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！

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 1 K- h& T( t5 q; K; Q. e import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.basemap import Basemap 5 U0 @7 O- T# s$ Q8 a3 J) W, _8 c2 @ %matplotlib inlinemap1 = Basemap(projection=ortho, lat_0=90, lon_0=-105,resolution=l, area_thresh=1000.0) 1 t4 L! l7 I4 V+ |4 e! Y map1.drawcoastlines()

map1 = Basemap(projection=ortho, lat_0=90, lon_0=-105,resolution=l, area_thresh=1000.0) " z) E5 n# S @& v: {3 W map1.drawcoastlines() #绘制海岸线 $ L0 ?% R! ]0 T6 a. S map1.drawcountries() #绘制国家 3 ^6 o/ z+ e, u; g3 N! t* y, e* v

map1 = Basemap(projection=ortho, lat_0=90, lon_0=-105,resolution=l, area_thresh=1000.0) map1.drawcoastlines() #绘制海岸线 : y( q8 u& {. i# e9 S( l* } map1.drawcountries() #绘制国家 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) map1.drawcoastlines() #绘制海岸线 map1.drawcountries() #绘制国家 E: P q3 T1 k& [9 x& A0 K( i map1.drawmapboundary() #绘制边界 8 N7 u) m' i; P- ^* w { map1.fillcontinents(color=blue,alpha=0.5) #填充颜色 ' B2 O' D: u% d: d9 A, F map1.drawmeridians(np.arange(0, 360, 30)) #绘制经线 ; B) ]+ }5 ], v3 I. c( y map1.drawparallels(np.arange(-90, 90, 30)) #绘制纬线 . b/ D. |. K9 W: m: g& h

map1 = Basemap(projection=robin, lat_0=90, lon_0=-105,resolution=l, area_thresh=1000.0) * h/ v# z0 Y: r" n7 Z map1.drawcoastlines() #绘制海岸线 w7 n D) W! u0 I, f map1.drawcountries() #绘制国家 map1.drawmapboundary() #绘制边界 map1.fillcontinents(color=blue,alpha=0.5) #填充颜色 + a6 o; o! E* t3 B map1.drawmeridians(np.arange(0, 360, 30)) #绘制经线 , x3 I! `! e9 N8 h& M 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) / M/ S6 F, d% B map2.drawcoastlines() #绘制海岸线 + u' ^. h$ G! J- f8 I' B& L map2.drawcountries() #绘制国家 map2.drawmapboundary() #绘制边界 # w9 Y4 D" H) o5 e map2.drawstates() #绘制州 " l) U P( m" `" ] map2.fillcontinents(color=blue,alpha=0.5) #填充颜色 " `" L5 ~% ], Y! \( ] map2.drawmeridians(np.arange(0, 360, 30)) #绘制经线 . g8 ?0 e6 T" k, c5 J7 W+ C map2.drawparallels(np.arange(-90, 90, 30))   #绘制纬线 ! X/ V( q7 w/ T, f+ j3 t0 f" r

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) map2.drawcoastlines() #绘制海岸线 map2.drawcountries() #绘制国家 2 R, }9 u" X1 `5 M+ F' p" `$ Q: X map2.drawmapboundary() #绘制边界 0 c q$ \8 w/ i& ?* i map2.drawstates() #绘制州 # V+ f! S( u+ ?: Y map2.drawmeridians(np.arange(0, 360, 30)) #绘制经线 ) h- B1 _2 s3 F8 Q* h map2.drawparallels(np.arange(-90, 90, 30)) #绘制纬线 . O# Q- Z0 x9 C lon = -74lat = 40.43x,y = map2(lon, lat) #映射坐标 $ Z- ~2 F2 E R, j7 v( l' \ map2.plot(x, y, ro, markersize=8) #绘制散点图 : R& X/ L) c* @8 n' w' @

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) map2.drawcoastlines() #绘制海岸线 map2.drawcountries() #绘制国家 map2.drawmapboundary() #绘制边界 map2.drawstates() #绘制州 ! Z. R( w6 V, W8 q( W1 A map2.drawmeridians(np.arange(0, 360, 30)) #绘制经线 0 f* a3 p: H: W0 v# X map2.drawparallels(np.arange(-90, 90, 30)) #绘制纬线 lon = -74lat = 40.43x,y = map2(lon, lat) #映射坐标 map2.plot(x, y, ro, markersize=8) #绘制散点图 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。

l( j+ F( O6 V

本文来源于公众号：大话数据分析

1 h! {& v. w6 H% }& F

更多实用的数据分析知识，请关注后，一同学习！

" p1 `7 ?: |) N z; V4 h5 ^1 x; D$ B: b/ i