如何用 PYTHON 绘制漂亮的地图？— FOLIUM 作图工具介绍

冰死铁 · 发表于海洋数据 2022-12-8 21:55:23

Folium 简介

作为 Python 的一个可视化工具包 Folium，它通过 Leaflet 的地图服务，可以在 Jupyter Notebook 上实现可视化的地理位置作图，制作各种各样精美的地图信息。它不仅可以针对某个经纬度进行地理位置的可视化操作，还能够根据实时的人群地理位置信息来构建静态与动态热力图，甚至还能够针对经纬度的数量来进行必要的聚类可视化。本文将会基于新加坡的地图，对 Folium 的一些功能做简要的介绍，对此工具有兴趣的读者可以参阅 Folium 的官方文档。

创建地图

通过 Folium 工具，可以直接作出一张世界地图，其代码也十分地简洁明了。

import folium %matplotlib inline import webbrowser print(folium.__version__) # define the world map world_map = folium.Map() # display world map world_map

世界地图

除了能够作出一张完整的世界地图之外，通常程序员最常见的需求是针对某个或者某一些经纬度，来作出一张局部地图。地图中不仅需要包括经纬度信息，也需要有街道信息等必要的内容，甚至需要对经纬度的标记做一些必要的定制化工作。

在初始化一张地图的时候，需要指定它的经纬度信息，也就是 location 的位置。也需要根据需要放大的尺寸来指定相应的 zoom_start 值。另外，tiles 是 str 型，用于控制绘图调用的地图样式，默认为OpenStreetMap，也有一些其他的内建地图样式，如Stamen Terrain，Stamen Toner。

有的时候需要在地图上标识出相应的经纬度，此时需要使用 folium.Marker 函数。其使用方法就是直接输入相应的经纬度信息，以及 icon 的形状（例如 cloud, info-sign 等）；除此之外，还可以对其颜色进行标记，一般是对参数 color 进行调整即可。

另外，在某些经纬度上，还可以使用“点击-弹出“的控件 tooltip 和 popup，一旦鼠标指向该位置，就会呈现出相应的弹出信息。

# latitude and longitude in Singapore city coordinate_sentosa = [1.248946, 103.834306] coordinate_orchard_road = [1.304247, 103.833264] coordinate_changi_airport = [1.357557, 103.98847] coordinate_nus = [1.296202,103.776899] coordinate_ntu = [1.34841, 103.682933] coordinate_zoo = [1.403717, 103.793974] coordinate_ang_mo_kio = [1.37008, 103.849523] coordinate_yi_shun = [1.429384, 103.835028] # icon icon_cloud = "cloud" icon_sign = "info-sign" # define the city map # tiles in {OpenStreetMap, Stamen Terrain, Stamen Toner, Mapbox Bright} city_map = folium.Map( location=coordinate_orchard_road, zoom_start=11, tiles=OpenStreetMap) # add marker in the city map folium.Marker( coordinate_sentosa, icon=folium.Icon(color=blue) ).add_to(city_map) folium.Marker( coordinate_orchard_road, icon=folium.Icon(color=green, icon=icon_cloud) ).add_to(city_map) # add popup folium.Marker( coordinate_changi_airport, popup=Changi Airport, icon=folium.Icon(color=red, icon=icon_sign) ).add_to(city_map) # add tooltips and popup tooltip = "Click me!" folium.Marker( coordinate_nus, popup="<i>National University of Singapore</i>", tooltip=tooltip ).add_to(city_map) folium.Marker( coordinate_ntu, popup="<b>Nanyang Technological University</b>", tooltip=tooltip ).add_to(city_map) # display city map city_map

Folium 的经纬度作图（OpenStreetMap）

Folium 的经纬度作图（Stamen Terrain）

Folium 的经纬度作图（Stamen Toner）

有的时候，我们只知道某个地点，但是并不知道相应的经纬度数据，此时，只需要使用 folium.LatLngPopup() 就可以在鼠标指向位置上呈现相应的经纬度值，可以方便的查阅和使用。

# define the city map city_map = folium.Map(location=coordinate_orchard_road, zoom_start=11) # 在地图中添加经纬度, add latitude and longitude in the map when click city_map.add_child(folium.LatLngPopup()) city_map

点击地图呈现经纬度441 播放 · 0 赞同视频

几何形状

在作出关键的经纬度点之后，有的时候我们需要作出相应的几何图形将其显示得更加清楚。Folium 提供线段相连，多边形，圆形，矩形等诸多图形，只需要使用相应的函数即可。

# define the city map city_map = folium.Map(location=coordinate_orchard_road, zoom_start=11) # 在地图中如何添加形状 # 多条边 points_1 = [ coordinate_ntu, coordinate_nus, coordinate_zoo ] # 在 city_map 中添加多条边，第一种添加方式 city_map.add_child(folium.PolyLine( locations=points_1, # 坐标列表 weight=3, # 线条宽度 color=gray)) # 在 city_map 中添加多条边，第二种添加方式 folium.PolyLine( locations=points_1, # 坐标列表 weight=3, # 线条宽度 color=gray).add_to(city_map) # 多边形 points_2 = [ coordinate_orchard_road, coordinate_sentosa, coordinate_changi_airport ] city_map.add_child(folium.Polygon( locations=points_2, # 坐标列表 weight=3, # 线条宽度 color=yellow)) # 矩形 bounds = [ coordinate_ang_mo_kio, coordinate_yi_shun ] city_map.add_child(folium.Rectangle( bounds=bounds, # 坐标列表, Latitude and Longitude of line (Northing, Easting) weight=2, # 线条宽度 color=blue)) # 圆形, circle, radius units meters folium.Circle( radius=1000, location=coordinate_nus, popup="National University of Singapore", color="crimson", fill=False, ).add_to(city_map) # 圆形, circle, radius units pixels folium.CircleMarker( location=coordinate_ntu, radius=30, popup="Nanyang Technological University", color="#3186cc", fill=True, fill_opacity=0.3, # 透明度 fill_color="#3186cc", ).add_to(city_map) city_map

Folium 中的画出各种形状

热力图

在实际使用经纬度信息的时候，通常来说会针对某个 APP 或者多款 APP 的实时经纬度信息来获取路况的拥挤程度，景区的人流量等信息，在这种情况下，就可以做出热力图。通过实时的热力图信息，我们可以获得相应的人流量信息进行必要的数据分析工作。

import numpy as np from folium.plugins import HeatMap # define the city map city_map = folium.Map(location=coordinate_orchard_road, zoom_start=11) # 构建随机数据 data = ( np.random.normal( size=(10, 3)) * 0.03 * np.array([[1, 1, 1]]) + np.array([[coordinate_orchard_road[0], coordinate_orchard_road[1], 1]]) ).tolist() city_map.add_child(HeatMap(data=data)) city_map

除了单张图的热力图之外，Folium 还能够计算一段时间的连续热力图信息。

import numpy as np from folium.plugins import HeatMapWithTime # define the city map city_map = folium.Map(location=coordinate_orchard_road, zoom_start=11) # 使用 numpy 建立初始数据 initial_data = (np.random.normal(size=(200, 2)) * np.array([[0.02, 0.02]]) + np.array([coordinate_orchard_road])) # 建立连续的数据 data = [initial_data.tolist()] for i in range(20): data.append((data[i] + np.random.normal(size=(200, 2)) * 0.001).tolist()) # 显示连续的热力图 city_map.add_child(HeatMapWithTime(data)) city_map

连续时间的热力图264 播放 · 0 赞同视频

经纬度点的聚类

除了热力图能反映人流量的信息，基于地理位置的聚类算法同样能够反映一个地区的拥挤程度，Folium 的 MarkerCluster() 函数可以对一个区域中的点来做聚类，在地图中可以放大和缩小，从而知道局部最拥挤的点在哪里了，最稀疏的区域是哪里。

from folium.plugins import MarkerCluster # define the city map city_map = folium.Map(location=coordinate_orchard_road, zoom_start=11) # 经纬度的聚类 # 在 NUS 的经纬度附近随机生成 100 个点； data = ( np.random.normal(size=(100, 2)) * np.array([[0.001, 0.001]]) + np.array([coordinate_nus])) # create a mark cluster object marker_cluster = MarkerCluster().add_to(city_map) # 将这些经纬度数据加入聚类 for element in data: folium.Marker(location=[element[0], element[1]],icon=None).add_to(marker_cluster) # add marker_cluster to map city_map.add_child(marker_cluster) # 作图 city_map

经纬度的聚类233 播放 · 0 赞同视频

以上就是关于 Folium 的基础内容，有兴趣的读者可以自行参阅 Folium 的官方文档。

参考文献

Folium 官方文档：Folium - Folium 0.12.1 documentation