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  • 利利用用python绘绘制制中中国国地地图图 含含省省界界河河流流等等 这篇文章主要介绍了利用python绘制中国地图帮助大家更好的理解和使用python绘制图形感兴趣的朋友可 了解下 我们可 使用Basemap这个工具包来实现...
  • 主要介绍了利用python绘制中国地图,帮助大家更好的理解和使用python绘制图形,感兴趣的朋友可以了解下
  • 我们可以使用Basemap这个工具包来实现中国地图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...

    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 np

    import matplotlib.pyplot as plt

    from mpl_toolkits.basemap import Basemap

    Basemap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)

    a104e5528e49f04442d821269066bc8f.png

    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()

    adf01c6f57d3189272ee51a8b6f1137e.png

    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)

    e2002758e2222bd03d2b98a0c438f1ee.png

    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)

    a694f9be3703b520687fc458fea8e8c7.png

    好了,一个中国地图就出来了!但是我们发现,好像少了点什么,没错就是省界。我们可以在https://gadm.org/download_country_v3.html下载中国大陆和台湾省的行政区域的shape文件,下载后解压,然后加入下面的代码。

    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)

    ccb07e2b06d963ffff6f0db4bcba6a8f.png

    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])

    07e26f7fc40dc2bcb71ddd45be962bec.png

    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。

    map=Basemap(llcrnrlon=70,llcrnrlat=3,urcrnrlon=137,urcrnrlat=54,

    projection = 'lcc', lat_1 = 33, lat_2 = 45, lon_0 = 100)

    5df759efe8281210d3511559c51a2358.png

    这回正式的完成了!

    附上所有代码:

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    from mpl_toolkits.basemap import Basemap

    plt.figure(1)

    map=Basemap(llcrnrlon=70,llcrnrlat=3,urcrnrlon=139,urcrnrlat=54,

    projection = 'lcc', lat_1 = 33, lat_2 = 45, lon_0 = 100)

    map.drawcoastlines()

    map.drawcountries()

    map.drawrivers(color='blue',linewidth=0.3)

    CHN='G:\python_material\MapOfChina'

    map.readshapefile(CHN+'\gadm36_CHN_shp\gadm36_CHN_1',

    'states',drawbounds=True)

    map.readshapefile(CHN+'\gadm36_TWN_shp\gadm36_TWN_1',

    'taiwan',drawbounds=True)

    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])

    plt.title(r'$China\ Map$',fontsize=24)

    plt.show()

    以上就是利用python绘制中国地图的详细内容,更多关于python 绘制地图的资料请关注聚米学院其它相关文章!

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  • 我们旨在绘制河流塑料污染的地图。 这是一个热门话题,原因如下: 在气候变化之后,塑料污染是对我们海洋的第二大威胁。 海洋塑料污染主要来自陆地。 河流是垃圾进入海洋的通道。 例如,在巴黎市丢失的一瓶酒可能...
  • 我们可以使用basemap这个工具包来实现中国地图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...

    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 np

    import matplotlib.pyplot as plt

    from mpl_toolkits.basemap import basemap

    basemap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)

    6d92e9eda134fc6693384ebc994c7fa6.png

    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()

    13cdc6718ce865f6f21eb19e90c2c093.png

    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)

    b37d83d80de182404191ea055a454446.png

    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)

    6ecacd3f7fef4a6de3228029fbfe7d57.png

    好了,一个中国地图就出来了!但是我们发现,好像少了点什么,没错就是省界。我们可以在下载中国大陆和台湾省的行政区域的shape文件,下载后解压,然后加入下面的代码。

    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)

    5e69b0422c952cdc2bb632e24f0e86c6.png

    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])

    38c937f0a24d2632ea829d27528517fc.png

    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。

    map=basemap(llcrnrlon=70,llcrnrlat=3,urcrnrlon=137,urcrnrlat=54,

    projection = 'lcc', lat_1 = 33, lat_2 = 45, lon_0 = 100)

    98dc34f1065a68493b510f00096b7863.png

    这回正式的完成了!

    附上所有代码:

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    from mpl_toolkits.basemap import basemap

    plt.figure(1)

    map=basemap(llcrnrlon=70,llcrnrlat=3,urcrnrlon=139,urcrnrlat=54,

    projection = 'lcc', lat_1 = 33, lat_2 = 45, lon_0 = 100)

    map.drawcoastlines()

    map.drawcountries()

    map.drawrivers(color='blue',linewidth=0.3)

    chn='g:\python_material\mapofchina'

    map.readshapefile(chn+'\gadm36_chn_shp\gadm36_chn_1',

    'states',drawbounds=true)

    map.readshapefile(chn+'\gadm36_twn_shp\gadm36_twn_1',

    'taiwan',drawbounds=true)

    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])

    plt.title(r'$china\ map$',fontsize=24)

    plt.show()

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  • 大尺度地学研究需要绘制世界地图范围内的地理对象变化。网上很多python matplotlib资料,但很多函数用法都没解释清楚,例如颜色栏使用方法及位置管理等方法。当然一开始就使用GMT(Generic mapping tool)工具绘制...

    大尺度地学研究需要绘制世界地图范围内的地理对象变化。网上很多python matplotlib资料,但很多函数用法都没解释清楚,例如颜色栏使用方法及位置管理等方法。当然一开始就使用GMT(Generic mapping tool)工具绘制地图的想法,证明就是一个彻底的弯路。本文介绍的方法对于绘制小区域变化信息也是适用的,与此同时它也是数据科学专业研究必备。会话多说,直接上代码和图片结果:

    import geopandas as gpd
    import pandas as pd
    import shapely.geometry
    import matplotlib 
    matplotlib.use('Agg')
    from shapely.geometry import Polygon
    import json
    from mpl_toolkits.basemap import Basemap
    import plotly.graph_objects as go
    from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable
    import matplotlib.pyplot as plt
    import shapefile as shp
    import seaborn as sns
    import numpy as np
    import matplotlib as mpl
    sns.set(style="whitegrid", palette="pastel", color_codes=True) 
    sns.mpl.rc("figure", figsize=(10,6))
    
    
    if __name__ == "__main__":
        #serach a different projection of the basemap
        m = Basemap(resolution='c',
                    projection='kav7',
                    lat_0=0., # Center around
                    lon_0=0.) # lat 0, lon 0
        m.drawcoastlines()
        m.fillcontinents(color='coral',lake_color='aqua')
        # draw parallels and meridians.
        m.drawparallels(np.arange(-90.,91.,30.))
        m.drawmeridians(np.arange(-180.,181.,60.))
        m.drawmapboundary(fill_color='aqua')
        #plt.title("Mercator Projection")
        n_graticules = 18.
        parallels = np.arange(-80., 90, n_graticules)
        meridians = np.arange(0., 360., n_graticules)
        lw = 1
        dashes = [5,7] # 5 dots, 7 spaces... repeat
        graticules_color = 'grey'
        
        fig1 = plt.figure(figsize=(16,20))
        fig1.patch.set_facecolor('#e6e8ec')
        ax = fig1.add_axes([0.1,0.1,0.8,0.8])
    
        m.drawmapboundary(color='white', linewidth=0.0, fill_color='white')
        m.drawparallels(parallels, linewidth=lw, dashes=dashes, color=graticules_color)
        m.drawmeridians(meridians, linewidth=lw, dashes=dashes, color=graticules_color)
        m.drawcoastlines(linewidth=0)
        m.fillcontinents('grey', lake_color='grey')
        m.drawcountries(linewidth=1, linestyle='solid', color='white', zorder=30)
    
        #title = plt.title('World map (Kavrayskiy 7)', fontsize=20) 
        #title.set_y(1.03) # Move the title a bit for niceness
        
        #the second step is ploy symbols on the maps
        #we should use matplotlib.pyplot.scatter function
        #plt.savefig('thisarea.png', bbox_inches='tight')
        #plot some shapefile on the basemap as symbols
        #get the centriod points of thegeomerties 
        data = pd.read_csv('stars.xy', sep=" ", header=None)
        data.columns = ["LONGITUDE", "LATITUDE"]
        #print(data)
        lats = data['LATITUDE'].values
        lons = data['LONGITUDE'].values
        x1, y1 = m(lons, lats) # Convert coords to projected place in figur
        
        cmap=plt.cm.jet
        cmaplist = [cmap(i) for i in range(cmap.N)]
        cmaplist[0] = (.5, .5, .5, 1.0)
        #in fact it's the RGBA
        bounds = np.arange(0.5, 10.5, 1)
        print(bounds)
        norm = mpl.colors.BoundaryNorm(bounds, cmap.N)
        print(norm)
        tag = np.random.randint(1, 10, 68)
        #we define our numerical value and store them in te tag 
        #tag[10:12] = 0
        print(tag)
        cmap = mpl.colors.LinearSegmentedColormap.from_list(
        'Custom cmap', cmaplist, cmap.N)
        #c represent marker color, s represent marker size 
        #if numerical value is provided to C as the tag, 
        m.scatter(x1, y1,
              c=tag, 
              cmap=cmap, norm=norm,
              marker="o", 
              zorder=10, 
              alpha=0.8)
        #print(x1)
        #we shoud define custom discrete colorbar in the third step
        divider = make_axes_locatable(ax)
        cax = divider.append_axes("right", size="2%", pad=0.1)
        #ax2 = fig1.add_axes([0.95, 0.1, 0.03, 0.8])
        cb = mpl.colorbar.ColorbarBase(cax, cmap=cmap, norm=norm,
        spacing='proportional', boundaries=bounds, format='%1i')
        cb.ax.set_yticklabels(['-100--50','-50--20','-20--10','-10-0','0-10','10-20','20-50', '50-100', '>100'])  # horizontal colorbar
        cax.set_ylabel('Area change (%)')
        #print(np.random.randint(100, 500, 68))
        #modify ticks info
        plt.savefig('thisarea.png', bbox_inches='tight')
        #
        
       
    
    

    c9dc7ae830d19be3e3a3e01cdecf7f55.png

    这里的点表示的是世界上面积最大的一些代表性湖泊矢量中心点的经纬度坐标,然后记住需要转换到对应的投影面上。这里选择kav7投影,主要是它和wgs84比较接近,而且显示出来的效果比较好看一点。

    画图时最重要的是下面函数,看起来函数解释很全的,说白了就是给定x,y位置,在对应画板上画出指定大小和颜色的标记。

    A scatter plot ofyvs.xwith varying marker size and/or color.

    matplotlib.pyplot.scatter(x,y,s=None,c=None,marker=None,cmap=None,norm=None,vmin=None,vmax=None,alpha=None,linewidths=None,verts=<deprecated parameter>,edgecolors=None,*,plotnonfinite=False,data=None,**kwargs)

    但这里有几个函数参数要仔细解释一下:

    cmap:AColormapinstance or registered colormap name.cmap is only used ifc is an array of floats

    这里的解释非常具有误导性和表述模糊不清。实际上,正确的接应该是将它看成0与1之间的浮点数值与RGBA之间的对照表。

    我们的目标是将这些湖泊变化按照面积变化的几个刻度进行分类,然后通过匹配这些分类的颜色表,将其标注在世界地图上。例如这里的“-50--20”表示面积在一段时期变小-50-20%之间的湖泊用蓝色标注出来。

    For floats, X should be in the interval [0.0, 1.0] to return the RGBA values X*100 percent along the Colormap line.

    For integers, X should be in the interval [0, Colormap.N) to return RGBA values indexed from the Colormap with index X.

    这里存在的第一个问题是明明我要用9种颜色表示,为什么颜色栏和值不对应?

    实际上,我们需要定义两个变量来存储,然后想办法使用matplotlib.ticker.Formatter

    Norm: ,norm is used to scale the color data,c, in the range 0 to 1, in order to map into the colormapcmap (简单理解就是将颜色数据映射到0到1范围)

    之所以颜色栏和标注值不对应,主要是因为bounds 元素个数与set_yticklabels中自定义标签个数不对应,然后还要考虑设置ColorbarBase的ticks参数,让颜色值落在【0.9】之间

    cmap=plt.cm.jet

    cmaplist = [cmap(i) for i in range(cmap.N)]

    cmaplist[0] = (.5, .5, .5, 1.0)

    #in fact it's the RGBA

    bounds = np.arange(0.5, 10.5, 1)

    print(bounds)

    print(bounds-0.5)

    print("......")

    norm = mpl.colors.BoundaryNorm(bounds, cmap.N)

    print(norm)

    tag = data['RESULTS'].values

    #we define our numerical value and store them in te tag

    #tag[10:12] = 0

    print(tag)

    s = [ i*100 for i in tag]

    cmap = mpl.colors.LinearSegmentedColormap.from_list(

    'Custom cmap', cmaplist, cmap.N)

    #c represent marker color, s represent marker size

    #if numerical value is provided to C as the tag,

    m.scatter(x1, y1,

    c=tag,

    s = s,

    cmap=cmap,

    norm=norm,

    marker="o",

    zorder=10,

    alpha=0.8)

    #print(x1)

    #we shoud define custom discrete colorbar in the third step

    divider = make_axes_locatable(ax)

    cax = divider.append_axes("right", size="2%", pad=0.1)

    #ax2 = fig1.add_axes([0.95, 0.1, 0.03, 0.8])

    cb = mpl.colorbar.ColorbarBase(cax, cmap=cmap, norm=norm,

    spacing='proportional', ticks=bounds-0.5)

    cb.ax.set_yticklabels(['-100--50','-50--20','-20--10','-10-0','0-10','10-20','20-50', '50-100', '>100']) # horizontal colorbar

    cax.set_ylabel('Area change (%)')

    #print(np.random.randint(100, 500, 68))

    #modify ticks info

    plt.savefig('thisarea.png', bbox_inches='tight')

    6c41fd9876013864cc72ea77a81ba74e.png

    此外,本文还使用了,相对轴域概念,在地图右边附加一个colorbar. 在后续,我们将添加如何在基本地图上添加连续变化数据集的可视化表示方法。谢谢大家持续关注我们

    divider = make_axes_locatable(ax)

    cax = divider.append_axes("right", size="2%", pad=0.1)

    展开全文
  • 我们可以使用Basemap这个工具包来实现中国地图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...

    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 np

    import matplotlib.pyplot as plt

    from mpl_toolkits.basemap import Basemap

    Basemap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)

    9d0100f455bb?from=groupmessage&isappinstalled=0

    ![wordmap_国界线.png](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/15011972-506e6a107e6c56eb.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)

    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()

    9d0100f455bb?from=groupmessage&isappinstalled=0

    wordmap_国界线.png

    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)

    9d0100f455bb?from=groupmessage&isappinstalled=0

    wordmap_河流.png

    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)

    9d0100f455bb?from=groupmessage&isappinstalled=0

    chinamap.png

    好了,一个中国地图就出来了!但是我们发现,好像少了点什么,没错就是省界。我们可以在https://gadm.org/download_country_v3.html下载中国大陆和台湾省的行政区域的shape文件,下载后解压,然后加入下面的代码。

    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)

    9d0100f455bb?from=groupmessage&isappinstalled=0

    chinamap_省界.png

    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])

    9d0100f455bb?from=groupmessage&isappinstalled=0

    chinamap_省界,经纬线.png

    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。

    map=Basemap(llcrnrlon=70,llcrnrlat=3,urcrnrlon=137,urcrnrlat=54,

    projection = 'lcc', lat_1 = 33, lat_2 = 45, lon_0 = 100)

    9d0100f455bb?from=groupmessage&isappinstalled=0

    chinamap_省界,经纬线,投影.png

    这回正式的完成了!

    附上所有代码:

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    from mpl_toolkits.basemap import Basemap

    plt.figure(1)

    map=Basemap(llcrnrlon=70,llcrnrlat=3,urcrnrlon=139,urcrnrlat=54,

    projection = 'lcc', lat_1 = 33, lat_2 = 45, lon_0 = 100)

    map.drawcoastlines()

    map.drawcountries()

    map.drawrivers(color='blue',linewidth=0.3)

    CHN='G:\python_material\MapOfChina'

    map.readshapefile(CHN+'\gadm36_CHN_shp\gadm36_CHN_1',

    'states',drawbounds=True)

    map.readshapefile(CHN+'\gadm36_TWN_shp\gadm36_TWN_1',

    'taiwan',drawbounds=True)

    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])

    plt.title(r'$China\ Map$',fontsize=24)

    plt.show()

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    matlab 绘制中国地图 绘制世界地图 河流 铁路

空空如也

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绘制河流地图