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

image-20200309205212588

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

image-20200310014116766

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

image-20200309205918570

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

Stamen Toner & Stamen Terrain

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

image-20200309212826073

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

image-20200309212843415

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。

Kapture 2020-03-09 at 22.00.40

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

Kapture 2020-03-11 at 10.39.44

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

image-20200310231553948

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)

image-20200310232519456

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:

image-20200310233211972

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

image-20200310233644765

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()

image-20200311001008073

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()

image-20200311003029494

最終繪制出的來的地圖如下:

00831rSTly1gcpr4az8hdg30re0ggqv8

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
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
省級地圖 可以 可以 folium需要省邊界數據
美觀度 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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