python绘制世界地图
python中basemap的用法
一、介绍Python是一种高级编程语言，被广泛应用于科学计算、数据分析和可视化等领域。
而basemap则是Python中用于绘制地理信息数据的工具库，它基于Matplotlib，可以帮助开发者轻松地创建各种地图投影，并在地图上添加各种元素。
本文将详细介绍Python中basemap的用法，包括安装、基本绘图、地图投影等方面。
二、安装要使用basemap，首先需要安装它。
可以通过pip命令在终端中安装basemap：```pythonpip install basemap```在安装过程中可能会遇到一些依赖库的安装问题，建议事先了解并解决这些问题。
三、基本绘图1. 导入basemap库在Python脚本中，首先要导入basemap库：```pythonfrom mpl_toolkits.basemap import Basemapimport matplotlib.pyplot as plt```2. 创建地图对象接下来可以创建一个地图对象，并设置地图的中心位置、缩放比例、投影方式等参数：```pythonmap = Basemap(projection='merc', llcrnrlat=-80, urcrnrlat=80, llcrnrlon=-180, urcrnrlon=180, lat_ts=20, resolution='c')```其中projection参数用于指定地图投影类型，llcrnrlat和urcrnrlat用于设置地图的纬度范围，llcrnrlon和urcrnrlon用于设置地图的经度范围，lat_ts用于设置真实纬度的伪吸收者纬度，resolution用于设置地图的精细程度。
3. 绘制地图有了地图对象之后，就可以开始在地图上绘制各种元素了，比如陆地、海洋、国界线、河流等等。
以绘制陆地和海洋为例，可以使用下面的代码：```pythonmap.drawcoastlines()map.drawcountries()map.fillcontinents(color='coral', lake_color='aqua')map.drawmapboundary(fill_color='aqua')```四、地图投影地图投影是指将地球表面的三维坐标转换为平面上的二维坐标，以便在地图上进行绘制和标注。
map用法 python -回复
map用法python -回复如何使用Python中的地图（Maps）功能地图在日常生活中扮演着重要的角色，无论是查找位置、规划路线还是探索地理信息，地图都是不可或缺的工具。
Python作为一种流行的编程语言，也提供了各种库和模块来处理地理空间数据。
其中之一是地图（Maps）功能，它可以帮助我们在Python中创建、可视化和分析地理空间数据。
本文将一步一步地介绍如何使用Python中的地图功能。
第一步：安装必要的库在开始之前，我们需要确保已经安装了以下必要的库：- `geopandas`: 用于处理地理空间数据的Python库。
- `matplotlib`: 用于绘制地图数据的Python库。
- `descartes`: 用于绘制地图数据的Python库的补充。
- `contextily`: 用于添加地图背景图的Python库。
我们可以通过在终端或命令提示符中运行以下命令来安装这些库：pip install geopandas matplotlib descartes contextily第二步：导入必要的模块一旦我们安装了这些库，我们需要在Python脚本中导入它们。
打开你喜欢的Python编辑器，并添加以下导入语句：pythonimport geopandas as gpdimport matplotlib.pyplot as pltfrom descartes import PolygonPatchimport contextily as ctx第三步：创建地图现在我们已经准备好开始创建地图了。
我们将从一些地理空间数据开始，可以使用常用的数据格式，如Shapefile、GeoJSON等。
假设我们有一个名为`world.shp`的Shapefile文件，其中包含了全球各个国家的边界信息。
我们可以使用`geopandas`库中的`read_file()`函数读取这个Shapefile文件：pythonworld = gpd.read_file('world.shp')接下来，我们可以使用`matplotlib`库来绘制这个地图，并且为每个国家添加不同的颜色来区分。
cmaps 用法 python
Cmaps是一个在Python中用于创建概念地图的开源工具。
概念地图是一种可以帮助人们组织和理清思维的图形化工具，它可以帮助用户将各种概念、主题和想法进行整理和连接，从而更好地理解和分析知识。
Cmaps提供了丰富的功能和灵活的应用方式，让用户可以根据自己的需求进行定制和使用。
在本篇文章中，我们将重点介绍Cmaps在Python中的使用方法，包括安装、基本操作和高级功能等方面的内容。
通过学习本文，读者将能够对Cmaps有一个较为全面的了解，并能够在实际的工作和学习中灵活运用Cmaps来进行知识整理和思维导图的创建。
一、Cmaps的安装在使用Cmaps之前，首先需要安装Cmaps的Python库。
Cmaps 的Python库可以通过pip来安装，只需要在命令行中输入以下命令即可完成安装：```shellpip install cmaps```二、Cmaps的基本操作安装完成之后，就可以开始使用Cmaps来创建概念地图了。
下面我们将介绍Cmaps的基本操作步骤。
1. 创建概念地图我们需要创建一个新的概念地图。
在Python中，可以通过以下代码来创建一个空的概念地图对象：```pythonimport cmapscmap = cmaps.CMap()```通过上面的代码，我们成功创建了一个空的概念地图对象cmap。
接下来，我们就可以开始向这个概念地图对象中添加节点和连接线了。
2. 添加节点和连接线在概念地图中，节点代表着不同的概念或主题，而连接线则代表着节点之间的关联关系。
通过Cmaps，我们可以轻松地添加节点和连接线。
我们可以使用以下代码来向概念地图中添加一个节点：```pythonnode1 = cmap.add_node("Node 1")```上面的代码将在概念地图中添加了一个名为"Node 1"的节点，并将其赋值给了变量node1。
同样地，我们可以添加多个节点，并使用连接线将它们关联起来。
Python数据可视化库Geopandas入门学习使用Geopandas进行地理数据可视化
Python数据可视化库Geopandas入门学习使用Geopandas进行地理数据可视化在现代数据科学领域中，数据可视化是一项至关重要的技能。
通过可视化地展示数据，我们能够更好地理解和解释数据背后的模式和关系。
而在地理数据分析领域，Geopandas是一个功能强大且易于使用的Python库，它可以帮助我们处理地理空间数据，并进行高质量的地理数据可视化。
一、Geopandas简介Geopandas是一个开源的Python库，它结合了pandas和其他地理空间库的功能，使我们能够更容易地处理地理空间数据。
Geopandas的主要特点包括：1. 支持多种地理空间数据格式，如Shapefile、GeoJSON等。
2. 提供了一系列功能强大的地理空间操作和分析工具，如空间关系判断、投影转换等。
3. 兼容pandas库的数据结构，方便进行数据的整合和分析。
二、安装Geopandas在使用Geopandas之前，需要先安装该库及其依赖库。
可以通过pip命令进行安装：```pip install geopandas```安装完毕后，我们可以使用以下代码验证安装是否成功：```pythonimport geopandas as gpdworld = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))world.plot()```如果能够成功绘制世界地图，则说明Geopandas安装成功。
三、地理数据可视化示例下面通过一个简单的示例，来演示如何使用Geopandas进行地理数据的可视化。
```pythonimport geopandas as gpdimport matplotlib.pyplot as plt# 读取地图数据world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))# 绘制世界地图world.plot()# 设置图像标题和轴标签plt.title('World Map')plt.xlabel('Longitude')plt.ylabel('Latitude')# 显示图像plt.show()```以上代码首先使用Geopandas读取了世界地图的数据，然后通过plot()函数绘制地图。
利用python绘制中国地图（含省界、河流等）
利⽤python绘制中国地图（含省界、河流等）我们可以使⽤Basemap这个⼯具包来实现中国地图的绘制⾸先需要加载⼀些包：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.basemap import BasemapBasemap包就是⽓象画图的利器，现在我们就可以愉快的画图了！plt.figure(1)map=Basemap()map.drawcoastlines()plt.title(r'$World\ Map$',fontsize=24)plt.show()第2⾏创建⼀个地图，第3⾏添加海岸线，这样⼀个世界地图就出来了，怎么样，很简单吧。
(plt.show()这⾏代码是⽤来显⽰图⽚的)我们发现这只是海岸线图，那么怎么将国界线添加上去呢？很简单，只要添加⼀⾏代码就可以了。
map.drawcountries()那么怎么添加河流呢？可能有些同学已经猜到了，就是drawrivers()map.drawrivers(color='blue',linewidth=0.3)好了，现在我们可以开始画中国地图了！其实只要在创建地图时指定⼀下范围就可以了，查阅资料发现，中国的经纬度范围是东经135度2分30秒-东经73度40分，北纬3度52分-北纬53度33分。
map=Basemap(llcrnrlon=70,llcrnrlat=3,urcrnrlon=139,urcrnrlat=54)CHN='G:\python_material\MapOfChina'CHN的值就是解压后的地图⽂件所在的地址。
下⾯我们就可以加⼊省界了！map.readshapefile(CHN+'\gadm36_CHN_shp\gadm36_CHN_1','states',drawbounds=True)别忘了把台湾省加上去map.readshapefile(CHN+'\gadm36_TWN_shp\gadm36_TWN_1','taiwan',drawbounds=True)还可以在地图上加上经纬度，⽐如我们要画5条经纬线，可以这么做：parallels = np.linspace(3,55,5)map.drawparallels(parallels,labels=[True,False,False,False])meridians = np.linspace(70,140,5)map.drawmeridians(meridians,labels=[False,False,False,True])⼤功告成！但是，emmm，我们发现好像有点歪？我们可以在创建地图时选择投影参数。
geopandas-python中地理信息绘图利器
geopandas-python中地理信息绘图利器在python中，我们通常使用seaborn或者matplotlib来进行数据的可视化。
但在涉及到地理位置信息的可视化问题时，python中的geopandas模块可以帮助我们更加快速的生成想要的图片。
这里我们以geopandas内置的世界数据为例首先导入所需的包，读取世界数据：import geopandas as gpimport foliumimport matplotlib.pyplot as pltfrom cartopy import crs as ccrs%matplotlib inlinegp_world = gp.read_file(gp.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))#首先观察数据的前几行gp_world.head()世界数据读取城市数据：gp_cities = gp.read_file(gp.datasets.get_path('naturalearth_cities'))gp_cities. head()城市数据绘制出世界地图：ax = gp_world.plot()世界地图绘制除去南极洲外的数据：mask = (gp_world['name'] != 'Antarctica') & (gp_world['pop_est'] > 0)gp_world = gp_world[mask]ax = gp_world.plot()世界地图(除南极洲)绘制世界人口分布：fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 9))ax = gp_world.plot(ax=ax, column='pop_est')世界人口分布绘制世界人均GDP：#计算人均GDPgp_world['gdp_per_cap'] = gp_world.gdp_md_est / gp_world.pop_estfig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 12))ax = gp_world.plot(ax=ax, column='gdp_per_cap', cmap='inferno_r', edgecolor='k', lw=0.2)#关闭坐标轴ax.axis('off')plt.show()世界人均GDP分布绘制国家轮廓及城市地理位置：fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 12))#画出国家的轮廓ax = gp_world.plot(ax=ax, color='w', edgecolor='#aaaaaa', lw=1)#画出城市的位置ax = gp_cities.plot(ax=ax, color='none', edgecolor='#003366', lw=2, alpha=0.7)#关闭坐标轴ax.axis('off')plt.show()城市与国家将两个数据集合并，绘制出城市分布：#将两个数据集合并gp_cities_countries = gp.sjoin(gp_cities, gp_world, how='inner', op='within')fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 12))ax = gp_world.plot(ax=ax, color='#eeeeee', edgecolor='#999999', lw=1)ax = gp_cities_countries.plot(ax=ax, column='gdp_per_cap', cmap='inferno_r', edgecolor='k', lw=1, alpha=0.8)ax.axis('off')plt.show()合并后的城市与国家使用不同的colormap绘图：cmaps = ['viridis', 'plasma', 'inferno', 'YlOrRd', 'YlGnBu', 'summer', 'autumn', 'bone', 'RdPu']fig, axes = plt.subplots(3, 3, figsize=(12, 8), facecolor='#333333')for cmap, ax in zip(cmaps, axes.flatten()): ax = gp_world.plot(ax=ax, cmap=cmap) ax.set_title(cmap, color='w') ax.axis('off')plt.show()不同的colormap效果通过观察数据集，我们可以看到geopandas模块主要是通过geometry这一特征来进行地图的绘制。
pyecharts的map的用法
pyecharts的map的用法pyecharts是Python中一款基于Echarts的数据可视化库，可以通过简单的Python代码生成高质量的图表，包括折线图、柱状图、散点图等等。
其中，pyecharts的map模块可以用于绘制各省市地图，并展示相关的数据。
本文将详细介绍pyecharts的map模块的使用方法，一步一步回答中括号内的内容。
1. pyecharts的map模块介绍pyecharts的map模块是为了能够在地图上展示相关的数据而设计的。
它提供了各个级别的地图，包括全国、各省、各市等，可以通过简单的代码实现数据的可视化展示。
2. 准备工作在开始使用pyecharts的map模块之前，我们需要先安装相应的库。
可以通过以下代码来安装pyecharts和相关依赖库：pip install pyecharts安装完成后，我们可以导入pyecharts的map模块，以便后续使用：pythonfrom pyecharts.charts import Map3. 创建地图实例在使用map模块之前，我们需要创建一个地图实例。
可以通过以下代码创建一个全国地图的实例：pythonmap_instance = Map()4. 添加数据接下来，我们需要向地图实例中添加相关的数据。
可以使用`add` 方法来添加数据。
具体添加的数据格式是一个列表，每个列表项包含两个值，第一个值表示地点名称，第二个值表示该地点对应的数据。
以绘制全国各省份的地图为例，我们可以通过以下代码添加数据：pythonmap_instance.add("全国各省份", provinces, values)其中，`provinces` 是一个包含各个省份名称的列表，`values` 是一个包含各个省份对应数据的列表。
5. 设置地图参数在绘制地图之前，我们可以通过设置地图的参数来调整显示效果。
可以使用`set_global_opts` 方法来设置地图参数。
Python地图可视化：folium绘制轨迹
Python地图可视化：folium绘制轨迹folium安装我是直接使⽤anaconda prompt安装：pip install folium绘制路径folium的坐标系是WGS84坐标系。
import foliumimport osimport pandas as pdimport numpy as npdef read_gps_data(path):P = pd.read_csv(path, header=None, dtype=np.double).values # 读取csv⽂件，输出为narraylocations_nav = P[:, 0:2].tolist() # narray转换成listlocations_true = P[:, 2:4].tolist()return locations_nav, locations_truedef draw_gps(locations_nav, locations_true, output_path, file_name):"""绘制gps轨迹图:param locations: list, 需要绘制轨迹的经纬度信息，格式为[[lat1, lon1], [lat2, lon2], ...]:param output_path: str, 轨迹图保存路径:param file_name: str, 轨迹图保存⽂件名:return: None"""m = folium.Map(locations_true[0], zoom_start=30, attr='default') # 中⼼区域的确定folium.PolyLine( # polyline⽅法为将坐标⽤实线形式连接起来locations_true, # 将坐标点连接起来weight=4, # 线的⼤⼩为4color='red', # 线的颜⾊为红⾊opacity=0.8, # 线的透明度).add_to(m) # 将这条线添加到刚才的区域m内folium.PolyLine( # polyline⽅法为将坐标⽤虚线形式连接起来locations_nav, # 将坐标点连接起来weight=2, # 线的⼤⼩为2color='blue', # 线的颜⾊为蓝⾊opacity=0.8, # 线的透明度dash_array='5' # 虚线频率).add_to(m) # 将这条线添加到刚才的区域m内# 起始点，结束点folium.Marker(locations_true[0], popup='<b>Starting Point</b>').add_to(m)folium.Marker(locations_true[-1], popup='<b>End Point</b>').add_to(m)m.save(os.path.join(output_path, file_name)) # 将结果以HTML形式保存到指定路径if __name__ == '__main__':path1 = '../gps/385276_pos.csv' # 前两列预估值，后两列真值locations_nav, locations_true = read_gps_data(path1)draw_gps(locations_nav, locations_true, '../drawing', '385276.html')⽤浏览器打开html⽂件：。
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给图表区域着色
使用fill_between方法（x轴数值，其他y轴数值，facecolor颜色，alpha着色透明度）plt.fill_between(dates, highs, lows, facecolor='blue', alpha=0.1)
错误检查
使用try-excpt进行对出现错误进行什么
如文件中有个位置没有数值：
try:
current_date = datetime.strptime(row[0], "%Y-%m-%d")
high = int(row[1])
low = int(row[3])
except ValueError:
print(current_date, 'missing data')
else:
dates.append(current_date)
highs.append(high)
lows.append(low)
制作世界人口地图：JSON 格式
world_population.py
导入json
导入json的文件设置个变量名为fliename
导入country_codes模块中的get_coutry_code函数
打开这个文件重名为f
将文件数据转化为列表传递给变量pop
for循环pop到pop_dict:
如果pop_dict中的键Year的值为2010：
执行pop_dict的Country Name键的值传递给变量country_name
整数类型（浮点数类型（pop_dict中的Value键的值传递给变量poplation））
给函数get_coutry_code赋值实参coutry_name传递给变量code
输出country_name + poplation
获取两个字母的国别码
country_codes.py
导入from pygal_maps_world.i18n 中的COUNTRIES
创建函数get_country_code()添加形参country_name:
for 循环COUNTRIES字典：
如果字典中的值== 形参的值：
返回字典的键
返回None
添加三个实参并输出出来(get_country_code('Andorra'))，(get_country_code('United Arab Emirates'))，(get_country_code('Afghanistan'))
world_population.py
import json
from country_codes import get_country_code
filename = 'population_data.json'
with open(filename) as f:
pop_data = json.load(f)
for pop_dict in pop_data:
if pop_dict['Year'] == '2010':
country_name = pop_dict['Country Name']
population = int(float(pop_dict['Value']))
code = get_country_code(country_name)
if code:
print(country_name + ": " + population)
else:
print('ERROR - ' + country_name)
country_codes.py
from pygal_maps_world.i18n import COUNTRIES
def get_country_code(country_name):
for code, name in COUNTRIES.items():
if name == country_name:
return code
return None
print(get_country_code('Andorra'))
print(get_country_code('United Arab Emirates'))
print(get_country_code('Afghanistan'))
制作世界地图
导入pygal.maps.world
wm = pygal.maps.world()
添加wm标题
设置添加国家
创建一个以svg形式的文件
import pygal.maps.world
wm = pygal.maps.world()
wm.title = 'North, Central, and South America'
wm.add('North America', ['ca', 'mx', 'us'])
wm.add('Central America', ['bz', 'cr', 'gt', 'hn', 'ni', 'pa', 'sv'])
wm.add('South America', ['ar', 'bo', 'br', 'cl', 'co', 'ec', 'gf','gy', 'pe', 'py', 'sr', 'uy', 've']) wm.render_to_file('americas.svg')
在世界地图上呈现数字数据
导入pygal_maps_world.maps
wm = pygal_maps_world.maps.World()
设置标题
wm添加（‘’{‘国家缩写’人口数量，}）
import pygal_maps_world
wm.pygal_maps_world.maps.World()
wm.title = 'abc'
wm.add('abc',{'ca'}:341535252,{'us'}:463262234)
wm.render_to_file('abc')
绘制完整的世界人口地图
在world_population.py模块中添加空列表cc_populations
code = get_country_code（country）
在进行if判断如果code内不为空:
空列表cc_populations[code] = 人口数量
wm = pygal_maps_world.maps.World()
设定标题
添加cc_populations
cc_populations = {}
code = get_country_code（country）
if code：
cc_populations[code] = population
wm = pygal_maps_world.maps.World()
wm.title = 'x'
wm.add('x',cc_populations)
wm.render_to_file('x.svg')
根据人口数量将国家分组
添加三个字典根据国家不同数量进行分类
cc_1,cc_2,cc_3 ={},{},{}
for cc,pop in cc_populations：
if判断如果人口数超过1亿：
cc_1[cc] = pop
elif判断如果人口数超过10亿：
cc_2[cc] = pop
else:
cc_3[cc] = pop
添加三个子典
wm.add('1亿'，cc_1)
wm.add('10亿',cc_2)
wm.add('其他'，cc_3)
使用Pygal 设置世界地图的样式
从pygal.style导入RotateStyke
设定颜色wm_style = RotateStyle('#336699')
wm = pygal.Worldmap(style=wm_style)
加亮颜色主题
从pygal.style 导入LightColorizedStyle as LCS
在wm_style = RotaeStyle(‘#336699’)添加base_style = LCS。