这可能是Python里最强的绘制地图神器

妖狐艹你老母 2022-11-04 11:08 400阅读 0赞

今天给大家介绍一个非常 NB 的Python 库，专门用来绘制地图的，它叫 Folium 。

## 1. Folium简介 ##

Folium是一个基于leaflet.js的Python地图库，其中，Leaflet是一个非常轻的前端地图可视化库。即可以使用Python语言调用Leaflet的地图可视化能力。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。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。

## 2. Folium的使用 ##

### 地图的生成 ###

![img][] img

**folium.folium.Map()详解**

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)

**参数说明**：

*  location (tuple or list, default None)：纬度和经度
 *  width (pixel int or percentage string (default: ‘100%’))：地图宽度
 *  height (pixel int or percentage string (default: ‘100%’))：地图高度
 *  tiles (str, default ‘OpenStreetMap’) ：瓦片名称或使用TileLayer classass.
 *  min\_zoom (int, default 0)：地图可缩放的最小级别
 *  max\_zoom (int, default 18)：地图可缩放的最大级别
 *  zoom\_start (int, default 10) ：地图的初始缩放级别
 *  attr (string, default None)：当使用自定义瓦片时，传入自定义瓦片的名词
 *  crs (str, default ‘EPSG3857’) ：投影坐标系标识
 *  EPSG3857: Web墨卡托投影后的平面地图，坐标单位为米。大部分国外地图使用的时该标准。
 *  EPSG4326: Web墨卡托投影后的平面地图，但仍然使用WGS84的经度、纬度表示坐标。
 *  EPSG3395: 墨卡托投影，主要用于航海图
 *  Simple: 简单的x，y匹配，用于自定义瓦片(比如游戏地图)
 *  control\_scale (bool, default False) ：是否在地图上显示缩放标尺
 *  prefer\_canvas (bool, default False)：强制使用Canvas渲染
 *  no\_touch (bool, default False) ：是否允许触摸事件
 *  disable\_3d (bool, default False) ：强制使用CSS 3D效果
 *  zoom\_control (bool, default True) ：是否要限制zoom操作
 *  `**kwargs`：Leaflets地图类的其他参数: https://leafletjs.com/reference-1.5.1.html\#map

“tiles”参数可选值：

*  “OpenStreetMap”
 *  “Mapbox Bright” (Limited levels of zoom for free tiles)
 *  “Mapbox Control Room” (Limited levels of zoom for free tiles)
 *  “Stamen” (Terrain, Toner, and Watercolor)
 *  “Cloudmade” (Must pass API key)
 *  “Mapbox” (Must pass API key)
 *  “CartoDB” (positron and dark\_matter)

“tiles”的自定义设置：

![img][img 1] img

地球上同一个地理位置的经纬度，在不同的坐标系中，会有少量偏移，国内目前常见的坐标系主要分为三种：

*  地球坐标系——WGS84：常见于GPS设备，Google地图等国际标准的坐标体系。
 *  火星坐标系——GCJ-02：中国国内使用的被强制加密后的坐标体系，高德坐标就属于该种坐标体系。
 *  百度坐标系——BD-09：百度地图所使用的坐标体系，是在火星坐标系的基础上又进行了一次加密处理。

所以在设置“tiles”时需要考虑目前手中得经纬度属于那种坐标系。

由于投影坐标系中没有GCJ-02和BD-09对应的标识，所以在自定义瓦片时主要经纬度能匹配上，crs中的设置可保持不变。更多详情介绍请看：瓦片坐标系学习

如果需要将地图保存，只需执行：m.save(“map.html”) 即可。

### 添加点、线、面要素 ###

**添加点**

import folium
    m = folium.Map(location=[39.917834, 116.397036], zoom_start=13, width='50%',height='50%', zoom_control='False',
                   tiles='http://webrd02.is.autonavi.com/appmaptile?lang=zh_cn&size=1&scale=1&style=8&x={x}&y={y}&z={z}&ltype=6',attr='AutoNavi')
    
    tooltip ='请点击我查看该点信息'
    folium.Marker([39.937282,116.403187], popup='南锣鼓巷',tooltip=tooltip).add_to(m)
    folium.Marker([39.917834,116.397036], popup='故宫',tooltip=tooltip).add_to(m)
    folium.Marker([39.928614,116.391746], popup='北海公园', tooltip=tooltip, icon=folium.Icon(color='red')).add_to(m)
    folium.Marker([39.942143,116.382590], popup='后海公园', tooltip=tooltip, icon=folium.Icon(color='green', prefix='fa', icon='taxi')).add_to(m)
    
    m

![img][img 2] img

Folium.Icon类可以设置color, icon\_color, icon, angle, prefix这5个参数：

*  color的可选项包括：\[‘red’, ‘blue’, ‘green’, ‘purple’, ‘orange’, ‘darkred’, ‘lightred’, ‘beige’, ‘darkblue’, ‘darkgreen’, ‘cadetblue’, ‘darkpurple’, ‘white’, ‘pink’, ‘lightblue’, ‘lightgreen’, ‘gray’, ‘black’, ‘lightgray’\] ，或者HTML颜色代码
 *  icon\_color同上
 *  icon可以在Font-Awesome网站中找到对应的名字，并设置prefix参数为’fa’
 *  angle以度为单位设置

其他：

m.add_child(folium.LatLngPopup()) #显示鼠标点击点经纬度
    m.add_child(folium.ClickForMarker(popup='Waypoint')) # 将鼠标点击点添加到地图上

**添加圆**

folium.Circle(
        radius=300,
        location=[39.928614,116.391746],
        popup='北海公园',
        color='crimson',
        fill=False,
    ).add_to(m)
    folium.CircleMarker(
        location=[39.942143,116.382590],
        radius=50,
        popup='后海公园',
        color='#3186cc',
        fill=True,
        fill_color='#3186cc'
    ).add_to(m)

![img][img 3] img

Circle和CircleMarker的不同：CircleMarker的radius一个单位是像素，Circle的一个单位时米

**添加线段**

folium.PolyLine([
        [39.917834,116.397036],
        [39.928614,116.391746],
        [39.937282,116.403187],
        [39.942143,116.382590]
    ],color='red').add_to(m)

![img][img 4] img

**添加多边形**

folium.Marker([39.917834,116.397036], popup='故宫').add_to(m)
    folium.Marker([39.928614,116.391746], popup='北海公园').add_to(m)
    folium.Marker([39.937282,116.403187], popup='南锣鼓巷').add_to(m)
    folium.Marker([39.942143,116.382590], popup='后海公园').add_to(m)
    
    folium.Polygon([
        [39.917834,116.397036],
        [39.928614,116.391746],
        [39.942143,116.382590],
        [39.937282,116.403187],
    ],color='blue', weight=2, fill=True, fill_color='blue', fill_opacity=0.3).add_to(m)

![img][img 5] img

### Folium的其他高级应用 ###

**在地图上显示前200条犯罪数据**

import folium
    import pandas as pd
    
    san_map = folium.Map(location=[37.77, -122.42], zoom_start=12,width='50%',height='50%')
    
    # cdata = pd.read_csv('https://cocl.us/sanfran_crime_dataset')
    cdata = pd.read_csv('Police_Department_Incidents_-_Previous_Year__2016_.csv') #犯罪数据，包含犯罪所在经纬度
    
    # get the first 200 crimes in the cdata
    limit = 200
    data = cdata.iloc[0:limit, :]
    # Instantiate a feature group for the incidents in the dataframe
    incidents = folium.map.FeatureGroup()
    # Loop through the 200 crimes and add each to the incidents feature group
    for lat, lng, in zip(cdata.Y, data.X):
        incidents.add_child(
            folium.CircleMarker(
                [lat, lng],
                radius=7, # define how big you want the circle markers to be
                color='yellow',
                fill=True,
                fill_color='red',
                fill_opacity=0.4
            )
        )
    
    san_map.add_child(incidents)

![img][img 6] img

**统计区域犯罪总数**

from folium import plugins
    
    # let's start again with a clean copy of the map of San Francisco
    san_map = folium.Map(location=[37.77, -122.42], zoom_start=12,width='50%',height='50%')
    
    # instantiate a mark cluster object for the incidents in the dataframe
    incidents = plugins.MarkerCluster().add_to(san_map)
    
    # loop through the dataframe and add each data point to the mark cluster
    for lat, lng, label, in zip(data.Y, data.X, cdata.Category):
        folium.Marker(
            location=[lat, lng],
            icon=None,
            popup=label,
        ).add_to(incidents)
    
    # add incidents to map
    san_map.add_child(incidents)

![img][img 7] img

**以热力图的方式呈现**

from folium.plugins import HeatMap
    
    san_map = folium.Map(location=[37.77, -122.42], zoom_start=12,width='50%',height='50%')
    
    # Convert data format
    heatdata = data[['Y','X']].values.tolist()
    
    # add incidents to map
    HeatMap(heatdata).add_to(san_map)
    
    san_map

![img][img 8] img

**在地图上呈现GeoJSON边界数据**

import json
    import requests
    
    # url = 'https://cocl.us/sanfran_geojson'
    url = 'san-francisco.geojson'
    san_geo = f'{url}'
    san_map = folium.Map(location=[37.77, -122.42], zoom_start=12,width='50%',height='50%')
    folium.GeoJson(
        san_geo,
        style_function=lambda feature: {
            'fillColor': '#ffff00',
            'color': 'blue',
            'weight': 2,
            'dashArray': '5, 5'
        }
    ).add_to(san_map)
    
    san_map

![img][img 9] img

**在GeoJSON上绘制Choropleth分级着色图**

# Count crime numbers in each neighborhood
    disdata = pd.DataFrame(cdata['PdDistrict'].value_counts())
    disdata.reset_index(inplace=True)
    disdata.rename(columns={'index':'Neighborhood','PdDistrict':'Count'},inplace=True)
    
    san_map = folium.Map(location=[37.77, -122.42], zoom_start=12,width='50%',height='50%')
    
    folium.Choropleth(
        geo_data=san_geo,
        data=disdata,
        columns=['Neighborhood','Count'],
        key_on='feature.properties.DISTRICT',
        #fill_color='red',
        fill_color='YlOrRd',
        fill_opacity=0.7,
        line_opacity=0.2,
        highlight=True,
        legend_name='Crime Counts in San Francisco'
    ).add_to(san_map)
    
    san_map

![img][img 10] img

## 3. 各地图提供商瓦片服务地图规则 ##

### 高德地图 ###

目前高德的瓦片地址有如下两种：

*  http://wprd0\{1-4\}.is.autonavi.com/appmaptile?x=\{x\}&y=\{y\}&z=\{z\}&lang=zh\_cn&size=1&scl=1&style=7&ltype=1
 *  http://webst0\{1-4\}.is.autonavi.com/appmaptile?style=7&x=\{x\}&y=\{y\}&z=\{z\}

前者是高德的新版地址，后者是老版地址。

高德新版的参数：

*  lang：可以通过zh\_cn设置中文，en设置英文
 *  size：基本无作用
 *  scl：瓦片尺寸控制，1=256,2=512
 *  style：设置影像和路网，style=6为卫星图，style=7为街道图，style=8为标注图
 *  ltype：线性控制，增加后，只对地图要素进行控制，没有文字注记，要素多少，是否透明

这些规律并不是绝对的，有可能有的组合某些参数不起作用。

### 谷歌地图 ###

目前谷歌的瓦片地址也存在两种：

*  国内：http://mt\{0-3\}.google.cn/vt/lyrs=m&hl=zh-CN&gl=cn&x=\{x\}&y=\{y\}&z=\{z\}
 *  国外：http://mt\{0-3\}.google.com/vt/lyrs=m&hl=zh-CN&gl=cn&x=\{x\}&y=\{y\}&z=\{z\}

参数详解：

*  lyrs = 类型
 *  h = roads only 仅限道路
 *  m = standard roadmap 标准路线图
 *  p = terrain 带标签的地形图
 *  r = somehow altered roadmap 某种改变的路线图
 *  s = satellite only 仅限卫星
 *  t = terrain only 仅限地形
 *  y = hybrid 带标签的卫星图
 *  gl = 坐标系
 *  CN = 中国火星坐标系
 *  hl = 地图文字语言
 *  zh-CN = 中文
 *  en-US = 英文
 *  x = 瓦片横坐标
 *  y = 瓦片纵坐标
 *  z = 缩放级别 卫星图0-14,路线图0-17

### 百度地图 ###

百度当前的瓦片地址：

*  http://online\{0-4\}.map.bdimg.com/onlinelabel/?qt=tile&x=\{x\}&y=\{y\}&z=\{z\}&styles=pl&udt=202004151&scaler=2&p=0
 *  http://api\{0-3\}.map.bdimg.com/customimage/tile?&x=\{x\}&y=\{y\}&z=\{z\}&udt=20180601&scale=1
 *  http://its.map.baidu.com:8002/traffic/TrafficTileService?level=\{z\}&x=\{x\}&y=\{y\}&time=1373790856265&label=web2D&;v=017

备注：瓦片地址中的x和y对应的并不是经纬度值，而是瓦片编号，中国主要地图商的瓦片编号流派：

![9e951907e6cbf4f6ee68fb860dd5297d.png][]

目前百度的瓦片编号比较特殊，Folium暂不支持。

其他参考资料：

*  https://github.com/geometalab/pyGeoTile
 *  https://github.com/anzhihun/OpenLayers3Primer/blob/master/ch05/05-03.md
 *  http://www.winseliu.com/blog/2018/01/30/map-started-guide/
 *  https://github.com/CntChen/tile-lnglat-transform

### 腾讯地图 ###

腾讯地图的瓦片地图URL格式：

*  http://rt1.map.gtimg.com/realtimerender?z=\{z\}&x=\{x\}&y=\{y\}&type=vector&style=0

由于腾讯地图使用的瓦片编码时TMS，所以使用时需要额外的设置。具体如下：

![img][img 11]

### 其他底图 ###

![69037d2ee6ef6bac09e8999a6ad02270.png][]

*  \{0,1,2,3\}代表了url的subDomain,在请求时会随机的在url中使用mt0、mt1、mt2、mt3。\{z\}代表zoom，即缩放级别，\{x\}代表列号，\{y\}代表行号。
 *  GeoQ 官网有公开的多个基于 ArcGIS 的地图服务,均可使用,详见https://map.geoq.cn/arcgis/rest/services

## 4. 参考链接： ##

*  https://leafletjs.com/
 *  https://python-visualization.github.io/folium/
 *  http://openwhatevermap.xyz/

- END -
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[img 1]: /images/20221023/7117e3f9c0ba49c5a771ba1c73f8845b.png
[img 2]: /images/20221023/255fb15b78f94843b4a67e99b9b9d0e9.png
[img 3]: /images/20221023/810a3a839f624f3a9099009258ea2313.png
[img 4]: /images/20221023/702fb3076d5242d78582346b303c9383.png
[img 5]: /images/20221023/75c6cecf683e401aa74c3c8948cde90b.png
[img 6]: /images/20221023/3dd00ff716ca41b4b0c94e95fd082036.png
[img 7]: /images/20221023/b36f765fa9944fc0a3346c2f1f191b55.png
[img 8]: /images/20221023/9f04ae5535af477484c32df3afb51fde.png
[img 9]: /images/20221023/c9fded3d9f414a169b9a0c4024ea803f.png
[img 10]: /images/20221023/2be02e9bda8e40a7a285a3f2a03c81dd.png
[9e951907e6cbf4f6ee68fb860dd5297d.png]: /images/20221023/59c74829675246e981be34d8bad6dd91.png
[img 11]: /images/20221023/b24c43ca46f440f08c16e58b412d7081.png
[69037d2ee6ef6bac09e8999a6ad02270.png]: /images/20221023/4201034f6c9f4ca193b89d725291a535.png