Python地图可视化库有大家熟知的pyecharts、plotly、folium,还有稍低调的bokeh、basemap、geopandas,也是地图可视化不可忽视的利器。

这次就来介绍下这三位低调的python地图可视化工具。

首先介绍下bokeh

bokeh擅长制作交互式图表,当然在地图展示方面也毫不逊色。

使用Python绘制地图的三大秘密武器_可视化工具

使用Python绘制地图的三大秘密武器_可视化工具_02

示例代码地址:https://automating-gis-processes.github.io/2017/lessons/L5/interactive-map-bokeh.html

再来个小视频展示一下:

视频代码地址:https://towardsdatascience.com/a-complete-guide-to-an-interactive-geographical-map-using-python-f4c5197e23e0

Bokeh支持google地图、geojson数据的地理可视化展示,关键是可以动态交互。

Bokeh官网提供了详细的地图可视化方案,感兴趣的把示例代码拉出来跑一跑。

学习网站:https://docs.bokeh.org/en/lates

basemap-专业地图可视化库

可以毫不夸张的说,basemap是python地图可视化最牛逼的第三方库。

basemap基于matplotlib开发,所以它具有创建数据可视化的所有功能,必须配合matplotlib使用。

只需要几行代码就可以画一张世界地图:

from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import matplotlib.pyplot as plt
map = Basemap()
map.drawcoastlines()
plt.show()
plt.savefig('test.png')


使用Python绘制地图的三大秘密武器_python_03

from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import matplotlib.pyplot as plt
map = Basemap(projection='ortho',
lat_0=0, lon_0=0)
#Fill the globe with a blue color
map.drawmapboundary(fill_color='aqua')
#Fill the continents with the land color
map.fillcontinents(color='coral',lake_color='aqua')
map.drawcoastlines()
plt.show()


使用Python绘制地图的三大秘密武器_可视化工具_04

由于basemap无所不能的绘图能力,你还可以画:

风勾图


使用Python绘制地图的三大秘密武器_示例代码_05

轮廓图


使用Python绘制地图的三大秘密武器_python_06

填充轮廓图


使用Python绘制地图的三大秘密武器_示例代码_07

伪彩色图


使用Python绘制地图的三大秘密武器_示例代码_08

地理标记图


使用Python绘制地图的三大秘密武器_示例代码_09

矢量场流线图


使用Python绘制地图的三大秘密武器_可视化工具_10

实景地图


使用Python绘制地图的三大秘密武器_python_11

使用Python绘制地图的三大秘密武器_可视化工具_12

多子图地图


使用Python绘制地图的三大秘密武器_示例代码_13

3D地图


使用Python绘制地图的三大秘密武器_python_14

示例代码及basemap学习网站:https://basemaptutorial.readthedocs.io/en/latest/

注:由于basemap仅支持Py2,matplotlib会暂停对basemap的维护,cartopy取代basemap成为matplotlib阵营里地图可视化的领头兵。

最后说说geopandas

geopandas,顾名思义是基于pandas的地图可视化工具,所以它对地理数据的处理非常方便。

推荐大家将geopandas作为地理信息数据处理的主要工具。

之前写过一个geopandas的入门教程,供大家参考:

​geopandas,用python画地图原来这么简单!​

配合使用matplotlib,很简单的代码就可以画出漂亮的地图:


使用Python绘制地图的三大秘密武器_示例代码_15