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  • python绘制地图分布
    2022-05-06 10:41:53

    文件下载地址:
    https://pan.baidu.com/s/17RhfChQVpUlDPNeNp9wvMw?pwd=eqe4 提取码: eqe4

    from pyecharts.charts import Map
    import pyecharts.options as opts
    import numpy as np
    import pandas as pd
    data = pd.read_csv('./data/不同地区差异.txt', delimiter='\t')
    
    # 企业数
    data_draw = data[['省市','企业数']].to_numpy()
    split_point = np.percentile(data_draw[:, 1], (20, 40, 60, 80), interpolation='midpoint')
    split_point = np.floor(split_point)
    area_map = Map()
    area_map.add("中国私营企业数目分布图", data_draw.tolist(), "china",is_map_symbol_show=False)
    area_map.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    area_map.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="中国私营企业数目分布图"),
                             visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_piecewise=True,
                              pieces=[
                                    {"min": split_point[-1], "label": f'>{ split_point[-1] }个', "color": "#6F171F"},
                                    {"min": split_point[-2], "max": split_point[-1], "label": f'{split_point[-2]}-{split_point[-1]}个', "color": "#C92C34"},
                                    {"min": split_point[-3], "max": split_point[-2], "label": f'{split_point[-3]}-{split_point[-2]}个', "color": "#E35B52"},
                                    {"min": split_point[-4], "max": split_point[-3], "label": f'{split_point[-4]}-{split_point[-3]}个', "color": "#F39E86"},
                                    {"min": 0, "max": split_point[-4], "label": f'0-{split_point[-4]}个', "color": "#FDEBD0"}]))
    area_map.render("./figures/test.html")
    
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    我的个人博客网站coolpython.net上线已经有将近两年的时间了,一直都想画一张用户分布的地图,今天终于完成了,效果图如下
    在这里插入图片描述

    本文记录下地图的制作过程

    1. 第一步,提取用户ip

    我的网站是用python编写的,使用uwsgi部署,会产生一个名为uwsgi.log的日志文件,记录的内容如下

    [pid: 4758|app: 0|req: 62019/129930] 113.110.227.224 () {42 vars in 930 bytes} [Mon Jun  7 16:21:15 2021] GET /static/public/pic/favicon.ico => generated 771 bytes in 1 msecs via sendfile() (HTTP/1.1 200) 8 headers in 306 bytes (0 switches on core 0)
    [pid: 4758|app: 0|req: 62020/129931] 223.80.104.104 () {42 vars in 1018 bytes} [Mon Jun  7 16:21:20 2021] GET /python_senior/concurrent/multithreading_lock.html => generated 10024 bytes in 4 msecs (HTTP/1.1 200) 4 headers in 129 bytes (1 switches on core 0)
    [pid: 4758|app: 0|req: 62021/129932] 223.80.104.104 () {44 vars in 1097 bytes} [Mon Jun  7 16:21:24 2021] GET /python_primary/python_primary_tutorial.html => generated 10245 bytes in 3 msecs (HTTP/1.1 200) 4 headers in 129 bytes (1 switches on core 0)
    

    使用awk 可以很容易提取出用户的ip地址

    cat uwsgi.log | grep "\[pid:" | awk '!a[$5]++{print $5}' > ip.txt
    

    2. 获取ip地址的地理坐标

    这一步,我使用geoip2,安装方式如下

    pip install geoip2
    

    除了需要安装这个库外,还需要下载地图数据,无奈官网上招不到注册的入口,我只好在csdn上花了很多积分下载了一份,免费分享给你

    链接:https://pan.baidu.com/s/188Hkgl9p2JRZ_JN9apW8KQ 
    提取码:2gwi 
    

    这个库的使用非常方便

    import geoip2.database
    client = geoip2.database.Reader('./GeoLite2-City.mmdb')
    response = client.city('178.128.196.128')
    print(response.country.iso_code)    # 国际标准码中的位置
    print(response.location.latitude)   # 维度
    print(response.location.longitude)   # 经度
    print(response.location.time_zone)   # 时区
    print(response.city.name)  # 城市 Saint Paul
    print(response)   # 更多参考 ↓
    

    3. 绘制地图

    绘制地图,需要使用到matplotlib和mpl_toolkits.basemap, 后者需要使用conda安装

    conda install basemap
    

    全部代码如下

    import matplotlib
    # Anti-Grain Geometry (AGG) backend so PyGeoIpMap can be used 'headless'
    matplotlib.use('Agg')
    import matplotlib.pyplot as plt
    from mpl_toolkits.basemap import Basemap
    import geoip2.database
    
    client = geoip2.database.Reader('./GeoLite2-City.mmdb')
    
    def generate_map(output, lats=[], lons=[]):
        m = Basemap(projection='cyl', resolution='l')
        m.bluemarble()
        x, y = m(lons, lats)
        m.scatter(x, y, s=1, color='#ff0000', marker='o', alpha=0.3)
        plt.savefig(output, dpi=300, bbox_inches='tight')
    
    
    def read_ip():
        ip_lst = []
        with open('ip.txt')as f:
            for line in f:
                ip_lst.append(line.strip())
    
        return ip_lst
    
    
    def geoip_lat_lon(ip_lst):
        lats, lons = [], []
        for ip in ip_lst:
            try:
                response = client.city(ip)
            except:
                continue
            lats.append(response.location.latitude)
            lons.append(response.location.longitude)
    
        return lats, lons
    
    
    def run():
        ip_lst = read_ip()
        lats, lons = geoip_lat_lon(ip_lst)
        generate_map('web.png', lats, lons)
    
    
    run()
    

    观察地图,有一点让我感到惊讶,访问我网站的用户中,有很多是在国外的,难不成都是留学生。

    展开全文
  • 来源:凹凸数据之前给大家介绍过多种Python可视化模块,但使用他们进行地理可视化都很简陋。所以想要绘制更精美的可视化地图?想在地图上自由的设置各种参数?想获得灵活的交互体验?今天它就来了...

    来源:凹凸数据

    之前给大家介绍过多种Python可视化模块,但使用他们进行地理可视化都很简陋。

    所以想要绘制更精美的可视化地图?想在地图上自由的设置各种参数?想获得灵活的交互体验?

    今天它就来了,Python绘制地图神器folium,上手直接开大!

    一、folium简介和安装

    folium 建立在 Python 生态系统的数据应用能力和 Leaflet.js 库的映射能力之上,在Python中操作数据,然后通过 folium 在 Leaflet 地图中可视化。

    folium 相比较于国内百度的 pyecharts 灵活性更强,能够自定义绘制区域,并且展现形式更加多样化。[1]

    03582793dfe568266ba94c1c2df33928.png

    1. folium的简介

    • 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。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。

    • Folium可以让你用 Python 强大生态系统来处理数据,然后用 Leaflet 地图来展示。Folium内置一些来自 OpenStreetMap、MapQuest Open、MapQuest Open Aerial、Mapbox和Stamen 的地图元件(tilesets),并且支持用 Mapbox 或者 Cloudmade API keys 来自定义地图元件。Folium支持 GeoJSON 和 TopJSON 叠加(overlays),绑定数据来创造一个分级统计图(Choropleth map)。但是,Folium库绘制热点图的时候,需要联网才可显示。

    2. 安装folium

    pip install folium -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

    👆这里直接使用了国内豆瓣源

    62986d8ede215911020badd7f924bd28.png

    二、基本使用

    folium 显示地图的类为 folium.Map,类的声明如下:

    class folium.Map(location=None, width='100%', height='100%', left='0%', top='0%', position='relative', tiles='OpenStreetMap', attr=None, min_zoom=0, max_zoom=18, zoom_start=10, min_lat=-90, max_lat=90, min_lon=-180, max_lon=180, max_bounds=False, crs='EPSG3857', control_scale=False, prefer_canvas=False, no_touch=False, disable_3d=False, png_enabled=False, zoom_control=True, **kwargs)

    几个重要的参数:

    • location:经纬度,list 或者 tuple 格式,顺序为 latitude, longitude

    • zoom_start:缩放值,默认为 10,值越大比例尺越小,地图放大级别越大

    • control_scale:Bool型,控制是否在地图上添加比例尺,默认为 False 即不添加

    • tiles:显示样式,默认 "OpenStreetMap",也就是开启街道显示

    • crs:地理坐标参考系统,默认为 "EPSG3857"

    1. 各级别地图

    世界地图

    import folium
    
    print(folium.__version__)
    
    # define the world map
    world_map = folium.Map()
    # save world map
    world_map.save('test_01.html')

    结果如下:

    当前folium版本:0.11.0
    053bf9b1060e3f6d4d54cb658f372f43.png

    国家地图

    import folium
    # define the national map
    national_map = folium.Map(location=[35.3, 100.6], zoom_start=4)
    # save national map
    national_map.save('test_02.html')

    结果如下:

    da593961462b82ee0c828fe0efa670fa.gif

    市级地图

    其实改变地图显示也就是改变显示的经纬度和缩放比例,省级、市级、县级用法相似,这里举一个市级的例子为例,如北京市:

    import folium
    # define the national map
    city_map = folium.Map(location=[39.93, 116.40], zoom_start=10)
    # save national map
    city_map.save('test_03.html')
    188301601109580513b786a944b836b2.png

    2. 在地图上标记

    普通标记

    添加普通标记用 Marker,可以选择标记的图案。

    import folium
    
    bj_map = folium.Map(location=[39.93, 115.40], zoom_start=12, tiles='Stamen Terrain')
    
    folium.Marker(
        location=[39.95, 115.33],
        popup='Mt. Hood Meadows',
        icon=folium.Icon(icon='cloud')
    ).add_to(bj_map)
    
    folium.Marker(
        location=[39.96, 115.32],
        popup='Timberline Lodge',
        icon=folium.Icon(color='green')
    ).add_to(bj_map)
    
    folium.Marker(
        location=[39.93, 115.34],
        popup='Some Other Location',
        icon=folium.Icon(color='red', icon='info-sign')    # 标记颜色  图标
    ).add_to(bj_map)
    
    bj_map.save('test_04.html')

    结果如下:

    bfd90ec5a47b627988183ca6a81fd249.png

    圆形标记

    添加圆形标记用 Circle 以及 CircleMarker

    import folium
    
    bj_map = folium.Map(location=[39.93, 116.40], zoom_start=12, tiles='Stamen Toner')
    
    folium.Circle(
        radius=200,
        location=(39.92, 116.43),
        popup='The Waterfront',
        color='#00FFFF',   # 颜色
        fill=False,        # 填充
    ).add_to(bj_map)
    
    folium.CircleMarker(
        location=(39.93, 116.38),
        radius=50,   # 圆的半径
        popup='Laurelhurst Park',
        color='#FF1493',
        fill=True,
        fill_color='#FFD700'
    ).add_to(bj_map)
    
    bj_map.save('test_05.html')

    结果如下:

    6b959faaa572977b38102d82436bb8cf.png

    动态放置标记

    import folium
    
    dynamic_tagging = folium.Map(
        location=[46.8527, -121.7649],
        tiles='Stamen Terrain',
        zoom_start=13
    )
    
    folium.Marker(
        [46.8354, -121.7325],
        popup='Camp Muir'
    ).add_to(dynamic_tagging)
    
    dynamic_tagging.add_child(folium.ClickForMarker(popup='Waypoint'))
    dynamic_tagging.save('test_06.html')

    结果如下:

    b7bea15635b871805fb1fc329b50a2e3.gif

    更多详细使用可以参考官方文档:http://python-visualization.github.io/folium/quickstart.html[2]

    三、实战案例

    以将停车场地理位置数据可视化在地图上示例,熟悉 folium 地图可视化的使用。

    1. 获取经纬度数据

    停车场地理位置数据来源于网络,数据真实可靠,下面先利用 Python 爬虫获取数据

    #数据来源:http://219.136.133.163:8000/Pages/Commonpage/login.aspx
    
    import requests
    import csv
    import json
    import logging
    
    headers = {
        'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest',
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.181 Safari/537.36'
    }
    logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s: %(message)s')
    url = 'http://219.136.133.163:8000/Pages/Commonpage/AsyGetData.asmx/GetParkList'
    s = requests.session()
    s.get(url, headers=headers)
    for i in range(1, 318):
        data = {
            'cp': str(i),
            'ps': '10',
            'kw': '',
            'lon': 'undefined',
            'lat': 'undefined',
            'type': 'undefined'
        }
        url = 'http://219.136.133.163:8000/Pages/Commonpage/AsyGetData.asmx/GetParkList'
        # post提交表单数据
        res = s.post(url, data=data, headers=headers)
        # 重新设置编码
        res.encoding = 'utf-8'
        # str转json  便于提取数据
        result = json.loads(res.text)['Result']
        for j in result:
            park_name = j['ParkName']
            Lon = j['Longitude']
            Lat = j['Latitude']
            with open('parkings.csv', 'a+', newline='', encoding='gb18030') as f:
                f_csv = csv.writer(f)
                f_csv.writerow([park_name, Lon, Lat])
                logging.info([park_name, Lon, Lat])

    结果如下:

    f810c69aa7c946bcccee2275729b638f.png 33d99092edd9912415e1e10566c3894b.png

    共有 3170 个停车场地理位置数据

    2. folium地图可视化

    import pandas as pd
    import folium
    
    # 读取csv数据
    data = pd.read_csv('parkings.csv', encoding='gbk')
    # 传入纬度和经度数据
    park_map = folium.Map(location=[data['latitude'].mean(), data['longitude'].mean()], zoom_start=10, control_scale=True,)
    # 实例化 folium.map.FeatureGroup 对象
    incidents = folium.map.FeatureGroup()
    for name,row in data.iterrows():
        incidents.add_child(
            folium.CircleMarker(            # CircleMarker表示花圆
                (row["latitude"], row["longitude"]),   # 每个停车场的经纬度坐标
                radius=7,                   # 圆圈半径
                color='#FF1493',            # 标志的外圈颜色
                fill=True,                  # 是否填充
                fill_color='#00FF00',       # 填充颜色
                fill_opacity=0.4            # 填充透明度
            )
        )
    
    park_map.add_child(incidents)
    park_map.save('park_map1.html')

    效果如下:

    ba71e3643120cdf9abf486ed440bdcbd.gif

    这样看起来有点乱,下面我们来统计一下各个局域的停车场数量

    import pandas as pd
    import folium
    from folium import plugins
    
    data = pd.read_csv('parkings.csv', encoding='gbk')
    park_map = folium.Map(location=[data['latitude'].mean(), data['longitude'].mean()], zoom_start=10, control_scale=True,)
    marker_cluster = plugins.MarkerCluster().add_to(park_map)
    
    for name,row in data.iterrows():
        folium.Marker(location=[row["latitude"], row["longitude"]]).add_to(marker_cluster)
    park_map.save('park_map2.html')

    效果如下:

    fc9929d5de6da0ecbf82709ea4122488.gif

    这样能对各个局域停车场的数量在地图上进行统计,将图不断放大以后,还可以显示每个停车场的具体位置,非常方便。

    参考资料

    [1]

    Python绘制地图神器folium入门: https://blog.csdn.net/weixin_38169413/article/details/104806257

    [2]

    http://python-visualization.github.io/folium/quickstart.html

    -------- End --------

    ba6477a434573d831848627064292cfe.png

    精选资料

    回复关键词,获取对应的资料:

    关键词资料名称
    600《Python知识手册》
    md《Markdown速查表》
    time《Python时间使用指南》
    str《Python字符串速查表》
    pip《Python:Pip速查表》
    style《Pandas表格样式配置指南》
    mat《Matplotlib入门100个案例》
    px《Plotly Express可视化指南》

    精选内容

    数据科学: VS Code 中 Python配置使用指南 | 财经工具 Tushare | Matplotlib 最有价值的 50 个图表

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    8f88fad8a022dffdaa50de64feb5bdf5.png
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  • Python绘制多维度专题地图

    千次阅读 2021-12-13 17:02:48
    但是,如果这个图是用Python绘制出来的呢? 是不是觉得: 今天我们就来聊聊,在Python里面制作这种多维度的地图专题图的方法。 所谓专题图的意思,指的是: 专题地图(thematic map),又称专用地图、...

    老规矩,先看结果:

    图片

    看完这个图之后,可能所有学GIS同学都:

    图片

    这个不就是GIS里面的专题图么,是个GIS软件都能做,脑子里面可能都脑补出来在ArcGIS里面随手点点鼠标就做出来了:

    图片

    但是,如果这个图是用Python绘制出来的呢?

    是不是觉得:

    图片

    今天我们就来聊聊,在Python里面制作这种多维度的地图专题图的方法。

    所谓专题图的意思,指的是:

    专题地图(thematic map),又称专用地图、特种地图,是在地理底图上按照地图主题的要求,突出并完善地表示与主题相关的一种或几种要素,使地图内容专题化、表达形式各异、用途专门化的地图。

    例如下面的我国供水资源专题图:

    图片

    单纯的质底专题图,就不用说了,今天来说说,如果在地图上再叠加一层其他的图形表达方式:

    在matplotlib里面,不支持对直接对饼图的自由分布叠加,那么如何在同一副地图上绘制多个不同的饼图呢?

    答案就是:散点图

    图片

    用散点图的坐标来控制位置,而用散点图的marker来自定义生成饼就可以了,关键技术是自定义饼图的几个扇区,如下所示:

    图片

    如果是三个扇区,分别占比是0.2,0.4,0.4的话,就会绘制出来下面这样一个圆:

    图片

    把我们自己构造的圆,给到散点图的marker上面去,就会变成饼图了:

    图片

    掌握了画饼状散点,就可以绘制饼状地图专题图了,如下所示:

    我们用的数据是北京市统计年鉴里面的常住人口与户籍人口数据:

    图片

    地图的质底颜色,用的是常住人口密度:

    图片

    下面是绘制过程:

    图片

    图片

    具体代码还是在老地方:

    https://gitee.com/godxia

    007地图专题图

    图片

    打完收工

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空空如也

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