数据可视化—地图可视化

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！

A' S2 I+ C$ @/ v

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 5 u% w. y; t: d$ X# b$ V 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) 5 S; Y+ ^3 x' E0 |! @' \ map1.drawcoastlines()

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 = Basemap(projection=ortho, lat_0=90, lon_0=-105,resolution=l, area_thresh=1000.0) map1.drawcoastlines() #绘制海岸线 4 W X# a+ O, C/ C map1.drawcountries() #绘制国家 # }: W- e7 v: P, o) s map1.fillcontinents(color=blue,alpha=0.5) #填充颜色

map1 = Basemap(projection=ortho, lat_0=90, lon_0=-105,resolution=l, area_thresh=1000.0) * |) O1 y' V- U# v& ~2 p! t map1.drawcoastlines() #绘制海岸线 map1.drawcountries() #绘制国家 . B2 h$ E4 [5 B7 ~ map1.drawmapboundary() #绘制边界 % U G4 t `6 l& o4 d map1.fillcontinents(color=blue,alpha=0.5) #填充颜色 ; D# z% o$ }. ^( P+ m, g1 i( Y0 L1 b map1.drawmeridians(np.arange(0, 360, 30)) #绘制经线 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) \/ _' c9 S" @! F# ` map1.drawcoastlines() #绘制海岸线 / T8 z% K0 ~1 }% S0 p map1.drawcountries() #绘制国家 - G* f, d# c- G7 a. [7 |) D4 K map1.drawmapboundary() #绘制边界 map1.fillcontinents(color=blue,alpha=0.5) #填充颜色 map1.drawmeridians(np.arange(0, 360, 30)) #绘制经线 4 q2 p v d- I* T0 h2 M$ x8 b 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) 9 ^. J0 U6 r# a/ k. l* A map2.drawcoastlines() #绘制海岸线 # @/ x9 R) H2 P map2.drawcountries() #绘制国家 / U6 ]% t0 f) u- Z# G, R4 V1 u map2.drawmapboundary() #绘制边界 map2.drawstates() #绘制州 map2.fillcontinents(color=blue,alpha=0.5) #填充颜色 $ O! S4 p! A8 d) m" h5 O8 @ map2.drawmeridians(np.arange(0, 360, 30)) #绘制经线 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) . ]& L6 r( P/ O! p$ B map2.drawcoastlines() #绘制海岸线 map2.drawcountries() #绘制国家 5 q, W6 D ?) |$ ? map2.drawmapboundary() #绘制边界 map2.drawstates() #绘制州 2 u8 l: Z. w6 i map2.drawmeridians(np.arange(0, 360, 30)) #绘制经线 ( R0 D# W+ k5 Z* c, {# }& g& Y map2.drawparallels(np.arange(-90, 90, 30)) #绘制纬线 $ l: A) Z3 d! x lon = -74lat = 40.43x,y = map2(lon, lat) #映射坐标 ( A- w ~7 V5 r1 v 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) ( k" [1 Z3 D" w$ L0 N 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 map2.drawparallels(np.arange(-90, 90, 30)) #绘制纬线 2 B% l5 A5 s% }# Q lon = -74lat = 40.43x,y = map2(lon, lat) #映射坐标 map2.plot(x, y, ro, markersize=8) #绘制散点图 6 U+ M3 O7 n: V 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。

9 H4 U7 P; k% D/ Y

本文来源于公众号：大话数据分析

! N3 O9 o+ R5 J3 f: v" e

更多实用的数据分析知识，请关注后，一同学习！

4 a$ ?9 C. i- R( }# w1 y 6 q, j% ^5 r5 b) R d+ U