今天给大家介绍一个非常 NB 的Python 库,专门用来绘制地图的,它叫 Folium 。
1. Folium简介
Folium是一个基于leaflet.js的Python地图库,其中,Leaflet是一个非常轻的前端地图可视化库。即可以使用Python语言调用Leaflet的地图可视化能力。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。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。
2. Folium的使用
地图的生成
img
folium.folium.Map()详解
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)
参数说明:
- location (tuple or list, default None):纬度和经度
- width (pixel int or percentage string (default: ‘100%')):地图宽度
- height (pixel int or percentage string (default: ‘100%')):地图高度
- tiles (str, default ‘OpenStreetMap') :瓦片名称或使用TileLayer classass.
- min_zoom (int, default 0):地图可缩放的最小级别
- max_zoom (int, default 18):地图可缩放的最大级别
- zoom_start (int, default 10) :地图的初始缩放级别
- attr (string, default None):当使用自定义瓦片时,传入自定义瓦片的名词
- crs (str, default ‘EPSG3857') :投影坐标系标识
- EPSG3857: Web墨卡托投影后的平面地图,坐标单位为米。大部分国外地图使用的时该标准。
- EPSG4326: Web墨卡托投影后的平面地图,但仍然使用WGS84的经度、纬度表示坐标。
- EPSG3395: 墨卡托投影,主要用于航海图
- Simple: 简单的x,y匹配,用于自定义瓦片(比如游戏地图)
- control_scale (bool, default False) :是否在地图上显示缩放标尺
- prefer_canvas (bool, default False):强制使用Canvas渲染
- no_touch (bool, default False) :是否允许触摸事件
- disable_3d (bool, default False) :强制使用CSS 3D效果
- zoom_control (bool, default True) :是否要限制zoom操作
**kwargs
:Leaflets地图类的其他参数: https://leafletjs.com/reference-1.5.1.html#map- “tiles”参数可选值:
- “OpenStreetMap”
- “Mapbox Bright” (Limited levels of zoom for free tiles)
- “Mapbox Control Room” (Limited levels of zoom for free tiles)
- “Stamen” (Terrain, Toner, and Watercolor)
- “Cloudmade” (Must pass API key)
- “Mapbox” (Must pass API key)
- “CartoDB” (positron and dark_matter)
“tiles”的自定义设置:
img
地球上同一个地理位置的经纬度,在不同的坐标系中,会有少量偏移,国内目前常见的坐标系主要分为三种:
- 地球坐标系——WGS84:常见于GPS设备,Google地图等国际标准的坐标体系。
- 火星坐标系——GCJ-02:中国国内使用的被强制加密后的坐标体系,高德坐标就属于该种坐标体系。
- 百度坐标系——BD-09:百度地图所使用的坐标体系,是在火星坐标系的基础上又进行了一次加密处理。
所以在设置“tiles”时需要考虑目前手中得经纬度属于那种坐标系。
由于投影坐标系中没有GCJ-02和BD-09对应的标识,所以在自定义瓦片时主要经纬度能匹配上,crs中的设置可保持不变。更多详情介绍请看:瓦片坐标系学习
如果需要将地图保存,只需执行:m.save(“map.html”) 即可。
添加点、线、面要素
添加点
import folium m = folium.Map(location=[39.917834, 116.397036], zoom_start=13, width='50%',height='50%', zoom_control='False', tiles='http://webrd02.is.autonavi.com/appmaptile"text-align: center">img
Folium.Icon类可以设置color, icon_color, icon, angle, prefix这5个参数:
- color的可选项包括:[‘red', ‘blue', ‘green', ‘purple', ‘orange', ‘darkred', ‘lightred', ‘beige', ‘darkblue', ‘darkgreen', ‘cadetblue', ‘darkpurple', ‘white', ‘pink', ‘lightblue', ‘lightgreen', ‘gray', ‘black', ‘lightgray'] ,或者HTML颜色代码
- icon_color同上
- icon可以在Font-Awesome网站中找到对应的名字,并设置prefix参数为'fa'
- angle以度为单位设置
其他:
m.add_child(folium.LatLngPopup()) #显示鼠标点击点经纬度 m.add_child(folium.ClickForMarker(popup='Waypoint')) # 将鼠标点击点添加到地图上添加圆
folium.Circle( radius=300, location=[39.928614,116.391746], popup='北海公园', color='crimson', fill=False, ).add_to(m) folium.CircleMarker( location=[39.942143,116.382590], radius=50, popup='后海公园', color='#3186cc', fill=True, fill_color='#3186cc' ).add_to(m)img
Circle和CircleMarker的不同:CircleMarker的radius一个单位是像素,Circle的一个单位时米
添加线段
folium.PolyLine([ [39.917834,116.397036], [39.928614,116.391746], [39.937282,116.403187], [39.942143,116.382590] ],color='red').add_to(m)添加多边形
folium.Marker([39.917834,116.397036], popup='故宫').add_to(m) folium.Marker([39.928614,116.391746], popup='北海公园').add_to(m) folium.Marker([39.937282,116.403187], popup='南锣鼓巷').add_to(m) folium.Marker([39.942143,116.382590], popup='后海公园').add_to(m) folium.Polygon([ [39.917834,116.397036], [39.928614,116.391746], [39.942143,116.382590], [39.937282,116.403187], ],color='blue', weight=2, fill=True, fill_color='blue', fill_opacity=0.3).add_to(m)Folium的其他高级应用
在地图上显示前200条犯罪数据
import folium import pandas as pd san_map = folium.Map(location=[37.77, -122.42], zoom_start=12,width='50%',height='50%') # cdata = pd.read_csv('https://cocl.us/sanfran_crime_dataset') cdata = pd.read_csv('Police_Department_Incidents_-_Previous_Year__2016_.csv') #犯罪数据,包含犯罪所在经纬度 # get the first 200 crimes in the cdata limit = 200 data = cdata.iloc[0:limit, :] # Instantiate a feature group for the incidents in the dataframe incidents = folium.map.FeatureGroup() # Loop through the 200 crimes and add each to the incidents feature group for lat, lng, in zip(cdata.Y, data.X): incidents.add_child( folium.CircleMarker( [lat, lng], radius=7, # define how big you want the circle markers to be color='yellow', fill=True, fill_color='red', fill_opacity=0.4 ) ) san_map.add_child(incidents)统计区域犯罪总数
from folium import plugins # let's start again with a clean copy of the map of San Francisco san_map = folium.Map(location=[37.77, -122.42], zoom_start=12,width='50%',height='50%') # instantiate a mark cluster object for the incidents in the dataframe incidents = plugins.MarkerCluster().add_to(san_map) # loop through the dataframe and add each data point to the mark cluster for lat, lng, label, in zip(data.Y, data.X, cdata.Category): folium.Marker( location=[lat, lng], icon=None, popup=label, ).add_to(incidents) # add incidents to map san_map.add_child(incidents)以热力图的方式呈现
from folium.plugins import HeatMap san_map = folium.Map(location=[37.77, -122.42], zoom_start=12,width='50%',height='50%') # Convert data format heatdata = data[['Y','X']].values.tolist() # add incidents to map HeatMap(heatdata).add_to(san_map) san_map在地图上呈现GeoJSON边界数据
import json import requests # url = 'https://cocl.us/sanfran_geojson' url = 'san-francisco.geojson' san_geo = f'{url}' san_map = folium.Map(location=[37.77, -122.42], zoom_start=12,width='50%',height='50%') folium.GeoJson( san_geo, style_function=lambda feature: { 'fillColor': '#ffff00', 'color': 'blue', 'weight': 2, 'dashArray': '5, 5' } ).add_to(san_map) san_map在GeoJSON上绘制Choropleth分级着色图
# Count crime numbers in each neighborhood disdata = pd.DataFrame(cdata['PdDistrict'].value_counts()) disdata.reset_index(inplace=True) disdata.rename(columns={'index':'Neighborhood','PdDistrict':'Count'},inplace=True) san_map = folium.Map(location=[37.77, -122.42], zoom_start=12,width='50%',height='50%') folium.Choropleth( geo_data=san_geo, data=disdata, columns=['Neighborhood','Count'], key_on='feature.properties.DISTRICT', #fill_color='red', fill_color='YlOrRd', fill_opacity=0.7, line_opacity=0.2, highlight=True, legend_name='Crime Counts in San Francisco' ).add_to(san_map) san_map3. 各地图提供商瓦片服务地图规则 高德地图
目前高德的瓦片地址有如下两种:
- http://wprd0{1-4}.is.autonavi.com/appmaptile"text-align: center">
目前百度的瓦片编号比较特殊,Folium暂不支持。
其他参考资料:
- https://github.com/geometalab/pyGeoTile
- https://github.com/anzhihun/OpenLayers3Primer/blob/master/ch05/05-03.md
- http://www.winseliu.com/blog/2018/01/30/map-started-guide/
- https://github.com/CntChen/tile-lnglat-transform
腾讯地图
腾讯地图的瓦片地图URL格式:
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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