快捷導(dǎo)航

python-地圖可視化組件folium的操作

更新時(shí)間：2020年12月14日 08:46:41 作者：飲馬長城窟

這篇文章主要介紹了python-地圖可視化組件folium的操作，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

folium是python的一個(gè)用來繪制地圖，并在地圖上打點(diǎn)，畫圈，做顏色標(biāo)記的工具類。簡單易學(xué)，和pandas可以很好的融合，是居家必備良品。

一基本功能演示

import folium
import webbrowser
m=folium.Map(location=[40.009867,116.485994],zoom_start=10) # 繪制地圖，確定聚焦點(diǎn)
folium.Marker([40.2,116.7],popup='<b>浮標(biāo)上面的那個(gè)文字</b>').add_to(m) # 定一個(gè)點(diǎn)，放到地圖m上
folium.Marker([40.22,116.72],popup='<b>浮標(biāo)上面的那個(gè)文字</b>',icon=folium.Icon(color='red')).add_to(m)
# 把浮標(biāo)變成紅色
folium.Marker([40.24,116.74],popup='<b>浮標(biāo)上面的那個(gè)文字</b>',icon=folium.Icon(color='green',icon='info-sign')).add_to(m)
# 浮標(biāo)改圖樣
#標(biāo)記一個(gè)空心的圈
folium.Circle(
 location=[40.2,117.7],
 radius=10000,
 color='crimson',
 popup='popup',
 fill=False
).add_to(m)
#標(biāo)記一個(gè)實(shí)心圓
folium.CircleMarker(
 location=[39.2,117.7],
 radius=100,
 popup='popup',
 color='#DC143C',#圈的顏色
 fill=True,
 fill_color='#6495ED' #填充顏色
).add_to(m)
m.save('f1.html')
webbrowser.open('f1.html')

另外，folium還支持交互，比如鼠標(biāo)點(diǎn)擊的地方顯示經(jīng)緯度，或者直接在點(diǎn)擊過的地方標(biāo)記一個(gè)icon

import folium
import webbrowser as wb
# 地圖上懸浮顯示經(jīng)緯度
m = folium.Map(
 location=[36.68159, 117.103565],
 zoom_start=10
)
m.add_child(folium.LatLngPopup())
# 手動(dòng)打點(diǎn)功能
m.add_child(
 folium.ClickForMarker(popup='Waypoint')
)
m.save('f2.html')
wb.open('f2.html')

二使用folium繪制散點(diǎn)圖，熱力圖

熱力圖 ,現(xiàn)實(shí)中數(shù)據(jù)的量級(jí)不好控制，有時(shí)候用folium畫出的熱力圖，效果往往不是太好。

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import folium
import webbrowser
from folium.plugins import HeatMap
#導(dǎo)入數(shù)據(jù)集：
posi = pd.read_excel("D:/Python/File/Cities2015.xlsx")
posi = posi.dropna()
#生成所需要的數(shù)組格式數(shù)據(jù)：
lat = np.array(posi["lat"][0:len(posi)])
lon = np.array(posi["lon"][0:len(posi)])
pop = np.array(posi["pop"][0:len(posi)],dtype=float)
gdp = np.array(posi["GDP"][0:len(posi)],dtype=float)
data1 = [[lat[i],lon[i],pop[i]] for i in range(len(posi))]
#創(chuàng)建以高德地圖為底圖的密度圖：
map_osm = folium.Map(
 location=[35,110],
 zoom_start=5,
 tiles='http://webrd02.is.autonavi.com/appmaptile?lang=zh_cn&size=1&scale=1&style=8&x={x}&y={y}&z={z}',
 attr="&copy; <a  rel="external nofollow" >高德地圖</a>"
 )
#創(chuàng)建以騰訊地圖為底圖的密度圖：
map_osm = folium.Map(
 location=[35,110],
 zoom_start=5,
 tiles='http://rt{s}.map.gtimg.com/realtimerender?z={z}&x={x}&y={y}&type=vector&style=0',
 attr="&copy; <a  rel="external nofollow" >騰訊地圖</a>"
 )
#生成交互式地圖：
HeatMap(data1).add_to(map_osm)
file_path = r"D:/Python/Image/People.html"
map_osm.save(file_path)
webbrowser.open(file_path)

folium的散點(diǎn)圖更適合作展示，考慮到加載的順暢性，不建議讀取太大的數(shù)據(jù)，另外其組件可能會(huì)讀一些外網(wǎng)的js，如果所在的網(wǎng)絡(luò)不能訪問google可能效果無法展示。解決辦法是把里面的js地址替換成國內(nèi)的鏡像。

import pandas as pd
import numpy as np
import os
import folium
from folium import plugins
import webbrowser
import geopandas as gp
#數(shù)據(jù)導(dǎo)入：
full = pd.read_excel("D:/Python/File/Cities2015.xlsx")
full = full.dropna()
#創(chuàng)建地圖對(duì)象：
schools_map = folium.Map(location=[full['lat'].mean(), full['lon'].mean()], zoom_start=10)
marker_cluster = plugins.MarkerCluster().add_to(schools_map) 
#標(biāo)注數(shù)據(jù)點(diǎn)：
for name,row in full.iterrows():
 folium.Marker([row["lat"], row["lon"]], popup="{0}:{1}".format(row["cities"], row["GDP"])).add_to(marker_cluster) 
#逐行讀取經(jīng)緯度，數(shù)值，并且打點(diǎn)
#folium.RegularPolygonMarker([row["lat"], row["lon"]], popup="{0}:{1}".format(row["cities"], row["GDP"]),number_of_sides=10,radius=5).add_to(marker_cluster)
schools_map.save('schools_map.html') #保存到本地
webbrowser.open('schools_map.html') #在瀏覽器中打開

除此之外folium還可以繪制填充圖，填充圖比較素顏，如下圖

這里有一些官方示例，感興趣可以看下：

https://nbviewer.jupyter.org/github/python-visualization/folium/tree/master/examples/

補(bǔ)充：Python遙感可視化 — folium模塊展示熱力圖

“本節(jié)通過folium模塊來繪制全國PM2.5熱力分布圖，并生成對(duì)應(yīng)的html文件?！?/p>

今天的遙感之美—歌曲《歐若拉》中的阿拉斯加。阿拉斯加州位于北美大陸西北端，東與加拿大接壤，另三面環(huán)北冰洋、白令海和北太平洋。衛(wèi)星俯瞰神秘北極圈，阿拉斯加的山巔，誰的臉出現(xiàn)海角的天邊（盜用歌詞捂臉）。

哥倫比亞冰川位于美國阿拉斯加州，從海拔3,050米的冰原開始下降，沿著楚加奇山脈的側(cè)翼下降，進(jìn)入一個(gè)狹窄的入口，通往阿拉斯加?xùn)|南部的威廉王子灣，它是世界上變化最快的冰川之一。科學(xué)家使用Landsat 4,5,7和8跟蹤哥倫比亞冰川的變化已超過30年。哥倫比亞冰川是一個(gè)大型的潮水冰川，最終流入大海。

由Landsat系列衛(wèi)星捕獲的假彩色圖像顯示了自1986年以來冰川及其周圍景觀的變化。圖像由以下傳感器收集—專題制圖儀（TM），增強(qiáng)型專題制圖儀（ETM +）和陸地成像儀（OLI）—來自四種不同的Landsat衛(wèi)星（4,5,7和8）。

Landsat圖像結(jié)合了電磁波譜的短波紅外，近紅外和綠光波段。通過這種波長組合，雪和冰呈現(xiàn)明亮的青色，植被為綠色，云為白色或淺橙色，水體為深藍(lán)色。暴露的基巖呈棕色，而冰川表面的巖石碎片呈灰色。

在過去三十年里，終點(diǎn)站向北退縮了20公里。在某些年份，終點(diǎn)站退縮了一公里以上，但速度不均勻。例如，終點(diǎn)站的運(yùn)動(dòng)在2000年至2006年之間停滯不前，因?yàn)榇笈{塔克峰和卡丁峰（直接向西）限制了冰川的運(yùn)動(dòng)并將冰塊固定。自20世紀(jì)80年代以來，冰川已經(jīng)失去了其總厚度和體積的一半左右（譯自Landsat官網(wǎng)）。

folium是Python中一個(gè)繪制地圖的模塊，并可以在地圖（底圖）上打點(diǎn)，畫圈，做顏色標(biāo)記的工具類。簡單易學(xué)，和pandas可以很好的融合，是地圖可視化的一款神器。

在命令行中直接在線安裝即可，快速、簡潔、方便、高效。

pip install folium

這個(gè)開源庫中有許多來自O(shè)penStreetMap、MapQuest Open、MapQuestOpen Aerial、Mapbox和Stamen的內(nèi)建地圖組件，而且支持使用Mapbox或Cloudmade的API密鑰來定制個(gè)性化的地圖組件。Folium支持GeoJSON和TopoJSON兩種文件格式的疊加，也可以將數(shù)據(jù)連接到這兩種文件格式的疊加層，最后可使用color-brewer配色方案創(chuàng)建分布圖。

本節(jié)先來展示一下它的簡單應(yīng)用，主要以2018年1月全國1000多個(gè)PM2.5地面觀測(cè)站點(diǎn)為例，將這些數(shù)據(jù)以熱力圖（heat map）的形式展現(xiàn)給大家，并生成相應(yīng)的html文件。

代碼實(shí)現(xiàn)：

# _*_ coding: utf-8 _*_
__author__ = 'xbr'
__date__ = '2019/1/9 15:47'
 
import numpy as np
import pandas as pd
import folium
import webbrowser
from folium.plugins import HeatMap
 
 
# 讀取csv文件,以Dataframe形式保存
df = pd.read_csv(r"D:\data\PM25-20180101.csv")
# 獲取數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)
num = df.shape[0]
# 獲取緯度
lat = np.array(df["lat"][0:num])
# 獲取經(jīng)度
lon = np.array(df["lon"][0:num])
# 獲取PM2.5，轉(zhuǎn)化為numpy浮點(diǎn)型
pm25 = np.array(df["PM25"][0:num], dtype=float)
# 將數(shù)據(jù)制作成[lats, lons, weights]的形式
data1 = [[lat[i], lon[i], pm25[i]] for i in range(num)]
# 繪制Map，中心經(jīng)緯度[32, 120],開始縮放程度是5倍
map_osm = folium.Map(location=[32, 120], zoom_start=5)
# 將熱力圖添加到前面建立的map里
HeatMap(data1).add_to(map_osm)
 
file_path = r"D:\AirQualityMap.html"
# 保存為html文件
map_osm.save(file_path)
# 默認(rèn)瀏覽器打開
webbrowser.open(file_path)

結(jié)果圖：