数据可视化—地图可视化

& m% W5 s8 x( {

今天给大家推送的是地图可视化的知识，如何用Python实现地图可视化，地图可视化常用于地理信息系统，本节选用python中的自带库matplotlib，实现地图可视化，一起学习吧！

可视化直观理解就是转化为视觉所能感知。可视化的基本含义是将科学计算中产生的大量非直观的、抽象的或者不可见的数据，借助计算机图形学和图像处理等技术，以图形图像信息的形式，直观、形象地表达出来，并进行交互处理。地理信息可视化是运用图形学、计算机图形学和图像处理技术，将地学信息输入、处理、查询、分析以及预测的结果和数据以图形符号、图标、文字、表格、视频等可视化形式显示并进行交互的理论、方法和技术。

在地理信息系统中，可视化则以地理信息科学、计算机科学、地图学、认知科学、信息传输学与地理信息系统为基础，并通过计算机技术、数字技术、多媒体技术动态，直观、形象地表现、解释、传输地理空间信息并揭示其规律，是关于信息表达和传输的理论、方法与技术的一门学科。

import numpy as np #导入库 import pandas as pd " u6 X- @% Y8 Z. h2 K import matplotlib.pyplot as plt ( w5 k- w( N# p P. ]) d0 m from mpl_toolkits.basemap import Basemap ( b, p$ O. M/ ]& F' M %matplotlib inlinemap1 = Basemap(projection=ortho, lat_0=90, lon_0=-105,resolution=l, area_thresh=1000.0) ( R8 T9 R, D$ E1 Z" a- t map1.drawcoastlines()

map1 = Basemap(projection=ortho, lat_0=90, lon_0=-105,resolution=l, area_thresh=1000.0) ) `$ {6 {( L" J+ R& o, P, l map1.drawcoastlines() #绘制海岸线 map1.drawcountries() #绘制国家

map1 = Basemap(projection=ortho, lat_0=90, lon_0=-105,resolution=l, area_thresh=1000.0) $ D7 K0 m, d+ n( ~# y3 U- e map1.drawcoastlines() #绘制海岸线 " @$ k; E" L, D( q map1.drawcountries() #绘制国家 & t/ t; c2 L. ^3 t X+ ? map1.fillcontinents(color=blue,alpha=0.5) #填充颜色 : Z h: G' h* b+ P

map1 = Basemap(projection=ortho, lat_0=90, lon_0=-105,resolution=l, area_thresh=1000.0) map1.drawcoastlines() #绘制海岸线 8 v0 _5 v- y, ~8 D' v$ m map1.drawcountries() #绘制国家 map1.drawmapboundary() #绘制边界 map1.fillcontinents(color=blue,alpha=0.5) #填充颜色 8 V- e \/ T/ K5 } map1.drawmeridians(np.arange(0, 360, 30)) #绘制经线 4 E: m+ c' l: x. N' j( b map1.drawparallels(np.arange(-90, 90, 30)) #绘制纬线

map1 = Basemap(projection=robin, lat_0=90, lon_0=-105,resolution=l, area_thresh=1000.0) map1.drawcoastlines() #绘制海岸线 7 z: R9 ?# a9 h+ f7 F3 C' Z map1.drawcountries() #绘制国家 map1.drawmapboundary() #绘制边界 % r# T3 G4 Q+ C" b( F" Q( V map1.fillcontinents(color=blue,alpha=0.5) #填充颜色 map1.drawmeridians(np.arange(0, 360, 30)) #绘制经线 map1.drawparallels(np.arange(-90, 90, 30)) #绘制纬线

map2=Basemap(projection=stere,lat_0=90,lon_0=-105,llcrnrlon=-118.67,llcrnrlat=23.41,urcrnrlon=-64.5,urcrnrlat=45.44,resolution=l,area_thresh=1000.0) map2.drawcoastlines() #绘制海岸线 map2.drawcountries() #绘制国家 map2.drawmapboundary() #绘制边界 map2.drawstates() #绘制州 map2.fillcontinents(color=blue,alpha=0.5) #填充颜色 , R3 {- j! ?) B+ m9 k4 v map2.drawmeridians(np.arange(0, 360, 30)) #绘制经线 * F3 g6 Z6 X" p+ ?6 E# k map2.drawparallels(np.arange(-90, 90, 30))   #绘制纬线 : ]1 g8 o) c% ]$ h) s

map2=Basemap(projection=stere,lat_0=90,lon_0=-105,llcrnrlon=-118.67,llcrnrlat=23.41,urcrnrlon=-64.5, urcrnrlat=45.44,resolution=l, area_thresh=1000.0) : {+ Z Q( ?) ` map2.drawcoastlines() #绘制海岸线 map2.drawcountries() #绘制国家 ) G9 s; j) a! J map2.drawmapboundary() #绘制边界 map2.drawstates() #绘制州 6 ^- s5 G0 H, H t map2.drawmeridians(np.arange(0, 360, 30)) #绘制经线 7 D1 a6 l0 J/ A5 ^ map2.drawparallels(np.arange(-90, 90, 30)) #绘制纬线 lon = -74lat = 40.43x,y = map2(lon, lat) #映射坐标 " o. b; s8 C% I map2.plot(x, y, ro, markersize=8) #绘制散点图

map2=Basemap(projection=stere,lat_0=90,lon_0=-105,llcrnrlon=-118.67,llcrnrlat=23.41,urcrnrlon=-64.5, urcrnrlat=45.44,resolution=l, area_thresh=1000.0) map2.drawcoastlines() #绘制海岸线 0 h/ O( X# y3 H; Z% u map2.drawcountries() #绘制国家 map2.drawmapboundary() #绘制边界 ( y0 e9 B$ b4 J. i* @9 Z map2.drawstates() #绘制州 5 M/ L( ]# D8 @1 U map2.drawmeridians(np.arange(0, 360, 30)) #绘制经线 - r$ c$ m5 Z/ ^) V4 p# B map2.drawparallels(np.arange(-90, 90, 30)) #绘制纬线 3 ]" l9 b7 x2 E lon = -74lat = 40.43x,y = map2(lon, lat) #映射坐标 + {8 {; p( q5 g. |2 _6 e map2.plot(x, y, ro, markersize=8) #绘制散点图 7 ?# m! i3 J; q, q/ S& I; {9 I plt.text(x,y,New York) #文本注释

7 j/ n8 H: G& n4 m9 F

学习编程没有什么捷径可言，“书山有路勤为径，学海无涯苦作舟”。多学、多练、多总结。

. `+ x, G( n6 Z, V

本文来源于公众号：大话数据分析

更多实用的数据分析知识，请关注后，一同学习！

/ U" R% `6 \5 [$ C