数据可视化—地图可视化

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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！

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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。

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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 import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.basemap import Basemap %matplotlib inlinemap1 = Basemap(projection=ortho, lat_0=90, lon_0=-105,resolution=l, area_thresh=1000.0) 4 e8 t1 s! x; e3 ^- u! { map1.drawcoastlines()

map1 = Basemap(projection=ortho, lat_0=90, lon_0=-105,resolution=l, area_thresh=1000.0) ^; V3 l+ A' c- x' T map1.drawcoastlines() #绘制海岸线 map1.drawcountries() #绘制国家 $ p: _! ~ \0 F; A4 m8 `0 E. H1 L

map1 = Basemap(projection=ortho, lat_0=90, lon_0=-105,resolution=l, area_thresh=1000.0) 9 {+ q) E$ @* k4 S; D- q' d map1.drawcoastlines() #绘制海岸线 ; ]. U# {/ {( u; E% B3 R map1.drawcountries() #绘制国家 map1.fillcontinents(color=blue,alpha=0.5) #填充颜色 & i0 |6 k6 l! b

map1 = Basemap(projection=ortho, lat_0=90, lon_0=-105,resolution=l, area_thresh=1000.0) map1.drawcoastlines() #绘制海岸线 map1.drawcountries() #绘制国家 map1.drawmapboundary() #绘制边界 ' S; l1 |1 U0 g4 [ 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 - ~) }9 C8 x4 y5 {

map1 = Basemap(projection=robin, lat_0=90, lon_0=-105,resolution=l, area_thresh=1000.0) 6 t8 e8 L5 i- y! q map1.drawcoastlines() #绘制海岸线 map1.drawcountries() #绘制国家 4 F6 y& `5 }- o5 `- U6 U map1.drawmapboundary() #绘制边界 map1.fillcontinents(color=blue,alpha=0.5) #填充颜色 * V q( E8 z# f; {6 V1 N9 L map1.drawmeridians(np.arange(0, 360, 30)) #绘制经线 map1.drawparallels(np.arange(-90, 90, 30)) #绘制纬线 $ |% u+ g8 u, }9 a. r' r0 L 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) 0 F3 }4 {9 m* L# t8 s* o map2.drawcoastlines() #绘制海岸线 R5 ]% o( D( s5 W# E$ c map2.drawcountries() #绘制国家 # S0 C: [% ^* g) T2 |+ j# Y4 m map2.drawmapboundary() #绘制边界 1 D. D& {9 c4 Q5 }! ]" _ map2.drawstates() #绘制州 map2.fillcontinents(color=blue,alpha=0.5) #填充颜色 $ s# V4 m& A! O, e6 E( m map2.drawmeridians(np.arange(0, 360, 30)) #绘制经线 5 F8 ~9 U/ S6 P7 ?: P9 V; e# r map2.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.drawmeridians(np.arange(0, 360, 30)) #绘制经线 0 |* e& P6 N8 |( W. q | map2.drawparallels(np.arange(-90, 90, 30)) #绘制纬线 lon = -74lat = 40.43x,y = map2(lon, lat) #映射坐标 ]) F; c3 A9 ?8 K map2.plot(x, y, ro, markersize=8) #绘制散点图 ' _% a4 L9 @) |, e, E

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) " v) {+ u) \9 T% u, \$ `, R: a map2.drawcoastlines() #绘制海岸线 map2.drawcountries() #绘制国家 map2.drawmapboundary() #绘制边界 8 [ @* ]5 e A3 A/ o map2.drawstates() #绘制州 map2.drawmeridians(np.arange(0, 360, 30)) #绘制经线 map2.drawparallels(np.arange(-90, 90, 30)) #绘制纬线 lon = -74lat = 40.43x,y = map2(lon, lat) #映射坐标 ' z \$ F9 F' C d% }# g# t' ^ map2.plot(x, y, ro, markersize=8) #绘制散点图 * ~2 [ P3 G* u9 R4 y2 N plt.text(x,y,New York) #文本注释

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。

本文来源于公众号：大话数据分析

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