Python如何制作地理信息地图?folium可视化技巧

使用folium制作地理信息地图的核心步骤为:1. 创建folium.map对象并设置中心坐标和缩放级别;2. 添加标记点、区域或路线等地理元素,如folium.marker、folium.geojson;3. 针对大量点数据使用folium.plugins.markercluster实现聚合优化性能;4. 通过tiles参数选择底图(如”stamen toner”或”cartodb dark_matter”)或添加自定义瓦片图层;5. 利用folium.plugins.heatmap制作热力图展示密度分布,使用folium.choropleth结合geojson边界数据与统计表格生成等值线图,通过颜色深浅反映区域数值差异,最终调用m.save()输出可交互的html地图文件,完整实现从数据到可视化的全流程。

Python如何制作地理信息地图?folium可视化技巧

Python要制作地理信息地图,

folium

库无疑是首选之一。它能让你以极低的门槛,直接在Python环境里生成交互式Web地图,无论是展示地理位置点、路线,还是区域统计数据,

folium

都能轻松胜任,并且最终产出的是一个可以在任何浏览器中打开的HTML文件,非常方便分享和嵌入。

解决方案

我的经验告诉我,用

folium

制作地图,核心就是围绕

folium.Map

对象展开。你首先得创建一个地图实例,指定它的中心坐标(

location

)和初始缩放级别(

zoom_start

)。比如,你想展示北京的某个区域,可能就会用类似

location=[39.9, 116.4]

这样的坐标。

创建好地图后,接下来的工作就是往上面添加各种地理元素了。最基础的当然是标记点(

folium.Marker

),你可以给它加上图标,甚至弹出信息(

popup

),让用户点击时看到更详细的内容。如果你需要展示区域,比如省份边界或者某个小区的轮廓,

folium.GeoJson

或者

folium.Polygon

就派上用场了。它们能直接渲染GeoJSON格式的数据,这在处理地理空间数据时非常常见。

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举个简单的例子,创建一个以某个坐标为中心的基础地图,并添加一个标记点:

import folium# 创建一个地图对象,中心点设在上海东方明珠附近,初始缩放级别为15m = folium.Map(location=[31.233334, 121.49388], zoom_start=15)# 添加一个标记点,并附带点击弹窗信息folium.Marker(    location=[31.233334, 121.49388],    popup="东方明珠广播电视塔
上海的地标性建筑", icon=folium.Icon(color="red", icon="info-sign")).add_to(m)# 将地图保存为HTML文件m.save("shanghai_landmark_map.html")

这段代码运行后,你会得到一个

shanghai_landmark_map.html

文件,用浏览器打开就能看到一个交互式的上海地图,上面有一个红色的标记点,点击后会弹出“东方明珠广播电视塔”的介绍。这种直观的反馈,让

folium

的学习曲线变得非常平滑。

如何在folium地图中高效展示大量地理数据?

当你需要在一个地图上展示成百上千甚至上万个点时,直接用

folium.Marker

一个个添加会非常卡顿,用户体验会很差,地图加载也会慢得让人抓狂。我的经验告诉我,这时候就得考虑一些优化策略了。

一个非常有效的办法是使用

folium.plugins.MarkerCluster

。这个插件能够将距离相近的标记点自动聚合起来,当缩放地图时,聚合点会动态地展开或合并,极大地提升了大数据量下的地图性能和可读性。你只需要把所有的

folium.Marker

对象添加到这个

MarkerCluster

实例中,而不是直接添加到地图上。

from folium.plugins import MarkerClusterimport pandas as pdimport folium# 假设你有一个包含经纬度数据的DataFrame# df = pd.read_csv('your_data.csv')# 模拟一些数据data = {    'lat': [31.23, 31.235, 31.24, 31.232, 31.238, 31.245, 31.236],    'lon': [121.49, 121.495, 121.50, 121.492, 121.498, 121.505, 121.494],    'name': ['点A', '点B', '点C', '点D', '点E', '点F', '点G']}df = pd.DataFrame(data)m = folium.Map(location=[31.235, 121.495], zoom_start=13)# 创建一个MarkerCluster实例marker_cluster = MarkerCluster().add_to(m)# 遍历数据,将每个点添加到MarkerCluster中for idx, row in df.iterrows():    folium.Marker(        location=[row['lat'], row['lon']],        popup=row['name']    ).add_to(marker_cluster)m.save("clustered_points_map.html")

除了点聚合,如果你处理的是复杂的面或线数据(比如GeoJSON文件),并且这些几何图形非常精细,也可以考虑在加载到

folium

之前进行几何简化(例如使用

shapely

geopandas

simplify

方法)。减少几何图形的顶点数量,也能有效降低渲染压力。我发现,对于那些细节在低缩放级别下根本看不清的图形,适当的简化是完全值得的。

folium地图的底图(Tile Layer)有哪些选择,如何自定义?

folium

地图默认使用的是OpenStreetMap的底图,它很通用,但有时候你可能需要不同的视觉风格来更好地衬托你的数据。我个人很喜欢

folium

在底图选择上的灵活性。

folium

内置支持多种流行的底图,你可以在创建

folium.Map

实例时通过

tiles

参数来指定。常见的选择包括:

"OpenStreetMap"

: 默认,通用地图。

"Stamen Terrain"

: 地形图,适合展示自然景观。

"Stamen Toner"

: 黑白风格,非常适合突出数据点,让地图本身不抢镜。

"Stamen Watercolor"

: 水彩风格,艺术感很强,但可能不适合所有数据。

"CartoDB positron"

: 浅色调,简洁。

"CartoDB dark_matter"

: 深色调,酷炫。

比如,你想用一个黑白风格的底图:

import foliumm = folium.Map(location=[39.9, 116.4], zoom_start=12, tiles="Stamen Toner")folium.Marker(location=[39.9096045, 116.397228], popup="天安门").add_to(m)m.save("tiananmen_toner_map.html")

更高级一点,如果你有自己的瓦片服务URL(比如公司内部的地图服务,或者某个特定的卫星影像服务),

folium

也支持自定义瓦片图层。这需要你提供瓦片服务的URL模板,通常会包含

{z}/{x}/{y}

这样的占位符,分别代表缩放级别、X坐标和Y坐标。你还可以指定图层的名称(

name

)、归属(

attr

)以及是否透明(

overlay

)。

import foliumm = folium.Map(location=[34.0522, -118.2437], zoom_start=10)# 添加一个自定义的瓦片图层,这里以一个虚构的ArcGIS在线服务为例# 实际使用时需要替换为有效的瓦片服务URLfolium.TileLayer(    tiles='https://server.arcgisonline.com/ArcGIS/rest/services/World_Imagery/MapServer/tile/{z}/{y}/{x}',    attr='Esri World Imagery',    name='Esri Satellite',    overlay=True,    control=True).add_to(m)# 添加一个图层控制器,方便用户切换底图和叠加层folium.LayerControl().add_to(m)m.save("custom_tile_map.html")

通过

folium.LayerControl()

,你还能在地图上添加一个切换图层的控件,让用户可以根据自己的需求选择不同的底图或叠加层,这在展示多维度信息时尤其有用。这种灵活的底图管理,让我能够根据不同的数据展示需求,快速调整地图的视觉效果,这是我非常欣赏

folium

的一点。

folium地图如何实现热力图、等值线图等高级可视化?

除了点、线、面这些基础元素,

folium

通过其插件系统,能够实现一些更高级、更复杂的地理数据可视化,比如热力图(Heatmap)和等值线图(Choropleth)。这些图表能够直观地展示数据的密度或区域分布特征,非常适合进行数据分析和决策支持。

热力图

热力图常用于展示特定事件或现象的密度分布,比如犯罪热点、人口密度、出租车上下车点分布等。

folium

plugins.HeatMap

可以轻松实现这一点。你只需要提供一个包含经度、纬度和可选权重值(如果需要表示密度强度)的数据列表。

from folium.plugins import HeatMapimport foliumimport numpy as npm = folium.Map(location=[40.730610, -73.935242], zoom_start=12)# 模拟一些纽约市的出租车上下车点数据# 格式为 [纬度, 经度, 权重(可选)]data = (    np.random.normal(loc=[40.73, -73.93], scale=[0.02, 0.02], size=(1000, 2))).tolist()# 如果数据量很大,可以考虑只取一部分或者抽样# data = data[:500]HeatMap(data).add_to(m)m.save("nyc_heatmap.html")

热力图的优点在于它能很好地概括数据分布的“热点”区域,即使是大量数据点也能保持清晰。我发现,对于那些需要一眼看出“哪里最集中”的场景,热力图几乎是完美的解决方案。

等值线图(Choropleth Map)

等值线图用于展示不同地理区域(如国家、省份、行政区)的某一统计量的分布情况,通过颜色深浅来表示数值的大小。这在社会经济、人口统计等领域非常常见。

folium

folium.Choropleth

方法是实现它的核心。

制作等值线图需要两部分数据:

地理边界数据: 通常是GeoJSON格式,包含了每个区域的几何信息(多边形)。统计数据: 一个表格数据,包含了每个区域对应的统计值。

你需要将这两部分数据通过一个共同的ID字段进行关联。

import foliumimport pandas as pdimport jsonm = folium.Map(location=[37.0902, -95.7129], zoom_start=4)# 假设你有一个GeoJSON文件,包含了美国各州的边界# 实际使用时需要加载真实的GeoJSON文件# with open('us_states.json', 'r', encoding='utf-8') as f:#     states_geojson = json.load(f)# 模拟一个简化的GeoJSON结构states_geojson = {    "type": "FeatureCollection",    "features": [        {"type": "Feature", "properties": {"name": "California", "id": "CA"}, "geometry": {"type": "Polygon", "coordinates": [[[-120, 35], [-122, 37], [-121, 39], [-118, 36], [-120, 35]]]}},        {"type": "Feature", "properties": {"name": "Texas", "id": "TX"}, "geometry": {"type": "Polygon", "coordinates": [[[-103, 30], [-100, 32], [-97, 30], [-103, 30]]]}},        # ... 更多州的简化几何    ]}# 假设你有一个DataFrame,包含了各州的某个统计数据data = {    'id': ['CA', 'TX'],    'value': [500, 300] # 模拟的统计值}df_data = pd.DataFrame(data)folium.Choropleth(    geo_data=states_geojson,    name='choropleth',    data=df_data,    columns=['id', 'value'],    key_on='feature.properties.id', # GeoJSON中用于匹配的字段    fill_color='YlGn', # 颜色方案,例如 'YlGn', 'BuPu', 'RdPu'    fill_opacity=0.7,    line_opacity=0.2,    legend_name='统计值分布').add_to(m)folium.LayerControl().add_to(m) # 添加图层控制器m.save("us_states_choropleth.html")

等值线图在展示区域性数据差异时非常有效,一眼就能看出哪个区域的数值高,哪个区域的数值低。不过,我个人觉得在选择颜色方案时要特别注意,确保颜色的渐变能够清晰地反映数值的差异,并且对于色盲用户也友好。有时候,过多的颜色分类反而会让人难以理解。这些高级的可视化功能,让

folium

不仅仅是一个简单的地图工具,更是一个强大的地理数据分析和展示平台。

以上就是Python如何制作地理信息地图?folium可视化技巧的详细内容,更多请关注创想鸟其它相关文章!

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