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来源：萝卜大杂烩

今天来讲一讲在日常工作生活中我常用的几种绘制地图的方法，下面我将介绍下面这些可视化库的地图绘制方法，当然绘制漂亮的可视化地图还有很多优秀的类库，没有办法一一列举

pyecharts、plotly、folium、bokeh、basemap、geopandas、cartopy

Boken

首先我们先介绍 Boken 绘制地图的方法

Bokeh 支持创建基本地图可视化和基于处理地理数据的地图可视化

画一张世界地图

from bokeh.plotting import figure, show

from bokeh.tile_providers import CARTODBPOSITRON, get_provider

from bokeh.io import output_notebook

output_notebook()

tile_provider = get_provider(CARTODBPOSITRON)

p = figure(x_range=(-2000000, 6000000), y_range=(-1000000, 7000000),

x_axis_type="mercator", y_axis_type="mercator")

p.add_tile(tile_provider)

show(p)

再画一张中国地图看看

from bokeh.plotting import curdoc, figure

from bokeh.models import GeoJSONDataSource

from bokeh.io import show

# 读入中国地图数据并传给GeoJSONDataSource

with open("china.json", encoding="utf8") as f:

geo_source = GeoJSONDataSource(geojson=f.read())

# 设置一张画布

p = figure(width=500, height=500)

# 使用patches函数以及geo_source绘制地图

p.patches(xs='xs', ys='ys', source=geo_source)

show(p)

我们通过 GEO 地理数据来绘制地图同样非常方便，但是地图看起来有一些单调，我们把不同的省份绘制成不同的颜色来看看

with open("china.json", encoding="utf8") as f:

data = json.loads(f.read())

# 判断是不是 北京地区数据

def isBeijing(district):

if 'beijing' in district['properties']['woe-name'].lower():

return True

return False

# data['features'] = list(filter(isInLondon, data['features']))

# 过滤数据

# 为每一个地区增加一个color属性

for i in range(len(data['features'])):

data['features'][i]['properties']['color'] = ['red', 'blue', 'yellow', 'orange', 'gray', 'purple'][i % 6]

data['features'][i]['properties']['number'] = random.randint(0, 20_000)

geo_source = GeoJSONDataSource(geojson=json.dumps(data))

p = figure(width=500, height=500, tooltips="@name, number: @number")

p.patches(xs='xs', ys='ys', fill_alpha=0.7,

line_color='white',

line_width=0.5,

color="color", # 增加颜色属性，这里的"color"对应每个地区的color属性

source=geo_source)

p.axis.axis_label = None

p.axis.visible = False

p.grid.grid_line_color = None

show(p)

可以看到已经有内味了，唯一美中不足的就是南海的十三段线没有展示出来

geopandas

GeoPandas 是基于 Pandas 的地图可视化工具，其数据结构完全继承自 Pandas，对于熟悉潘大师的同学来说还是非常友好的

还是先画一张世界地图

import pandas as pd

import geopandas

import matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib inline

world = geopandas.read_file(geopandas.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))

world.plot()

plt.show()

这也是 geopandas 官网上的经典图片，可以看到非常简单，除去 import 代码，仅仅三行，就完成了地图的绘制

下面我们继续绘制中国地图，这次我们加上九段线信息

china_nine = geopandas.read_file(r"geojson/九段线GS（2019）1719号.geojson")

china = geopandas.read_file('china-new.json')

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8),dpi=80)

ax = china.plot(ax=ax, column='number')

ax = china_nine.plot(ax=ax)

plt.show()

我们复用了前面处理的 china.json 数据，里面的 number 字段是随机生成的测试数据，效果与 Bokeh 不相上下

plotly

接下来我们介绍 plotly，这也是一个非常好用的 Python 可视化工具，如果要绘制地图信息，我们需要安装如下依赖

!pip install geopandas==0.3.0

!pip install pyshp==1.2.10

!pip install shapely==1.6.3

接下来我们先绘制一个世界地图

import plotly.graph_objects as go

fig = go.Figure(go.Scattermapbox(

mode = "markers+lines",

lon = [10, 20, 30],

lat = [10, 20,30],

marker = {'size': 10}))

fig.add_trace(go.Scattermapbox(

mode = "markers+lines",

lon = [-50, -60,40],

lat = [30, 10, -20],

marker = {'size': 10}))

fig.update_layout(

margin ={'l':0,'t':0,'b':0,'r':0},

mapbox = {

'center': {'lon': 113.65000, 'lat': 34.76667},

'style': "stamen-terrain",

'center': {'lon': -20, 'lat': -20},

'zoom': 1})

fig.show()

这里我们使用底层 API plotly.graph_objects.Choroplethmapbox 来绘制

下面我们继续绘制中国地图，使用一个高级 API plotly.express.choropleth_mapbox

import pandas as pd

import plotly.express as px

import numpy as np

import json

with open(r"china_province.geojson", encoding='utf8') as f:

provinces_map = json.load(f)

df = pd.read_csv(r'data.csv')

df.确诊 = df.确诊.map(np.log)

fig = px.choropleth_mapbox(

df,

geojson=provinces_map,

color='确诊',

locations="地区",

featureidkey="properties.NL_NAME_1",

mapbox_style="carto-darkmatter",

color_continuous_scale='viridis',

center={"lat": 37.110573, "lon": 106.493924},

zoom=3,

)

fig.show()

可以看出绘制出的交互式地图还是非常漂亮的，不过渲染速度有些感人，这个就看个人的需求了，如果你对渲染速度有要求，那么 Ployly 可能不是最好的选择~

Cartopy/Basemap

之所以把这两个库放到一起，是因为他们都是基于 Matplotlib 之上的，而随着 Python2 的不再维护，Basemap 也被 Matplotlib 放弃，Cartopy 随之转正，下面我们主要介绍 Cartopy 工具

Cartopy 利用了强大的 PROJ.4、NumPy 和 Shapely 库，并在 Matplotlib 之上构建了一个编程接口，用于创建发布高质量的地图

先来绘制一个世界地图

%matplotlib inline

import cartopy.crs as ccrs

import matplotlib.pyplot as plt

ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree())

ax.coastlines()

plt.show()

这是一个 cartopy 绘制的非常经典且常见的世界地图，形式比较简单，下面我们增强该地图

import datetime

import matplotlib.pyplot as plt

import cartopy.crs as ccrs

from cartopy.feature.nightshade import Nightshade

fig = plt.figure(figsize=(10, 5))

ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=ccrs.PlateCarree())

date = datetime.datetime(2021, 12, 2, 21)

ax.set_title(f'Night time shading for {date}')

ax.stock_img()

ax.add_feature(Nightshade(date, alpha=0.2))

plt.show()

我们通过上面的代码，绘制了当前时间世界昼夜图，还是很强的

下面我们继续绘制中国地图

import cartopy.io.shapereader as shpreader

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import cartopy.crs as ccrs

import cartopy.feature as cfeature

from cartopy.mpl.gridliner import LONGITUDE_FORMATTER, LATITUDE_FORMATTER

from cartopy.mpl.ticker import LongitudeFormatter, LatitudeFormatter

import cartopy.io.shapereader as shapereader

import matplotlib.ticker as mticker

#从文件中加载中国区域shp

shpfile = shapereader.Reader(r'ne_10m_admin_0_countries_chn\ne_10m_admin_0_countries_chn.shp')

# 设置 figure 大小

fig = plt.figure(figsize=[8, 5.5])

# 设置投影方式并绘制主图

ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree(central_longitude=180))

ax.add_geometries(

shpfile.geometries(),

ccrs.PlateCarree())

ax.set_extent([70, 140, 0, 55],crs=ccrs.PlateCarree())

plt.show()

使用 cartopy 绘制地图最大的特点就是灵活度高，那么相对应的代价就是编写代码也会更难一些，比如如果想要给不同省份填充不同颜色，我们需要编写的代码就有点多

import matplotlib.patches as mpatches

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.font_manager import FontProperties

import shapely.geometry as sgeom

import cartopy.crs as ccrs

import cartopy.io.shapereader as shpreader

font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\simsun.ttc", size=14)

def sample_data():

# lons = [110, 115, 120, 122, 124 ]

lons = [124, 122, 120, 115, 110 ]

lats = [33, 32, 28, 30, 28 ]

return lons, lats

#ax = plt.axes([0, 0, 1, 1], projection=ccrs.LambertConformal())

ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree())

ax.set_extent([70, 140, 0, 55],crs=ccrs.Geodetic())

shapename = 'admin_1_states_provinces'

states_shp = shpreader.natural_earth(resolution='10m', category='cultural', name=shapename)

lons, lats = sample_data()

# to get the effect of having just the states without a map "background"

# turn off the outline and background patches

ax.background_patch.set_visible(False)

ax.outline_patch.set_visible(False)

plt.title(u'China Province Level', fontproperties=font)

# turn the lons and lats into a shapely LineString

track = sgeom.LineString(zip(lons, lats))

track_buffer = track.buffer(1)

for state in shpreader.Reader(states_shp).geometries():

# pick a default color for the land with a black outline,

# this will change if the storm intersects with our track

facecolor = [0.9375, 0.9375, 0.859375]

edgecolor = 'black'

if state.intersects(track):

facecolor = 'red'

elif state.intersects(track_buffer):

facecolor = '#FF7E00'

ax.add_geometries([state], ccrs.PlateCarree(),

facecolor=facecolor, edgecolor=edgecolor)

# make two proxy artists to add to a legend

direct_hit = mpatches.Rectangle((0, 0), 1, 1, facecolor="red")

within_2_deg = mpatches.Rectangle((0, 0), 1, 1, facecolor="#FF7E00")

labels = [u'省份level1',

'省份level2']

plt.legend([direct_hit, within_2_deg], labels,

loc='lower left', bbox_to_anchor=(0.025, -0.1), fancybox=True, prop=font)

ax.figure.set_size_inches(14, 9)

plt.show()

folium

folium 是建立在 Python 生态系统的数据应用能力和 Leaflet.js 库的映射能力之上的高级地图绘制工具，通过 Python 操作数据，然后在 Leaflet 地图中可视化，可以灵活的自定义绘制区域，并且展现形式更加多样化

首先是三行代码绘制世界地图

import folium

# define the world map

world_map = folium.Map()

# display world map

world_map

接下来绘制中国地图

# 绘制边界

import json

df = pd.read_csv(r'plotly-choropleth-mapbox-demo-master/data.csv')

# read china border

with open(r"plotly-choropleth-mapbox-demo-master/china_province.geojson", encoding='utf8') as f:

china = json.load(f)

chn_map = folium.Map(location=[40, 100], zoom_start=4)

folium.Choropleth(

geo_data=china,

name="choropleth",

data=df,

columns=["地区", "确诊"],

key_on="properties.NL_NAME_1",

fill_color="YlGn",

fill_opacity=0.7,

line_opacity=0.2,

legend_name="新冠确诊",

).add_to(chn_map)

folium.LayerControl().add_to(chn_map)

chn_map

作为专业地图工具，不仅渲染速度快，自定义程度也是非常高的，值得使用尝试

PyEcharts

最后我们介绍 PyEcharts，这款国产的精良可视化工具

绘制世界地图

from pyecharts import options as opts

from pyecharts.charts import Map

from pyecharts.faker import Faker

c = (

Map()

.add("测试数据", [list(z) for z in zip(Faker.country, Faker.values())], "world")

.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))

.set_global_opts(

title_opts=opts.TitleOpts(title="Map-世界地图"),

visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200),

)

)

c.render_notebook()

通过 Pyecharts 绘制地图的一个好处就是不需要处理 GEO 文件，我们直接出入国家名称，就可以自动匹配到地图上，非常方便

再绘制中国地图

c = (

Map()

.add("测试数据", [list(z) for z in zip(Faker.provinces, Faker.values())], "china")

.set_global_opts(

title_opts=opts.TitleOpts(title="Map-VisualMap（中国）"),

visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200, is_piecewise=True),

)

)

c.render_notebook()

我们只需要把参数替换成 ”china“ 就可方便的绘制中国地图，真的很给力，当然对于 Pyecharts 还有很多种玩法，就不一一介绍了

综合上面的示例，我们可以看出， Pyecharts 绘制地图最为简单，非常适合新手学习使用；而 folium 和 cartopy 则胜在自由度上，它们作为专业的地图工具，留给了使用者无限可能；至于 Plotly 和 Bokeh 则属于更高级的可视化工具，它们胜在画质更加优美，API 调用也更加完善

今天我们介绍了几种比较常用的绘制地图的类库，每一个工具都有其优缺点，我们只需要在选择的时候，明确目标，用心探索就好！

好了，今天就分享到这里，给个“在看”再走吧！

参考：https://gitee.com/kevinqqnj/cartopy_trial/blob/master/cartopy_province.pyhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/112324234

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