Python绘制地图神器，上手直接开大！

深藏阁楼爱情的钟 2022-10-31 10:50 172阅读 0赞

大家晚上好，我是小五

之前给大家介绍过多种Python可视化模块，但使用他们进行地理可视化都很简陋。

所以想要绘制更精美的可视化地图？想在地图上自由的设置各种参数？想获得灵活的交互体验？

今天它就来了，Python绘制地图神器`folium`，上手直接开大！

## 一、folium简介和安装 ##

folium 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，在Python中操作数据，然后通过 folium 在 Leaflet 地图中可视化。

folium 相比较于国内百度的 pyecharts 灵活性更强，能够自定义绘制区域，并且展现形式更加多样化。\[1\]

![format_png][]

### 1. folium的简介 ###

*  Folium是建立在 Python 生态系统的数据整理 Datawrangling 能力和 Leaflet.js 库的映射能力之上的开源库。用 Python 处理数据，然后用 Folium 将它在 Leaflet 地图上进行可视化。Folium能够将通过 Python 处理后的数据轻松地在**交互式**的 Leaflet 地图上进行可视化展示。它不单单可以在地图上展示数据的分布图，还可以使用 Vincent/Vega 在地图上加以标记。
 *  这个开源库中有许多来自 OpenStreetMap、MapQuest Open、MapQuestOpen Aerial、Mapbox和Stamen 的内建地图元件，而且支持使用 Mapbox 或 Cloudmade 的 API 密钥来定制个性化的地图元件。Folium支持 GeoJSON 和 TopoJSON 两种文件格式的叠加，也可以将数据连接到这两种文件格式的叠加层，最后可使用 color-brewer 配色方案创建分布图。
 *  Folium可以让你用 Python 强大生态系统来处理数据，然后用 Leaflet 地图来展示。Folium内置一些来自 OpenStreetMap、MapQuest Open、MapQuest Open Aerial、Mapbox和Stamen 的地图元件(tilesets)，并且支持用 Mapbox 或者 Cloudmade API keys 来自定义地图元件。Folium支持 GeoJSON 和 TopJSON 叠加(overlays)，绑定数据来创造一个分级统计图(Choropleth map)。但是，Folium库绘制热点图的时候，需要联网才可显示。

### 2. 安装folium ###

pip install folium -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

????这里直接使用了国内豆瓣源

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## 二、基本使用 ##

folium 显示地图的类为 folium.Map，类的声明如下：

class 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)

几个重要的参数：

*  location：经纬度，list 或者 tuple 格式，顺序为 latitude, longitude
 *  zoom\_start：缩放值，默认为 10，值越大比例尺越小，地图放大级别越大
 *  control\_scale：Bool型，控制是否在地图上添加比例尺，默认为 False 即不添加
 *  tiles：显示样式，默认 "OpenStreetMap"，也就是开启街道显示
 *  crs：地理坐标参考系统，默认为 "EPSG3857"

### 1. 各级别地图 ###

#### 世界地图 ####

import folium
    
    print(folium.__version__)
    
    # define the world map
    world_map = folium.Map()
    # save world map
    world_map.save('test_01.html')

结果如下：

当前folium版本：0.11.0

![format_png 2][]

#### 国家地图 ####

import folium
    # define the national map
    national_map = folium.Map(location=[35.3, 100.6], zoom_start=4)
    # save national map
    national_map.save('test_02.html')

结果如下：

![format_png 3][]

#### 市级地图 ####

其实改变地图显示也就是改变显示的经纬度和缩放比例，省级、市级、县级用法相似，这里举一个市级的例子为例，如北京市：

import folium
    # define the national map
    city_map = folium.Map(location=[39.93, 116.40], zoom_start=10)
    # save national map
    city_map.save('test_03.html')

![format_png 4][]

### 2. 在地图上标记 ###

#### 普通标记 ####

添加普通标记用 Marker，可以选择标记的图案。

import folium
    
    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')    # 标记颜色  图标
    ).add_to(bj_map)
    
    bj_map.save('test_04.html')

结果如下：

![format_png 5][]

#### 圆形标记 ####

添加圆形标记用 Circle 以及 CircleMarker

import folium
    
    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='#00FFFF',   # 颜色
        fill=False,        # 填充
    ).add_to(bj_map)
    
    folium.CircleMarker(
        location=(39.93, 116.38),
        radius=50,   # 圆的半径
        popup='Laurelhurst Park',
        color='#FF1493',
        fill=True,
        fill_color='#FFD700'
    ).add_to(bj_map)
    
    bj_map.save('test_05.html')

结果如下：

![format_png 6][]

#### 动态放置标记 ####

import folium
    
    dynamic_tagging = folium.Map(
        location=[46.8527, -121.7649],
        tiles='Stamen Terrain',
        zoom_start=13
    )
    
    folium.Marker(
        [46.8354, -121.7325],
        popup='Camp Muir'
    ).add_to(dynamic_tagging)
    
    dynamic_tagging.add_child(folium.ClickForMarker(popup='Waypoint'))
    dynamic_tagging.save('test_06.html')

结果如下：

![format_png 7][]

更多详细使用可以参考官方文档：http://python-visualization.github.io/folium/quickstart.html\[2\]

## 三、实战案例 ##

以将停车场地理位置数据可视化在地图上示例，熟悉 folium 地图可视化的使用。

### 1. 获取经纬度数据 ###

停车场地理位置数据来源于网络，数据真实可靠，下面先利用 Python 爬虫获取数据

#数据来源：http://219.136.133.163:8000/Pages/Commonpage/login.aspx
    
    import requests
    import csv
    import json
    import logging
    
    headers = {
        'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest',
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.181 Safari/537.36'
    }
    logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s: %(message)s')
    url = 'http://219.136.133.163:8000/Pages/Commonpage/AsyGetData.asmx/GetParkList'
    s = requests.session()
    s.get(url, headers=headers)
    for i in range(1, 318):
        data = {
            'cp': str(i),
            'ps': '10',
            'kw': '',
            'lon': 'undefined',
            'lat': 'undefined',
            'type': 'undefined'
        }
        url = 'http://219.136.133.163:8000/Pages/Commonpage/AsyGetData.asmx/GetParkList'
        # post提交表单数据
        res = s.post(url, data=data, headers=headers)
        # 重新设置编码
        res.encoding = 'utf-8'
        # str转json  便于提取数据
        result = json.loads(res.text)['Result']
        for j in result:
            park_name = j['ParkName']
            Lon = j['Longitude']
            Lat = j['Latitude']
            with open('parkings.csv', 'a+', newline='', encoding='gb18030') as f:
                f_csv = csv.writer(f)
                f_csv.writerow([park_name, Lon, Lat])
                logging.info([park_name, Lon, Lat])

结果如下：

![format_png 8][] ![format_png 9][]

共有 3170 个停车场地理位置数据

### 2. folium地图可视化 ###

import pandas as pd
    import folium
    
    # 读取csv数据
    data = pd.read_csv('parkings.csv', encoding='gbk')
    # 传入纬度和经度数据
    park_map = folium.Map(location=[data['latitude'].mean(), data['longitude'].mean()], zoom_start=10, control_scale=True,)
    # 实例化 folium.map.FeatureGroup 对象
    incidents = folium.map.FeatureGroup()
    for name,row in data.iterrows():
        incidents.add_child(
            folium.CircleMarker(            # CircleMarker表示花圆
                (row["latitude"], row["longitude"]),   # 每个停车场的经纬度坐标
                radius=7,                   # 圆圈半径
                color='#FF1493',            # 标志的外圈颜色
                fill=True,                  # 是否填充
                fill_color='#00FF00',       # 填充颜色
                fill_opacity=0.4            # 填充透明度
            )
        )
    
    park_map.add_child(incidents)
    park_map.save('park_map1.html')

效果如下：

![format_png 10][]

这样看起来有点乱，下面我们来统计一下各个局域的停车场数量

import pandas as pd
    import folium
    from folium import plugins
    
    data = pd.read_csv('parkings.csv', encoding='gbk')
    park_map = folium.Map(location=[data['latitude'].mean(), data['longitude'].mean()], zoom_start=10, control_scale=True,)
    marker_cluster = plugins.MarkerCluster().add_to(park_map)
    
    for name,row in data.iterrows():
        folium.Marker(location=[row["latitude"], row["longitude"]]).add_to(marker_cluster)
    park_map.save('park_map2.html')

效果如下：

![format_png 11][]

这样能对各个局域停车场的数量在地图上进行统计，将图不断放大以后，还可以显示每个停车场的具体位置，非常方便。

如果大家对本文的源码和数据感兴趣，可以扫描下方的二维码????添加我（朱小五mini）为好友，然后回复关键词“**20210221**”，不要回复错了哦，是前面的红字，建议直接复制！

![format_png 12][]

### 参考资料 ###

\[1\]

Python绘制地图神器folium入门: *https://blog.csdn.net/weixin\_38169413/article/details/104806257*

\[2\]

http://python-visualization.github.io/folium/quickstart.html

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[format_png 1]: /images/20221024/e6700ab2ac4f46238ccd1911732a0982.png
[format_png 2]: /images/20221024/465c37c43b45486ba04e3fb12ea13e1f.png
[format_png 3]: /images/20221024/a902a502f96b4e3294631a47cd3d8534.png
[format_png 4]: /images/20221024/2ee5116a4a724d51b76efc69f9a5d098.png
[format_png 5]: /images/20221024/6929f6239a0542e080cd7a729135057a.png
[format_png 6]: /images/20221024/25841c1b06fb4ddebaddbd0caef5c89b.png
[format_png 7]: /images/20221024/db093a22ab5b46d3b7c18e9df9fbd13f.png
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[format_png 10]: /images/20221024/32a628e7f06349d0bc9e4fb113b93508.png
[format_png 11]: /images/20221024/3576119293654e93b077c846c2a8e104.png
[format_png 12]: /images/20221024/cd3c309e1aaf4e0c92ce24313706b7ac.png
[format_png 13]: /images/20221024/b98396a58f07454b93ce240547e9f765.png
[format_png 14]: /images/20221024/f605c7309e3c446faaa9b74b1a08e2eb.png