❶ 【可视化】python地图可视化_Folium
Folium是Leaflet.js的Python的API，即可以使用Python语言调用Leaflet的地图可视化能力。
其中，Leaflet是一个非常轻的前端地图可视化库。
默认参数为OpenStreetMap地图，(0,0)经纬度坐标，全球范围缩放
最简单的配置，初始化中心位置和缩放尺度
文档说内置“Mapbox Bright”和“Mapbox Control Room”，本次实验中无法加载
瓦片地址参考 http://openwhatevermap.xyz
瓦片地址参考页面顶部链接
各种要素可以设置颜色、大小、文字标记等属性，具体看操作手册
这里以高德地图为底图，添加点、线、面形状
以高德地图API的坐标提取器为准，取操场位置的坐标，并打在默认地图和高德地图上，可以看到坐标不同
做地图可视化的方法，通常有
其中
python语言近年来比较热，也有很多可视化库可以用，但是在地图的可视化方面很弱。有一些可视化库也支持一点点，如plotly内置的mapbox可视化；还有上面提到的的pyecharts可以做形状，底图(应该)可以用网络地图。但是这些或者不灵活、或者限定了底图，基本能力还是有的，虽然都不全。
背景完，具体内容到页面顶部。
❷ Python 数据可视化：地理信息可视化及扩展应用
在上一课中，我们已经介绍过使用 Plotly 实现地理信息可视化的方法。但是，那个工具对我们不是很友好，特别是由于某种不可抗力的存在，可能根本无法调试。
不过，pyecharts 的确在地理信息可视化上做得不错——如果仅做国内地图，特别推荐使用，还是通过示例来说明吧。
首先，要安装地图文件，安装方法如下：
不仅可以安装上述官方提供的地图文件，还能够自己制作个性化的地图扩展， 具体请点击这里参阅 。
有了上述基础，就可以进行地理信息可视化了（以下示例的数据源， 请点击这里查看 ）。
实现上述效果的类是 Geo，默认情况下绘制散点图，此外可以实现 type='effectScatter'（闪耀的散点图）和 type='heatmap'（热图）。
此图也是动态交互的，通过左侧图例选择不同数值范围，相应地会显示该范围内的数据。
如果按照前面所述安装了各种地图文件，还可以在 geo.add 方法中规定地理范围。
在 pyecharts 地图中认可的城市名称都如同上述结果显示的那样，例如“阜新”，不要写成“阜新市”。
下面就绘制江苏省的空气质量分布图。
输出结果：
这里的 geo.add 参数与前面的不同，导致了展示效果的差异。
一直以来，房价都是人们关注的话题，下面就用可视化的方式研究一下近十年（2009—2018 年）全国部分城市平均房价（数据源： https://github.com/qiwsir/DataSet/tree/master/house ）。
输出结果：
在热图查看房价的基础上，为了更准确查看某些城市的房价走向，可以使用折线图看看趋势，例如下列几个城市。
❸ python 怎么绘制和使用地图
可以用PIL处理图像的时候自己生成图片吧，具体不知道你是要做啥？
❹ Python制作疫情地图--第二弹 绘制词云
详细讲解视频地址 —— 详细视频讲解
详细讲解视频地址 —— 详细视频讲解
第一弹传送门
❺ python 和 html 如何实现 自制地图 鼠标悬停动作
Python作为当下最热门的编程语言，在2018年世界脚本语言排行榜中位列榜首，已经成为了多个领域的首选语言。能用到Python 的地方非常多。从入门级小白到专业级的大佬，数据挖掘、科学计算、图像处理、人工智能，Python 都可以胜任。Python都被用在哪儿？自Python由Guido van Rossum于1989年底发明创建以来，基于此项技术的网站和软件项目已经有了数千个。Python 由于其独特性，使其在各种编程语言中脱颖而出，在全世界拥有大量拥护它的程序员。Python 的优点是什么？简单、免费、兼容性、面向对象、 函数库在哪里使用 Python 语言？
❻ 使用 Python 地图绘制工具 -- folium 全攻略
1. 准备工作
有朋友可能没用过 folium ，它其实就是 python 的一个 专业绘制地图 的第三方库，所以在使用之前需要先安装它。
在安装完成之后，我们可以在 jupyterlab 进行演示如下：
对于上面的输出，其实是一个 可交互 的地图，支持放大缩写拖拽等等。
如果你想将输出存在本地，可以这样来：
可以看到本地就存了这个一个文件，浏览器打开就可以进行交互式操作了。
以上就是一个平平淡淡的过程......
2. 关于folium.Map()
在上一部分我们可以看到这个 map 玩意直接就是一个地图啦，这里我们就介绍一下它常用的几个参数。
参数可真多啊！！
以上是常用的一些参数，而最常用的莫过于 location 、 zoom_start 和 tiles 等。
内建地图样式 还有一下几种：
我们简单试下 location 和 zoo_start 参数：
可以看到 清华大学校区
以上对 Map 的参数进行了简单的介绍，接下来，我们就来看看地图底图样式的选取情况吧~
3. 内建地图底图样式
我们看到 folium 其实有好几种内建地图底图样式，其中部分需要去申请 key ，由于我这边没有申请成功就不做演示了。
地势地形底图
黑白无标记底图
水墨画底图
以上就是内建地图底图样式的一些展示，部分需要key的大家可以去这个网站申请：
另外，在这里也可以找到一些地图底图
我后续也会去研究这些地图底图样式，试着分享更多有趣的地图分享给大家。
当然了，国内咱们用的较多的地图是高德、网络和腾讯地图等，接下来我们就来玩玩！
4. 多种第三方地图底图样式
这里我将演示高德地图、智图GeoQ和腾讯地图等
高德地图的 中英文地图、卫星影像图、街道图与常规图
中英文地图
纯英文地图
卫星影像图
街道图
常规图
反正我觉得这个蛮好的，用起来简单
多种风格地图，即拿即用
彩色版
暖色版
灰色版
蓝黑版
英文版
中国行政区划边界
水系专题
街道网图
暖色街道网图
需要注册一个key
天地图影像
天地图影像注记
天地图矢量
天地图矢量注记
天地图地形
天地图地形注记
网络地图我这边测试失败了，暂时没有找到合适的替换方案。
5. 补充
其实，我们还可以找更多的 地图底图瓦片URL 来进行替换，多样化我们的地图绘制。
另外，大家在用经纬度坐标点进行地图绘制的时候，比如标记点、绘制区域、热力图绘制等等， 需要考虑经纬度坐标是哪个地图系下面的，然后再用对应地图系的相关底图进行绘制才准确！
❼ “Python”使用Pyecharts生成疫情分布地图
最近受江苏疫情影响，好多小伙伴都居家办公咯！为了密切关注疫情动态，最近写了爬取疫情分布的脚本，参考上篇链接。
既然我们已经获得了相应的江苏各个地级市的疫情数据，那么我们如何来使用Python实现将数据可视化在地图上呢？
Apache Echarts 是一个由网络开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了。
简单来说，pyecharts具有以下特性：
3. Pyecharts 安装
使用pip进行安装如下：
因为我们需要使用pycharts绘制地图，此时我们还需要安装相应的地图文件包：
其中：
echarts-countries-pypkg 包为全球国家地图
echarts-china-provinces-pypkg包为中国省级地图
echarts-china-cities-pypkg 包为中国市级地图
安装完上述绘制地图相关的python包后，我们接下来开始画疫情分布地图。
首先，我们先来查看一段Pyecharts相关实现：
上述代码解释如下：
运行后会在当前目录生成 map_jiangsu_0803.html,用浏览器打开后结果如下：
当鼠标移动到对应区域后，会显示出对应地级市今日新增人数。
上述脚本虽然可以实现我们的功能，但是颜色灰灰的，太过于单调，接下来我们来想办法进行美化,实现代码如下：
代码解释如下：
运行后会在当前目录生成 map_jiangsu_0803_new.html,用浏览器打开后结果如下：
同理我们可以得到现有确诊人数分布如下：
进而我们可以得到累计确诊人数分布如下：
❽ 如何用Python绘制JS地图
Folium是建立在Python生态系统的数据整理（Datawrangling）能力和Leaflet.js库的映射能力之上的开源库。用Python处理数据，然后用Folium将它在Leaflet地图上进行可视化。
概念
Folium能够将通过Python处理后的数据轻松地在交互式的Leaflet地图上进行可视化展示。它不单单可以在地图上展示数据的分布图，还可以使用Vincent/Vega在地图上加以标记。
这个开源库中有许多来自OpenStreetMap、MapQuest Open、MapQuestOpen
Aerial、Mapbox和Stamen的内建地图元件，而且支持使用Mapbox或Cloudmade的API密钥来定制个性化的地图元件。
Folium支持GeoJSON和TopoJSON两种文件格式的叠加，也可以将数据连接到这两种文件格式的叠加层，最后可使用color-brewer
配色方案创建分布图。
安装
安装folium包
开始创建地图
创建底图，传入起始坐标到Folium地图中：
importfolium
map_osm= folium.Map(location=[45.5236, -122.6750]) #输入坐标
map_osm.create_map(path='osm.html')
Folium默认使用OpenStreetMap元件，但是Stamen Terrain, Stamen Toner, Mapbox Bright 和MapboxControl空间元件是内置的：
#输入位置，tiles，缩放比例
stamen =folium.Map(location=[45.5236, -122.6750], tiles='Stamen Toner',zoom_start=13)
stamen.create_map(path='stamen_toner.html')#保存图片
Folium也支持Cloudmade 和 Mapbox的个性化定制地图元件，只需简单地传入API_key ：
custom =folium.Map(location=[45.5236, -122.6750], tiles='Mapbox',
API_key='wrobstory.map-12345678')
最后，Folium支持传入任何与Leaflet.js兼容的个性化地图元件：
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')
地图标记
Folium支持多种标记类型的绘制，下面从一个简单的Leaflet类型的位置标记弹出文本开始：
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')#文字标记
map_1.simple_marker([45.3311,-121.7113], popup='Timberline Lodge')
map_1.create_map(path='mthood.html')
Folium支持多种颜色和标记图标类型：
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') #标记图标类型为云
map_1.simple_marker([45.3311,-121.7113], popup='Timberline Lodge',marker_color='green') #标记颜色为绿色
map_1.simple_marker([45.3300,-121.6823], popup='Some OtherLocation',marker_color='red',marker_icon='info-sign')
#标记颜色为红色，标记图标为“info-sign”)
map_1.create_map(path='iconTest.html')
Folium也支持使用个性化的尺寸和颜色进行圆形标记：
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')
简单树叶类型标记
map_2.circle_marker(location=[45.5215,-122.6261], radius=500,
popup='Laurelhurst Park',line_color='#3186cc',
fill_color='#3186cc')#圆形标记
map_2.create_map(path='portland.html')
Folium有一个简便的功能可以使经/纬度悬浮于地图上：
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功能允许标记动态放置：
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也支持来自Leaflet-DVF的Polygon（多边形）标记集：
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)#三边形标记
map_5.polygon_marker(location=[45.5132,-122.6708], popup='Hawthorne Bridge',fill_color='#45647d', num_sides=4,radius=10)#四边形标记
map_5.polygon_marker(location=[45.5275,-122.6692], popup='Steel Bridge',fill_color='#769d96', num_sides=6, radius=10)#四边形标记
map_5.polygon_marker(location=[45.5318,-122.6745], popup='Broadway Bridge',fill_color='#769d96', num_sides=8,radius=10) #八边形标记
map_5.create_map(path='bridges.html')
Vincent/Vega标记
Folium能够使用vincent 进行任何类型标记，并悬浮在地图上。
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层叠加
GeoJSON 和TopoJSON层都可以导入到地图，不同的层可以在同一张地图上可视化出来：
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)#导入geoJson层
ice_map.geo_json(geo_path=topo_path,topojson='objects.antarctic_ice_shelf')#导入Toposon层
ice_map.create_map(path='ice_map.html')
分布图
Folium允许PandasDataFrames/Series类型和Geo/TopoJSON类型之间数据转换。Color Brewer 颜色方案也是内建在这个库，可以直接导入快速可视化不同的组合：
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'#美国失业率文件
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')
基于D3阈值尺度，Folium在右上方创建图例，通过分位数创建最佳猜测值，导入设定的阈值很简单：
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爬取百度地图火锅数据并可视化
其实这次的爬虫很简单，长话短说
我们需要对city列处理
我们头脑一定要清晰，我以前做了蛮久，但是现在一些就这次来了，我们的思路，分列，行列转换，然后提取数据。
我们这里解释一下，2513×1，我们要转换成359×7。
我们这次选择pyecharts来数据可视化，注意Pyecharts里面省份要一样，比如上海市不能识别，只有上海才可以识别。
还有Pyecharts只识别列表数据，所以我们需要数据类型改变。
我们需要一一对应
绘制地图
我们来看看效果。
其实python来数据可视化比较痛苦的，所以我们在tableau里面数据可视化一样，好痛苦。
太痛苦，要不是为了钱，钱到了，当然要记录一下，不记录的话，以后又忘记了，那怎么办，而且还可以传播出去。还有数据有缺失，不一定准确，数据来源于网络。强烈抗议osm把湾湾划出我国，这个不代表本人观点，祖国万岁。
❿ python绘制带有经纬度的肾地图
可以绘制。
读取通过eval得到一个列表，里面包括三个子列表，分别代表大陆+海南岛+台湾，三个子列表中的具体内容是一个一个的点组所有这些点组形成一个封闭的多边形每个点组由两个浮点数组成：经度和纬度。
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发Python的应用领域还是非常广泛的，因为Python是一种解释型脚本语言，所以可以应用的领域就非常的丰富，比如：Web和Internet开发，科学计算和统计，人工智能，桌面界面开发，软件开发，后端开发。