Python绘制地图神器folium的新人入门指南

folium库是一个用于完成地图可视化的Python扩展库，下面这篇文章主要给大家介绍了关于Python绘制地图神器folium入门的相关资料,需要的朋友可以参考下,

目录

• 一、简介

• 二、安装方法

• 三、主要功能

• 3.1 各级别地图

•  3.1.1 世界地图

• 3.1.2 国家地图

• 3.1.3 市级地图

• 3.2 地图形式

• 3.3 在地图上标记

• 3.3.1 普通标记

• 3.3.2 点击获取经纬度

• 3.3.3 动态放置标记

• 3.4 热力图绘制

• 3.5 密度地图绘制

• 3.6 自定义地图区域

• 3.6.1 只绘制边界，不添加数据

• 3.6.2 绘制边界，添加数据

• 四、竞品对比与优劣势

• 五、参考资料

一、简介

想通过 Python 绘制精美的地图？想在地图上自由的设置各种参数？想获得灵活的交互体验？这里就有一款Python 神包满足你：folium。

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。

附：官方文档，官方示例，本文 notebook ，完整代码及数据。

二、安装方法

按照官方的教程即可，如果安装了 conda ，可以直接

conda install -c conda-forge folium

没有安装的话就使用

python3 -m pip install folium

三、主要功能

3.1 各级别地图

folium 显示地图的类为 folium.Map，类的声明如下

class folium.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)

讲几个重要的参数

• 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

• 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"
  

 3.1.1 世界地图

import folium

print(folium.__version__)

# define the world map
world_map = folium.Map()
# display world map
world_map

3.1.2 国家地图

# define the national map
national_map = folium.Map(location=[35.3, 100.6], zoom_start=4)
# display national map
national_map

3.1.3 市级地图

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

# define the city map
city_map = folium.Map(location=[39.93, 116.40], zoom_start=10)
# display city map
city_map

显示效果确实是不如百度的。

3.2 地图形式

除了上述正常的地图显示外，folium 还提供了非常丰富的多样化显示，控制显示效果的变量是tiles，样式有OpenStreetMap, Stamen Terrain, Stamen Toner, Mapbox Bright, Mapbox Control Room等等，这里挑选几个比较常见的

# define the city map,tiles='Stamen Toner'
city_map = folium.Map(location=[39.93, 116.40], zoom_start=10, tiles='Stamen Toner')
# display city map
city_map

# define the city map, tiles='Stamen Terrain'
city_map = folium.Map(location=[39.93, 116.40], zoom_start=10, tiles='Stamen Terrain')
# display city map
city_map

3.3 在地图上标记

3.3.1 普通标记

添加普通标记用 Marker

这里可以选择标记的图案。

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')
).add_to(bj_map)

bj_map

添加圆形标记用 Circle 以及 CircleMarker

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='crimson',
    fill=False,
).add_to(bj_map)

folium.CircleMarker(
    location=[39.93, 116.38],
    radius=50,
    popup='Laurelhurst Park',
    color='#3186cc',
    fill=True,
    fill_color='#3186cc'
).add_to(bj_map)

bj_map

3.3.2 点击获取经纬度

m = folium.Map(location=[46.1991, -122.1889],tiles='Stamen Terrain',zoom_start=13)

m.add_child(folium.LatLngPopup())

m

通过点击鼠标便可以获取点击出的经纬度。

3.3.3 动态放置标记

m = folium.Map(
    location=[46.8527, -121.7649],
    tiles='Stamen Terrain',
    zoom_start=13
)

folium.Marker(
    [46.8354, -121.7325],
    popup='Camp Muir'
).add_to(m)

m.add_child(folium.ClickForMarker(popup='Waypoint'))

m

3.4 热力图绘制

因为没有实际的经纬度坐标数据，所以这里只能模拟一些位置出来，另外每个位置还需要一个数值作为热力值。

# generated data
import numpy as np
data = (
    np.random.normal(size=(100, 3)) *
    np.array([[0.1, 0.1, 0.1]]) +
    np.array([[40, 116.5, 1]])
).tolist()
data[:3]

数据分布

[[40.04666663299843, 116.59569796477264, 0.9667425547098781],
 [39.86836537517533, 116.28201445195315, 0.8708549157348728],
 [40.08123232852134, 116.56884585184197, 0.9104952244371285]]

绘制热力图

# HeatMap
from folium.plugins import HeatMap
m = folium.Map([39.93, 116.38], tiles='stamentoner', zoom_start=6)
HeatMap(data).add_to(m)
# m.save(os.path.join('results', 'Heatmap.html'))
m

3.5 密度地图绘制

folium 不仅可以绘制热力图，还可以绘制密度地图，按照经纬度进行举例聚类，然后在地图中显示。

from folium.plugins import MarkerCluster

m = folium.Map([39.93, 116.38], tiles='stamentoner', zoom_start=10)

# create a mark cluster object
marker_cluster = MarkerCluster().add_to(m)

# add data point to the mark cluster
for lat, lng, label in data:
    folium.Marker(
        location=[lat, lng],
        icon=None,
        popup=label,
    ).add_to(marker_cluster)

# add marker_cluster to map
m.add_child(marker_cluster)

3.6 自定义地图区域

folium 一个非常有优势的功能就是自定义区域的绘制了，只要有区域的边界数据，就可以在地图中以多种多样的形式展现出来，这里以 folium 官方的美国地图为例，源数据是一个 .json 文件，里面包含了各个地区（美国各州）的特征（包括边界经纬度列表、简称等）,源数据传送门，其数据格式如下：

3.6.1 只绘制边界，不添加数据

如果只要求绘制边界，而不显示边界区域的相关信息，那么这个是比较容易的，代码如下

import json
import requests

# read us-states border 
with open("us-states.json") as f:
    us_states = json.load(f)

us_map = folium.Map(location=[35.3, -97.6], zoom_start=4)
folium.GeoJson(
    us_states,
    style_function=lambda feature: {
        'fillColor': '#ffff00',
        'color': 'black',
        'weight': 2,
        'dashArray': '5, 5'
    }
).add_to(us_map)

#display map
us_map

3.6.2 绘制边界，添加数据

当需要在各个区域填充数据的时候，这个稍微麻烦点，不仅需要各个区域的边界数据，还需要各个区域的显示信息，这里同样也使用官方的美国各州的边界数据为例：

import geopandas as gpd
import pandas as pd
import folium, branca

states = gpd.GeoDataFrame.from_features(us_states, crs=fiona.crs.from_epsg(4326))
states.head()

我们再把收入等数据连接到上表中

abbrs = pd.read_json(open("abbrs.json"))
statesmerge = states.merge(abbrs,how='left', left_on='name', right_on='name')
statesmerge['geometry']=statesmerge.geometry.simplify(.05)
income = pd.read_csv("income.csv", dtype={"fips":str})
income['income-2015']=pd.to_numeric(income['income-2015'], errors='coerce')
income.groupby(by="state")[['state','income-2015']].median().head()
statesmerge['medianincome']=statesmerge.merge(income.groupby(by="state")[['state','income-2015']].median(), how='left', left_on='alpha-2', right_on='state')['income-2015']
statesmerge['change']=statesmerge.merge(income.groupby(by="state")[['state','change']].median(), how='left', left_on='alpha-2', right_on='state')['change']
statesmerge.head()

最终绘制出的来的地图如下：

除此之外，还有很多非常有趣的功能，这里就不一一列举了，感兴趣的可以参考官方的文档。

四、竞品对比与优劣势

国内的竞品为百度的 pyecharts，和 folium 一样都可以实现普通的地图绘制功能，但是具体使用还有较大的区别，具体如下表

五、参考资料

[1] https://www.zhihu.com/question/33783546

[2] https://pypi.org/project/folium/

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

到此这篇关于Python绘制地图神器folium的文章就介绍到这了,更多相关Python绘制地图folium内容请搜索开源网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持开源网！

Tags：python地图folium