瀏覽器打開後結果如下：
同理我們可以得到現有確診人數分布如下：
進而我們可以得到累計確診人數分布如下：
❽ 如何用Python繪制JS地圖
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。
概念
Folium能夠將通過Python處理後的數據輕松地在互動式的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布圖，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
配色方案創建分布圖。
安裝
安裝folium包
開始創建地圖
創建底圖，傳入起始坐標到Folium地圖中：
importfolium
map_osm= folium.Map(location=[45.5236, -122.6750]) #輸入坐標
map_osm.create_map(path='osm.html')
Folium默認使用OpenStreetMap元件，但是Stamen Terrain, Stamen Toner, Mapbox Bright 和MapboxControl空間元件是內置的：
#輸入位置，tiles，縮放比例
stamen =folium.Map(location=[45.5236, -122.6750], tiles='Stamen Toner',zoom_start=13)
stamen.create_map(path='stamen_toner.html')#保存圖片
Folium也支持Cloudmade 和 Mapbox的個性化定製地圖元件，只需簡單地傳入API_key ：
custom =folium.Map(location=[45.5236, -122.6750], tiles='Mapbox',
API_key='wrobstory.map-12345678')
最後，Folium支持傳入任何與Leaflet.js兼容的個性化地圖元件：
tileset= r'http://{s}.tiles.yourtiles.com/{z}/{x}/{y}.png'
map =folium.Map(location=[45.372, -121.6972], zoom_start=12,
tiles=tileset, attr='My DataAttribution')
地圖標記
Folium支持多種標記類型的繪制，下面從一個簡單的Leaflet類型的位置標記彈出文本開始：
map_1 =folium.Map(location=[45.372, -121.6972], zoom_start=12,
tiles='Stamen Terrain')
map_1.simple_marker([45.3288,-121.6625], popup='Mt. Hood Meadows')#文字標記
map_1.simple_marker([45.3311,-121.7113], popup='Timberline Lodge')
map_1.create_map(path='mthood.html')
Folium支持多種顏色和標記圖標類型：
map_1 =folium.Map(location=[45.372, -121.6972], zoom_start=12,tiles='Stamen Terrain')
map_1.simple_marker([45.3288,-121.6625], popup='Mt. Hood Meadows',marker_icon='cloud') #標記圖標類型為雲
map_1.simple_marker([45.3311,-121.7113], popup='Timberline Lodge',marker_color='green') #標記顏色為綠色
map_1.simple_marker([45.3300,-121.6823], popup='Some OtherLocation',marker_color='red',marker_icon='info-sign')
#標記顏色為紅色，標記圖標為「info-sign」)
map_1.create_map(path='iconTest.html')
Folium也支持使用個性化的尺寸和顏色進行圓形標記：
map_2 =folium.Map(location=[45.5236, -122.6750], tiles='Stamen Toner',
zoom_start=13)
map_2.simple_marker(location=[45.5244,-122.6699], popup='The Waterfront')
簡單樹葉類型標記
map_2.circle_marker(location=[45.5215,-122.6261], radius=500,
popup='Laurelhurst Park',line_color='#3186cc',
fill_color='#3186cc')#圓形標記
map_2.create_map(path='portland.html')
Folium有一個簡便的功能可以使經/緯度懸浮於地圖上：
map_3 =folium.Map(location=[46.1991, -122.1889], tiles='Stamen Terrain',zoom_start=13)
map_3.lat_lng_popover()
map_3.create_map(path='sthelens.html')
Click-for-marker功能允許標記動態放置：
map_4 =folium.Map(location=[46.8527, -121.7649], tiles='Stamen Terrain',zoom_start=13)
map_4.simple_marker(location=[46.8354,-121.7325], popup='Camp Muir')
map_4.click_for_marker(popup='Waypoint')
map_4.create_map(path='mtrainier.html')
Folium也支持來自Leaflet-DVF的Polygon（多邊形）標記集：
map_5 =folium.Map(location=[45.5236, -122.6750], zoom_start=13)
map_5.polygon_marker(location=[45.5012,-122.6655], popup='Ross Island Bridge',fill_color='#132b5e', num_sides=3,radius=10)#三邊形標記
map_5.polygon_marker(location=[45.5132,-122.6708], popup='Hawthorne Bridge',fill_color='#45647d', num_sides=4,radius=10)#四邊形標記
map_5.polygon_marker(location=[45.5275,-122.6692], popup='Steel Bridge',fill_color='#769d96', num_sides=6, radius=10)#四邊形標記
map_5.polygon_marker(location=[45.5318,-122.6745], popup='Broadway Bridge',fill_color='#769d96', num_sides=8,radius=10) #八邊形標記
map_5.create_map(path='bridges.html')
Vincent/Vega標記
Folium能夠使用vincent 進行任何類型標記，並懸浮在地圖上。
buoy_map= folium.Map(location=[46.3014, -123.7390], zoom_start=7,
tiles='StamenTerrain')
buoy_map.polygon_marker(location=[47.3489,-124.708], fill_color='#43d9de',radius=12, popup=(vis1, 'vis1.json'))
buoy_map.polygon_marker(location=[44.639,-124.5339], fill_color='#43d9de',radius=12, popup=(vis2, 'vis2.json'))
buoy_map.polygon_marker(location=[46.216,-124.1280], fill_color='#43d9de',radius=12, popup=(vis3, 'vis3.json'))
GeoJSON/TopoJSON層疊加
GeoJSON 和TopoJSON層都可以導入到地圖，不同的層可以在同一張地圖上可視化出來：
geo_path= r'data/antarctic_ice_edge.json'
topo_path= r'data/antarctic_ice_shelf_topo.json'
ice_map= folium.Map(location=[-59.1759, -11.6016],tiles='Mapbox Bright', zoom_start=2)
ice_map.geo_json(geo_path=geo_path)#導入geoJson層
ice_map.geo_json(geo_path=topo_path,topojson='objects.antarctic_ice_shelf')#導入Toposon層
ice_map.create_map(path='ice_map.html')
分布圖
Folium允許PandasDataFrames/Series類型和Geo/TopoJSON類型之間數據轉換。Color Brewer 顏色方案也是內建在這個庫，可以直接導入快速可視化不同的組合：
importfolium
importpandas as pd
state_geo= r'data/us-states.json'#地理位置文件
state_unemployment= r'data/US_Unemployment_Oct2012.csv'#美國失業率文件
state_data= pd.read_csv(state_unemployment)
#LetFolium determine the scale
map =folium.Map(location=[48, -102], zoom_start=3)
map.geo_json(geo_path=state_geo,data=state_data,
columns=['State', 'Unemployment'],
key_on='feature.id',
fill_color='YlGn',fill_opacity=0.7, line_opacity=0.2,
legend_name='Unemployment Rate(%)')
map.create_map(path='us_states.html')
基於D3閾值尺度，Folium在右上方創建圖例，通過分位數創建最佳猜測值，導入設定的閾值很簡單：
map.geo_json(geo_path=state_geo,data=state_data,
columns=['State', 'Unemployment'],
threshold_scale=[5, 6, 7, 8, 9,10],
key_on='feature.id',
fill_color='BuPu',fill_opacity=0.7, line_opacity=0.5,
legend_name='Unemployment Rate(%)',
reset=True)
map.create_map(path='us_states.html')
❾ 利用python爬取百度地圖火鍋數據並可視化
其實這次的爬蟲很簡單，長話短說
我們需要對city列處理
我們頭腦一定要清晰，我以前做了蠻久，但是現在一些就這次來了，我們的思路，分列，行列轉換，然後提取數據。
我們這里解釋一下，2513×1，我們要轉換成359×7。
我們這次選擇pyecharts來數據可視化，注意Pyecharts裡面省份要一樣，比如上海市不能識別，只有上海才可以識別。
還有Pyecharts只識別列表數據，所以我們需要數據類型改變。
我們需要一一對應
繪制地圖
我們來看看效果。
其實python來數據可視化比較痛苦的，所以我們在tableau裡面數據可視化一樣，好痛苦。
太痛苦，要不是為了錢，錢到了，當然要記錄一下，不記錄的話，以後又忘記了，那怎麼辦，而且還可以傳播出去。還有數據有缺失，不一定準確，數據來源於網路。強烈抗議osm把灣灣劃出我國，這個不代表本人觀點，祖國萬歲。
❿ python繪制帶有經緯度的腎地圖
可以繪制。
讀取通過eval得到一個列表，裡麵包括三個子列表，分別代表大陸+海南島+台灣，三個子列表中的具體內容是一個一個的點組所有這些點組形成一個封閉的多邊形每個點組由兩個浮點數組成：經度和緯度。
Python是一種跨平台的計算機程序設計語言是一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言最初被設計用於編寫自動化腳本(shell)，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，越多被用於獨立的、大型項目的開發Python的應用領域還是非常廣泛的，因為Python是一種解釋型腳本語言，所以可以應用的領域就非常的豐富，比如：Web和Internet開發，科學計算和統計，人工智慧，桌面界面開發，軟體開發，後端開發。