5 \; h9 {" w/ d, [0 M5 _ Folium 简介
1 ? N* l0 g3 _8 z3 o7 a 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。 8 G' ?% a6 B$ ^9 Y! w3 ^
创建地图7 r) l' u0 _* ]+ N$ m6 p' o# [
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。 / P2 f8 f& R, H$ {% s; v8 q
import folium/ ^5 {" e8 d1 ^6 ]- ]1 ^
%matplotlib inline
% w: e4 m. e' s R; x, m
+ L6 h! t/ H3 o7 X) n. { import webbrowser
- ^ W, |$ Z! k4 d* [* S b, b' N+ W1 l7 Z% w
print(folium.__version__)) O3 c$ f' ]$ G# S! {: J
! x2 ^' S/ v% m0 D! r& k; w( m # define the world map
5 M) A$ ?! Z: P# V B world_map = folium.Map()! M! d/ |( {# m3 p( T% U/ I) O
# display world map
$ @' ]( A+ Y0 x$ J' ?! S world_map& H. J4 C1 S0 n# [6 n
+ U6 r2 D2 T- c1 O( K, S 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。
+ |* e5 Z; c. _ @( r$ m } 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。 / q/ T9 i; o" `
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。 5 Y7 r9 D4 {: B& U3 |
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。 8 T2 Y6 A6 p( }+ w- d o6 \
# latitude and longitude in Singapore city3 G8 W$ O6 s |. P
coordinate_sentosa = [1.248946, 103.834306]
1 q" c! q; C2 T" }4 F/ n* F coordinate_orchard_road = [1.304247, 103.833264]
3 z9 P( @+ H1 c coordinate_changi_airport = [1.357557, 103.98847]& D7 l5 W! h* X# _3 f
coordinate_nus = [1.296202,103.776899]! H* s5 k9 e9 @' q% E1 x( E4 i
coordinate_ntu = [1.34841, 103.682933]
# ?; [: n1 j( c# Z: b Y coordinate_zoo = [1.403717, 103.793974]
9 h Q0 \: z( f* j4 g5 j coordinate_ang_mo_kio = [1.37008, 103.849523]
3 B- i! ?! M+ E7 g4 ]- ^ coordinate_yi_shun = [1.429384, 103.835028]
6 ~0 ~% O% L% g& A1 a5 p( C' l7 M4 i; @" r3 k
# icon/ R1 s C' I8 ^1 L
icon_cloud = "cloud"; @" f5 x+ l& V) _
icon_sign = "info-sign"
% b- V j; H! V" S6 p# r' p6 E& X* M( A9 Y' v l( E4 B( ]0 ?
# define the city map& N+ k8 V5 e: A* v
# tiles in {OpenStreetMap, Stamen Terrain, Stamen Toner, Mapbox Bright}
r l8 _" A& P' A city_map = folium.Map(
7 g" v3 G( E- W- i& l location=coordinate_orchard_road,/ ?# x) r/ J0 v' s6 p, N
zoom_start=11,
( N, u9 ?* l5 R( W' T) I( P tiles=OpenStreetMap)( ]# o3 C9 d1 K
# ]! P1 F* M; P" ?4 v # add marker in the city map% X5 u$ u u; L0 O: P8 L2 A
folium.Marker(. l' H+ Q0 f$ E6 t N
coordinate_sentosa,0 M+ f3 o& Z- J1 Z: e1 c
icon=folium.Icon(color=blue)7 X7 X4 w+ T5 c+ c; e: h/ v; z3 Z
).add_to(city_map)
. y- ?3 b4 Z2 \; ~0 ? folium.Marker(
. n* O) u$ Z9 w; ~4 \. Z+ I coordinate_orchard_road,/ y6 j) _+ f# O7 s8 ~; j
icon=folium.Icon(color=green, icon=icon_cloud)
4 \4 ?6 a& M( N5 A( r ).add_to(city_map)
& p2 Z4 D% k, j+ f1 Q
/ M1 R! b, A6 L: ?3 O, e6 k # add popup
7 j6 s, {; B4 V folium.Marker(# M; N$ z: d( s
coordinate_changi_airport,
( m* {' t8 z& p+ S0 p$ E7 W popup=Changi Airport,) u, L7 J$ y5 p: w9 R+ p; Y
icon=folium.Icon(color=red, icon=icon_sign)
" @. v; _( f; K) w& X! q ).add_to(city_map); X' U" y p0 q* k: J
5 @5 h% D6 p q; V0 t
# add tooltips and popup$ Y) e4 S/ Q" d# c
tooltip = "Click me!"$ ^+ e7 W) {1 y+ N: T4 z
# k' I2 U$ g6 B# f( ^ folium.Marker($ { S" x3 g9 ^
coordinate_nus,) c8 w1 ~# M4 M5 {" _0 d
popup="<i>National University of Singapore</i>",
* ~6 M7 E, b$ a2 j, R- E- N4 c tooltip=tooltip
4 ^) r0 w0 U$ r0 e& g ).add_to(city_map)
: b" y+ W0 H. m7 s% y
+ T: P' ~4 }, L7 G2 U9 I; S2 p; W, i+ X+ C folium.Marker(; Y) ?, G: x7 _! R
coordinate_ntu,8 H7 t. \6 a- ?1 Y- t3 q. c3 a
popup="<b>Nanyang Technological University</b>",. x/ l8 Q! B4 J7 Z+ E
tooltip=tooltip. {. B) Z1 f6 V9 W7 w! J2 |
).add_to(city_map)7 w* m# t8 {4 Y4 c/ w; R) G; F3 k
# u5 w! q3 W- m& [, C/ p! O2 D
# display city map
1 p5 i8 a# ^$ e, k1 d9 ~ n2 ^ city_map
: o0 u5 v: W0 Y6 C+ S# q; H 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。
/ R: d" M& g7 e4 P # define the city map+ A/ @5 }9 p+ A7 j% }0 |5 T: S
city_map = folium.Map(location=coordinate_orchard_road, zoom_start=11)
: q2 _8 \6 X- _0 U% g7 M1 J6 P! n
/ ?- D; |1 C5 y2 A # 在地图中添加经纬度, add latitude and longitude in the map when click& L( g$ Y: ]5 p, l! T8 k1 L1 ]
city_map.add_child(folium.LatLngPopup())
. u: ]- u9 K6 F8 V4 F$ M, c" e- n- w6 M) v6 {) C& w3 g3 E8 Y
city_map
8 l6 A# P+ A* R1 t4 Z, ]* }# V; S6 W % E+ W! u' u! |+ [
几何形状
8 Q$ }& m. ]! q6 T& o' u3 e 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。
4 A- l3 Q( o ^ # define the city map: l6 ~0 x, \) \9 C" q6 r8 j8 F
city_map = folium.Map(location=coordinate_orchard_road, zoom_start=11)' G0 U1 X l y$ B8 h- @
5 X1 R* ~7 o+ |- a# x7 j # 在地图中如何添加形状
" a' ]: F( b5 D # 多条边
* S& A2 Z F& t points_1 = [
' b% P' G0 A! r6 O coordinate_ntu,
) {* {3 v f2 V8 w+ I coordinate_nus,
' i1 Z+ v. ?* o; p9 W# ] coordinate_zoo
3 Q: B+ [& l5 I; t ]
/ o+ S, j! R( {( L/ m U3 R5 I3 a& y6 U! c2 w9 b
# 在 city_map 中添加多条边，第一种添加方式
. c6 U6 f/ S0 g% P- ]2 d( } city_map.add_child(folium.PolyLine(
9 e& R' ~$ S8 [% E locations=points_1, # 坐标列表
9 Y y& @2 K( B7 x& ?( A weight=3, # 线条宽度
+ j" Q1 [; K0 m' _5 Z: e) P* f: ~ color=gray))0 a6 F7 ^( m( a. \2 K/ j
; c+ z. H! F- H5 s% j: ~
# 在 city_map 中添加多条边，第二种添加方式9 ]3 t. T5 d' N. ^+ ]3 m2 H7 W
folium.PolyLine(
; ~6 r' j" \/ T# L locations=points_1, # 坐标列表" `6 M3 U, d& p! u1 S6 X7 Q! }
weight=3, # 线条宽度
# i, N- R! l- g: P t, m3 M. @2 ~& e color=gray).add_to(city_map)+ G( K% q2 `; S0 b3 j5 o
! K" n! |/ m9 O, ^4 V( X
# 多边形" P; I# V" _/ [; R* e. q- k: e
points_2 = [9 f; H, D* {& |5 s3 x2 |
coordinate_orchard_road,
; K! o! Z0 ~" x1 h coordinate_sentosa,$ t9 Y- a* F+ Y4 [; |- G! j
coordinate_changi_airport3 P5 W7 J- N( E$ Q
]7 [! A5 B" [+ @0 V( Z4 {
6 G G* @# f @ V
city_map.add_child(folium.Polygon(8 d2 S0 L8 D! ?) _' p7 Y
locations=points_2, # 坐标列表
7 R* Y& m2 G7 R9 s/ b weight=3, # 线条宽度& a8 w2 R/ X8 h% s. Q' i
color=yellow))/ P& ]0 J& K" O# w; y
q( E+ p+ }$ t9 |+ Y
# 矩形
3 \" D2 Q$ K3 U$ n7 [+ i bounds = [
/ S0 |3 p+ W) C8 | coordinate_ang_mo_kio,# H! O% f a. o8 n& C9 Q
coordinate_yi_shun* z/ ?6 n& }; L3 I4 d+ A
]
% q% [$ F$ r! b# T! C
! }9 m! y3 u9 k city_map.add_child(folium.Rectangle($ p C% s. A1 J" }0 S
bounds=bounds, # 坐标列表, Latitude and Longitude of line (Northing, Easting)9 v! h0 U' z7 O: O5 E5 A* l4 x& Y
weight=2, # 线条宽度6 T# D P' f6 W- [9 g
color=blue))6 w4 H/ z! J0 Z; S
M1 _4 S7 ?, S
# 圆形, circle, radius units meters
( M$ L+ I- h& ~5 Z. g+ J folium.Circle(
2 g" S: l3 ]5 d7 p/ }: A* i% d$ s radius=1000,. |. g ?( H: c/ ?* k" f
location=coordinate_nus,0 z( P. @& v6 u! x5 k
popup="National University of Singapore",
6 E$ n$ x% I: A+ q color="crimson",$ X3 Q4 m) x. P# \5 @
fill=False,
9 ^; K5 c5 s5 F1 p$ q% } ).add_to(city_map)
) w% S5 c% Q" [2 G/ G: r6 Q1 A0 s
2 U8 |" q3 r; A, n) w # 圆形, circle, radius units pixels
9 s( j& f6 M# t/ G: R- I folium.CircleMarker(
5 e3 z0 _0 Z' ^4 q+ e# H location=coordinate_ntu,
. v9 y/ w j3 l2 |. X& } radius=30,
' E: V# G% P7 X' o" f2 ^ popup="Nanyang Technological University",) T* `* Q" E* B( }
color="#3186cc",
! O# |1 x& k7 D) S$ F. A fill=True,1 p4 e# V3 n* T% G6 _' q3 L6 V( s
fill_opacity=0.3, # 透明度1 V& G. y/ z" Q3 `4 R9 r
fill_color="#3186cc",! W8 X1 A! v4 f* L8 W
).add_to(city_map)
# g/ F7 R; N/ H+ M
4 _) O% N5 a2 d city_map 1 W9 g; B& b+ y, N
Folium 中的画出各种形状热力图2 ?5 l' x5 c* T6 e, x1 i m% G
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。
5 s7 |4 P6 I" v- ^, ~ import numpy as np
7 t' E) U3 I+ V2 G- _) e from folium.plugins import HeatMap
) U! {2 v* _- |7 K" Y% f3 s$ ]# k8 x
# define the city map
; b7 A# u7 ?: N9 W6 z! G city_map = folium.Map(location=coordinate_orchard_road, zoom_start=11)
V# E( K% A% |- P( p+ P
; a+ A3 I u& t/ P7 C' V7 U, @& t # 构建随机数据3 w: _+ C2 K9 w
data = (3 ?7 o8 }) ^8 Y# d9 _/ m6 v
np.random.normal(/ O1 ]7 \/ A+ ^ E+ `1 ?
size=(10, 3)) * 0.03 * np.array([[1, 1, 1]]) +' B' C* M9 o9 I* ], P" J
np.array([[coordinate_orchard_road[0], coordinate_orchard_road[1], 1]])0 z& H& U, ]) Y0 e
).tolist()0 L+ u3 U- ?3 n& H! e
: _' T+ z1 O1 j. b1 o city_map.add_child(HeatMap(data=data))6 N' S: I3 c0 C* m. z
city_map
" r; ^8 k+ A) e! U 6 a" r/ r9 y7 [3 n
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。 - B' o1 _6 s) y
import numpy as np! s: t! s1 ]3 E; o0 Z
from folium.plugins import HeatMapWithTime+ y) P2 V: d) H! p8 \ P
6 X S3 u$ Y; E$ x8 c+ l2 y* Y # define the city map4 W( U# ]6 P, }9 U
city_map = folium.Map(location=coordinate_orchard_road, zoom_start=11)
5 R/ ]/ \& @( V3 _3 j# i) [" v8 K& c, O% k7 Q2 v
# 使用 numpy 建立初始数据# @3 h& p5 n! k4 z9 P
initial_data = (np.random.normal(size=(200, 2)) *
' C( f# e5 c% ~8 a" \! u, B% z8 _ np.array([[0.02, 0.02]]) +
7 i5 V6 R3 Q4 l- u np.array([coordinate_orchard_road]))5 V3 t# w) w; E( E. `8 p* a5 ~
- Q+ [7 {) I! C1 B4 P7 Z9 T # 建立连续的数据
4 Z' ?$ G1 _8 K6 X data = [initial_data.tolist()]: @, H1 I8 ]' r2 s
for i in range(20):$ S8 R! |* i4 p5 S) E
data.append((data[i] + np.random.normal(size=(200, 2)) * 0.001).tolist())7 c) ~0 l1 p! |2 _, @6 L3 u) t
* j9 J6 m( a q' W, ~1 d3 X& c # 显示连续的热力图: ~0 y3 |$ W: D( k( m7 A% z M' G
city_map.add_child(HeatMapWithTime(data))
4 r% ~3 l4 y" W" y& U1 j city_map - y& P+ P# k" r. S" T8 W P7 f; S
1 w! z0 K6 g. }) @$ K- x0 A& x
经纬度点的聚类# s' N% s$ j' n' a- W, T3 q
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。
4 q$ s/ P- n) a. z$ k; h from folium.plugins import MarkerCluster
: x1 `8 } U8 u1 z6 Z
3 p4 Z W5 ~2 B% S # define the city map" C. F" u" l1 [/ r: ~+ n
city_map = folium.Map(location=coordinate_orchard_road, zoom_start=11)
( a' j+ P, y1 ~) {) S# k- D7 b. G* d: q0 ~- W: I
# 经纬度的聚类
' {8 w c6 w" D: s # 在 NUS 的经纬度附近随机生成 100 个点；" t2 l) {3 Q' @) n" ?. S. J
data = (/ t7 M5 Y* R( K
np.random.normal(size=(100, 2))2 f* Z8 A$ p0 F2 H
* np.array([[0.001, 0.001]]) +( V! W5 ^9 z* S* k
np.array([coordinate_nus]))
# Y8 j( R7 C& |) b% i t7 ^$ n- V/ \2 U" F; _$ W
# create a mark cluster object9 L5 \$ j9 i7 B
marker_cluster = MarkerCluster().add_to(city_map)& W- w! V9 C3 p% k/ s2 d
, h5 Z2 P! N! A
# 将这些经纬度数据加入聚类
- w' R/ @/ }+ r, i! e for element in data:
( D. i* C1 I6 M; H) \/ _ folium.Marker(location=[element[0], element[1]],icon=None).add_to(marker_cluster)
9 s& n- `: j+ M$ c! _9 w8 l' S: L0 t' V
# add marker_cluster to map
8 c' P/ X; V: q8 [2 c city_map.add_child(marker_cluster)& V" `- D4 y9 X' _
) q; Q: \8 D# X2 R. q" o
# 作图
P3 k, Q6 c' K8 U* J; s5 b city_map ; U7 i( u7 s# ~. r A2 q# R% r
" ?$ ]: e" E0 ^
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。 % G' p- ?9 Q9 a! R! @9 N$ u* l
参考文献
, c. j. l5 W* e. o2 g4 @ Folium 官方文档：Folium - Folium 0.12.1 documentation 3 } |& @% t6 n
5 {+ I+ f- H2 B/ m0 x# |# V! F4 z( w2 O
; k, h( n" E9 c8 p& x$ Q( n
* h3 |! J. Y" d3 J4 k
|
