数据可视化—地图可视化

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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！

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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 & x6 F8 T& w4 I import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.basemap import Basemap # j2 y2 N8 q- l g, | %matplotlib inlinemap1 = Basemap(projection=ortho, lat_0=90, lon_0=-105,resolution=l, area_thresh=1000.0) * v: p0 M0 ?0 Y7 n 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 3 a+ J- ] B! q- e& g map1.drawcountries() #绘制国家 ) ^4 `% w4 ?, y1 ?/ e/ b

map1 = Basemap(projection=ortho, lat_0=90, lon_0=-105,resolution=l, area_thresh=1000.0) ; c% V6 M+ y7 U. K0 @ map1.drawcoastlines() #绘制海岸线 map1.drawcountries() #绘制国家 # D! c% ~) \5 K map1.fillcontinents(color=blue,alpha=0.5) #填充颜色 3 _# ?1 U) h6 ], V" A

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.drawmapboundary() #绘制边界 2 z+ g5 S) }& F) M1 e map1.fillcontinents(color=blue,alpha=0.5) #填充颜色 map1.drawmeridians(np.arange(0, 360, 30)) #绘制经线 map1.drawparallels(np.arange(-90, 90, 30)) #绘制纬线 ( y3 q* N/ R; y& h. m0 a

map1 = Basemap(projection=robin, lat_0=90, lon_0=-105,resolution=l, area_thresh=1000.0) map1.drawcoastlines() #绘制海岸线 ) `* s% ]% A. @ map1.drawcountries() #绘制国家 - R2 x* r( `3 J o 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 6 m0 Y C0 {; R0 W3 Q map1.drawparallels(np.arange(-90, 90, 30)) #绘制纬线 / I; t7 V9 ?4 v$ X1 z

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) $ \0 Q! w* x6 V map2.drawcoastlines() #绘制海岸线 $ V6 `; ]% S# O% f# P, |3 w map2.drawcountries() #绘制国家 map2.drawmapboundary() #绘制边界 / l, K# q# o+ O- { map2.drawstates() #绘制州 4 @/ `3 h; {& q% x8 Z map2.fillcontinents(color=blue,alpha=0.5) #填充颜色 $ n/ u1 D) S4 f* W8 z" O- I 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) + O* }3 {4 Y( g map2.drawcoastlines() #绘制海岸线 + e! ~" C0 t6 T" `& z4 P) c map2.drawcountries() #绘制国家 # r2 t# O: x6 r( N# @ map2.drawmapboundary() #绘制边界 2 S" }6 N' @, O3 u+ Y* G 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 lon = -74lat = 40.43x,y = map2(lon, lat) #映射坐标 % w; E, u! H( {( g ?2 x" |1 K map2.plot(x, y, ro, markersize=8) #绘制散点图 6 V. ]8 {/ H% T: k& U. J# o

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 " M( Q! p$ R, n0 Q8 k map2.drawmapboundary() #绘制边界 map2.drawstates() #绘制州 map2.drawmeridians(np.arange(0, 360, 30)) #绘制经线 # F* c# ?- J/ b/ Y) Q$ w) L map2.drawparallels(np.arange(-90, 90, 30)) #绘制纬线 lon = -74lat = 40.43x,y = map2(lon, lat) #映射坐标 4 i: `- U A5 k6 J/ v5 l d/ M6 } map2.plot(x, y, ro, markersize=8) #绘制散点图 # ~. T( o( n4 U( f( [8 s5 O. ?# R plt.text(x,y,New York) #文本注释 V- v5 u; d1 B% ?2 c

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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。

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本文来源于公众号：大话数据分析

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