Python繪制地圖神器folium的新人入門指南
一、簡介
想通過 Python 繪制精美的地圖?想在地圖上自由的設置各種參數?想獲得靈活的交互體驗?這裡就有一款Python 神包滿足你:folium。
folium 建立在 Python 生態系統的數據應用能力和 Leaflet.js 庫的映射能力之上,在Python中操作數據,然後通過 folium 在 Leaflet 地圖中可視化。
folium 相比較於國內百度的 pyecharts 靈活性更強,能夠自定義繪制區域,並且展現形式更加多樣化。
附:官方文檔,官方示例,本文 notebook ,完整代碼及數據。
二、安裝方法
按照官方的教程即可,如果安裝瞭 conda ,可以直接
conda install -c conda-forge folium
沒有安裝的話就使用
python3 -m pip install folium
三、主要功能
3.1 各級別地圖
folium 顯示地圖的類為 folium.Map,類的聲明如下
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)
講幾個重要的參數
- location 經緯度,list 或者 tuple 格式,順序為 latitude, longitude
- zoom_start 縮放值,默認為 10,值越大比例尺越小,地圖放大級別越大
- tiles 顯示樣式,默認*‘OpenStreetMap’*,也就是開啟街道顯示
- crs 地理坐標參考系統,默認為”EPSG3857″
3.1.1 世界地圖
import folium print(folium.__version__) # define the world map world_map = folium.Map() # display world map world_map
3.1.2 國傢地圖
# define the national map national_map = folium.Map(location=[35.3, 100.6], zoom_start=4) # display national map national_map
3.1.3 市級地圖
其實改變地圖顯示就是改變顯示的經緯度和縮放比例,省級、市級、縣級用法雷同,這裡舉一個市級的例子為例,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
顯示效果確實是不如百度的😓。
3.2 地圖形式
除瞭上述正常的地圖顯示外,folium 還提供瞭非常豐富的多樣化顯示,控制顯示效果的變量是tiles
,樣式有OpenStreetMap
, Stamen Terrain
, Stamen Toner
, Mapbox Bright
, Mapbox Control Room
等等,這裡挑選幾個比較常見的
# 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 在地圖上標記
3.3.1 普通標記
添加普通標記用 Marker
這裡可以選擇標記的圖案。
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
添加圓形標記用 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 點擊獲取經緯度
m = folium.Map(location=[46.1991, -122.1889],tiles='Stamen Terrain',zoom_start=13) m.add_child(folium.LatLngPopup()) m
通過點擊鼠標便可以獲取點擊出的經緯度。
3.3.3 動態放置標記
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 熱力圖繪制
因為沒有實際的經緯度坐標數據,所以這裡隻能模擬一些位置出來,另外每個位置還需要一個數值作為熱力值。
# 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]
數據分佈
[[40.04666663299843, 116.59569796477264, 0.9667425547098781], [39.86836537517533, 116.28201445195315, 0.8708549157348728], [40.08123232852134, 116.56884585184197, 0.9104952244371285]]
繪制熱力圖
# 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 密度地圖繪制
folium 不僅可以繪制熱力圖,還可以繪制密度地圖,按照經緯度進行舉例聚類,然後在地圖中顯示。
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 自定義地圖區域
folium 一個非常有優勢的功能就是自定義區域的繪制瞭,隻要有區域的邊界數據,就可以在地圖中以多種多樣的形式展現出來,這裡以 folium 官方的美國地圖為例,源數據是一個 .json
文件,裡面包含瞭各個地區(美國各州)的特征(包括邊界經緯度列表、簡稱等),源數據傳送門,其數據格式如下:
3.6.1 隻繪制邊界,不添加數據
如果隻要求繪制邊界,而不顯示邊界區域的相關信息,那麼這個是比較容易的,代碼如下
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 繪制邊界,添加數據
當需要在各個區域填充數據的時候,這個稍微麻煩點,不僅需要各個區域的邊界數據,還需要各個區域的顯示信息,這裡同樣也使用官方的美國各州的邊界數據為例:
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()
我們再把收入等數據連接到上表中
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()
最終繪制出的來的地圖如下:
除此之外,還有很多非常有趣的功能,這裡就不一一列舉瞭,感興趣的可以參考官方的文檔。
四、競品對比與優劣勢
國內的競品為百度的 pyecharts,和 folium 一樣都可以實現普通的地圖繪制功能,但是具體使用還有較大的區別,具體如下表
功能 | pyecharts | folium | 備註 |
---|---|---|---|
世界地圖 | 可以 | 可以 | |
中文顯示 | 可以 | 部分可以 | folium地圖中標尺、文字不能正常顯示,但是嵌入地圖中的中文可以正常顯示 |
交互性 | 好 | 好 | |
區(縣)級地圖 | 可以 | 可以 | folium需要區(縣)邊界數據 |
市級地圖 | 可以 | 可以 | folium需要市邊界數據 |
收費 | 自定義區域需要購買百度ak | 自定義區域功能免費 | |
靈活性 | 好 | 好 | |
省級地圖 | 可以 | 可以 | folium需要省邊界數據 |
美觀度 | 好 | 較好 | |
自定義區域 | 部分可以 | 可以 | pyecharts需要百度 ak,folium免費 |
五、參考資料
[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/
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