python繪制美國地圖

『壹』 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？

『貳』 用Pyecharts繪制美國地圖

運行結果如下

關鍵所在：

運行結果如本文題圖所示。
從運行結果來看，圖上沒有發現缺失的數據，說明原始數據CSV文件中各州的名稱與pyecharts的地圖中各州的名稱是一一對應沒有錯漏的。如果換成別的國家，就無法保證了。比如重新繪制一個義大利的疫情地圖如下圖所示：

『叄』 美國地圖怎麼畫

美國地圖怎麼畫如下：

1、先畫出美洲左邊的地圖輪廓。

2、接著畫出右邊的非洲和亞洲。

3、畫出澳洲。

4、最後塗上相應的顏色就畫好了。

繪畫的要點：

1、從裝飾畫開始研習。畫面分割，點線面構成，視覺平衡，畫面元素排布的節奏感。顏色搭配，顏色分布等等 ，色彩心理學。從學習視覺美感的最基本規律出發，對以後任何一階段的美術學習幫助都很大。

2、接著素描繪畫開始學習。先學會結構素描，用線條來表達結構關系，空間透視關系。從簡單幾何形體寫生到復雜幾何形體，再到石膏頭像和靜物寫生。學會如何運筆，如何畫出流暢的線條。目的是學習對物體空間結構表達。

3、通過靜物和風景寫生的方式學習色彩構成，顏色的使用規律，這部分與平面構成中的色彩搭配和分布相呼應。如何用色彩的對比來塑造光影體積，不同光源下不同物體材質的表現，色彩心理學。

『肆』 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！

『伍』 如何用R繪制地圖

這里主要介紹下在R語言中繪制地圖的個人琢磨的思路。繪制地圖步驟有三：
你得需要繪制地圖；（約等於廢話）
你得有要繪制地圖的地理信息，經緯度啊，邊界啊等等；
你得利用2的數據在R中畫出來。
以上步驟中，目前最關鍵的是2，一旦2的數據有了，在R中不就是把它們連起來嘛，這個對於R來說就是調戲它，就跟全民調戲小黃雞一樣。
R語言中繪制地圖的思路也是由於2的獲取方式不一樣而分開的。
第一種思路：有一些R包中存儲著常見地圖的數據，比如maps包中存有世界地圖、美國地圖、美國各州郡地圖、法國地圖以及加拿大城市地圖等，載入了這個包，就可以輕松愉快地繪制上述地圖。mapdata包中存有中國地圖的數據，但是比較舊了，這個數據，重慶還沒有從四川分出來呢。
第二種思路：我先去一個地方所畫圖的地理數據，然後讀入R進行繪制。比如由於mapdata中的中國地圖比較久遠了，謝老大的《終於搞定中國分省市地圖》一文中就介紹了，先從國家基礎地理信息中心中國各省市的地理數據，之後再繪制。後來肖凱老師又介紹googleVis包也可以按照這個思

『陸』 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')