这可能是 Python 里最强的绘制地图神器

共 12292字,需浏览 25分钟

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2021-02-26 12:24

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作者:钱魏Way
原文:https://www.biaodianfu.com/folium.html

大家好,我是安果!


今天给大家介绍一个非常 NB 的Python 库,专门用来绘制地图的,它叫 Folium 

1. Folium简介

Folium是一个基于leaflet.js的Python地图库,其中,Leaflet是一个非常轻的前端地图可视化库。即可以使用Python语言调用Leaflet的地图可视化能力。它不单单可以在地图上展示数据的分布图,还可以使用Vincent/Vega在地图上加以标记。Folium可以让你用Python强大生态系统来处理数据,然后用Leaflet地图来展示。

Folium中有许多来自OpenStreetMap、MapQuest Open、MapQuestOpen Aerial、Mapbox和Stamen的内建地图元件,而且支持使用Mapbox或Cloudmade的API密钥来定制个性化的地图元件。Folium支持GeoJSON和TopoJSON两种文件格式的叠加,也可以将数据连接到这两种文件格式的叠加层,最后可使用color-brewer配色方案创建分布图。

2. Folium的使用

地图的生成

img

folium.folium.Map()详解

folium.folium.Map(location=None, width='100%', height='100%', left='0%', top='0%', position='relative', tiles='OpenStreetMap', attr=None, min_zoom=0, max_zoom=18, zoom_start=10, min_lat=-90, max_lat=90, min_lon=-180, max_lon=180, max_bounds=False, crs='EPSG3857', control_scale=False, prefer_canvas=False, no_touch=False, disable_3d=False, png_enabled=False, zoom_control=True, **kwargs)

参数说明

  • location (tuple or list, default None):纬度和经度

  • width (pixel int or percentage string (default: ‘100%’)):地图宽度

  • height (pixel int or percentage string (default: ‘100%’)):地图高度

  • tiles (str, default ‘OpenStreetMap’) :瓦片名称或使用TileLayer classass.

  • min_zoom (int, default 0):地图可缩放的最小级别

  • max_zoom (int, default 18):地图可缩放的最大级别

  • zoom_start (int, default 10) :地图的初始缩放级别

  • attr (string, default None):当使用自定义瓦片时,传入自定义瓦片的名词

  • crs (str, default ‘EPSG3857’) :投影坐标系标识

  • EPSG3857: Web墨卡托投影后的平面地图,坐标单位为米。大部分国外地图使用的时该标准。

  • EPSG4326: Web墨卡托投影后的平面地图,但仍然使用WGS84的经度、纬度表示坐标。

  • EPSG3395: 墨卡托投影,主要用于航海图

  • Simple: 简单的x,y匹配,用于自定义瓦片(比如游戏地图)

  • control_scale (bool, default False) :是否在地图上显示缩放标尺

  • prefer_canvas (bool, default False):强制使用Canvas渲染

  • no_touch (bool, default False) :是否允许触摸事件

  • disable_3d (bool, default False) :强制使用CSS 3D效果

  • zoom_control (bool, default True) :是否要限制zoom操作

  • **kwargs:Leaflets地图类的其他参数: https://leafletjs.com/reference-1.5.1.html#map

“tiles”参数可选值:

  • “OpenStreetMap”

  • “Mapbox Bright” (Limited levels of zoom for free tiles)

  • “Mapbox Control Room” (Limited levels of zoom for free tiles)

  • “Stamen” (Terrain, Toner, and Watercolor)

  • “Cloudmade” (Must pass API key)

  • “Mapbox” (Must pass API key)

  • “CartoDB” (positron and dark_matter)

“tiles”的自定义设置:

img

地球上同一个地理位置的经纬度,在不同的坐标系中,会有少量偏移,国内目前常见的坐标系主要分为三种:

  • 地球坐标系——WGS84:常见于GPS设备,Google地图等国际标准的坐标体系。

  • 火星坐标系——GCJ-02:中国国内使用的被强制加密后的坐标体系,高德坐标就属于该种坐标体系。

  • 百度坐标系——BD-09:百度地图所使用的坐标体系,是在火星坐标系的基础上又进行了一次加密处理。

所以在设置“tiles”时需要考虑目前手中得经纬度属于那种坐标系。

由于投影坐标系中没有GCJ-02和BD-09对应的标识,所以在自定义瓦片时主要经纬度能匹配上,crs中的设置可保持不变。更多详情介绍请看:瓦片坐标系学习

如果需要将地图保存,只需执行:m.save(“map.html”) 即可。

添加点、线、面要素

添加点

import folium
m = folium.Map(location=[39.917834116.397036], zoom_start=13, width='50%',height='50%', zoom_control='False',
               tiles='http://webrd02.is.autonavi.com/appmaptile?lang=zh_cn&size=1&scale=1&style=8&x={x}&y={y}&z={z}&ltype=6',attr='AutoNavi')

tooltip ='请点击我查看该点信息'
folium.Marker([39.937282,116.403187], popup='南锣鼓巷',tooltip=tooltip).add_to(m)
folium.Marker([39.917834,116.397036], popup='故宫',tooltip=tooltip).add_to(m)
folium.Marker([39.928614,116.391746], popup='北海公园', tooltip=tooltip, icon=folium.Icon(color='red')).add_to(m)
folium.Marker([39.942143,116.382590], popup='后海公园', tooltip=tooltip, icon=folium.Icon(color='green', prefix='fa', icon='taxi')).add_to(m)

m

img

Folium.Icon类可以设置color, icon_color, icon, angle, prefix这5个参数:

  • color的可选项包括:[‘red’, ‘blue’, ‘green’, ‘purple’, ‘orange’, ‘darkred’, ‘lightred’, ‘beige’, ‘darkblue’, ‘darkgreen’, ‘cadetblue’, ‘darkpurple’, ‘white’, ‘pink’, ‘lightblue’, ‘lightgreen’, ‘gray’, ‘black’, ‘lightgray’] ,或者HTML颜色代码

  • icon_color同上

  • icon可以在Font-Awesome网站中找到对应的名字,并设置prefix参数为’fa’

  • angle以度为单位设置

其他:

m.add_child(folium.LatLngPopup()) #显示鼠标点击点经纬度
m.add_child(folium.ClickForMarker(popup='Waypoint')) # 将鼠标点击点添加到地图上

添加圆

folium.Circle(
    radius=300,
    location=[39.928614,116.391746],
    popup='北海公园',
    color='crimson',
    fill=False,
).add_to(m)
folium.CircleMarker(
    location=[39.942143,116.382590],
    radius=50,
    popup='后海公园',
    color='#3186cc',
    fill=True,
    fill_color='#3186cc'
).add_to(m)

img

Circle和CircleMarker的不同:CircleMarker的radius一个单位是像素,Circle的一个单位时米

添加线段

folium.PolyLine([
    [39.917834,116.397036],
    [39.928614,116.391746],
    [39.937282,116.403187],
    [39.942143,116.382590]
],color='red').add_to(m)

img

添加多边形

folium.Marker([39.917834,116.397036], popup='故宫').add_to(m)
folium.Marker([39.928614,116.391746], popup='北海公园').add_to(m)
folium.Marker([39.937282,116.403187], popup='南锣鼓巷').add_to(m)
folium.Marker([39.942143,116.382590], popup='后海公园').add_to(m)

folium.Polygon([
    [39.917834,116.397036],
    [39.928614,116.391746],
    [39.942143,116.382590],
    [39.937282,116.403187],
],color='blue', weight=2, fill=True, fill_color='blue', fill_opacity=0.3).add_to(m)

img

Folium的其他高级应用

在地图上显示前200条犯罪数据

import folium
import pandas as pd

san_map = folium.Map(location=[37.77-122.42], zoom_start=12,width='50%',height='50%')

# cdata = pd.read_csv('https://cocl.us/sanfran_crime_dataset')
cdata = pd.read_csv('Police_Department_Incidents_-_Previous_Year__2016_.csv'#犯罪数据,包含犯罪所在经纬度

# get the first 200 crimes in the cdata
limit = 200
data = cdata.iloc[0:limit, :]
# Instantiate a feature group for the incidents in the dataframe
incidents = folium.map.FeatureGroup()
# Loop through the 200 crimes and add each to the incidents feature group
for lat, lng, in zip(cdata.Y, data.X):
    incidents.add_child(
        folium.CircleMarker(
            [lat, lng],
            radius=7# define how big you want the circle markers to be
            color='yellow',
            fill=True,
            fill_color='red',
            fill_opacity=0.4
        )
    )

san_map.add_child(incidents)

img

统计区域犯罪总数

from folium import plugins

# let's start again with a clean copy of the map of San Francisco
san_map = folium.Map(location=[37.77-122.42], zoom_start=12,width='50%',height='50%')

# instantiate a mark cluster object for the incidents in the dataframe
incidents = plugins.MarkerCluster().add_to(san_map)

# loop through the dataframe and add each data point to the mark cluster
for lat, lng, label, in zip(data.Y, data.X, cdata.Category):
    folium.Marker(
        location=[lat, lng],
        icon=None,
        popup=label,
    ).add_to(incidents)

# add incidents to map
san_map.add_child(incidents)

img

以热力图的方式呈现

from folium.plugins import HeatMap

san_map = folium.Map(location=[37.77-122.42], zoom_start=12,width='50%',height='50%')

# Convert data format
heatdata = data[['Y','X']].values.tolist()

# add incidents to map
HeatMap(heatdata).add_to(san_map)

san_map

img

在地图上呈现GeoJSON边界数据

import json
import requests

# url = 'https://cocl.us/sanfran_geojson'
url = 'san-francisco.geojson'
san_geo = f'{url}'
san_map = folium.Map(location=[37.77-122.42], zoom_start=12,width='50%',height='50%')
folium.GeoJson(
    san_geo,
    style_function=lambda feature: {
        'fillColor''#ffff00',
        'color''blue',
        'weight'2,
        'dashArray''5, 5'
    }
).add_to(san_map)

san_map

img

在GeoJSON上绘制Choropleth分级着色图

# Count crime numbers in each neighborhood
disdata = pd.DataFrame(cdata['PdDistrict'].value_counts())
disdata.reset_index(inplace=True)
disdata.rename(columns={'index':'Neighborhood','PdDistrict':'Count'},inplace=True)

san_map = folium.Map(location=[37.77-122.42], zoom_start=12,width='50%',height='50%')

folium.Choropleth(
    geo_data=san_geo,
    data=disdata,
    columns=['Neighborhood','Count'],
    key_on='feature.properties.DISTRICT',
    #fill_color='red',
    fill_color='YlOrRd',
    fill_opacity=0.7,
    line_opacity=0.2,
    highlight=True,
    legend_name='Crime Counts in San Francisco'
).add_to(san_map)

san_map

img

3. 各地图提供商瓦片服务地图规则

高德地图

目前高德的瓦片地址有如下两种:

  • http://wprd0{1-4}.is.autonavi.com/appmaptile?x={x}&y={y}&z={z}&lang=zh_cn&size=1&scl=1&style=7&ltype=1

  • http://webst0{1-4}.is.autonavi.com/appmaptile?style=7&x={x}&y={y}&z={z}

前者是高德的新版地址,后者是老版地址。

高德新版的参数:

  • lang:可以通过zh_cn设置中文,en设置英文

  • size:基本无作用

  • scl:瓦片尺寸控制,1=256,2=512

  • style:设置影像和路网,style=6为卫星图,style=7为街道图,style=8为标注图

  • ltype:线性控制,增加后,只对地图要素进行控制,没有文字注记,要素多少,是否透明

这些规律并不是绝对的,有可能有的组合某些参数不起作用。

谷歌地图

目前谷歌的瓦片地址也存在两种:

  • 国内:http://mt{0-3}.google.cn/vt/lyrs=m&hl=zh-CN&gl=cn&x={x}&y={y}&z={z}

  • 国外:http://mt{0-3}.google.com/vt/lyrs=m&hl=zh-CN&gl=cn&x={x}&y={y}&z={z}

参数详解:

  • lyrs = 类型

  • h = roads only 仅限道路

  • m = standard roadmap 标准路线图

  • p = terrain 带标签的地形图

  • r = somehow altered roadmap 某种改变的路线图

  • s = satellite only 仅限卫星

  • t = terrain only 仅限地形

  • y = hybrid 带标签的卫星图

  • gl = 坐标系

  • CN = 中国火星坐标系

  • hl = 地图文字语言

  • zh-CN = 中文

  • en-US = 英文

  • x = 瓦片横坐标

  • y = 瓦片纵坐标

  • z = 缩放级别 卫星图0-14,路线图0-17

百度地图

百度当前的瓦片地址:

  • http://online{0-4}.map.bdimg.com/onlinelabel/?qt=tile&x={x}&y={y}&z={z}&styles=pl&udt=202004151&scaler=2&p=0

  • http://api{0-3}.map.bdimg.com/customimage/tile?&x={x}&y={y}&z={z}&udt=20180601&scale=1

  • http://its.map.baidu.com:8002/traffic/TrafficTileService?level={z}&x={x}&y={y}&time=1373790856265&label=web2D&;v=017

备注:瓦片地址中的x和y对应的并不是经纬度值,而是瓦片编号,中国主要地图商的瓦片编号流派:

目前百度的瓦片编号比较特殊,Folium暂不支持。

其他参考资料:

  • https://github.com/geometalab/pyGeoTile

  • https://github.com/anzhihun/OpenLayers3Primer/blob/master/ch05/05-03.md

  • http://www.winseliu.com/blog/2018/01/30/map-started-guide/

  • https://github.com/CntChen/tile-lnglat-transform

腾讯地图

腾讯地图的瓦片地图URL格式:

  • http://rt1.map.gtimg.com/realtimerender?z={z}&x={x}&y={y}&type=vector&style=0

由于腾讯地图使用的瓦片编码时TMS,所以使用时需要额外的设置。具体如下:


其他底图


  • {0,1,2,3}代表了url的subDomain,在请求时会随机的在url中使用mt0、mt1、mt2、mt3。{z}代表zoom,即缩放级别,{x}代表列号,{y}代表行号。

  • GeoQ 官网有公开的多个基于 ArcGIS 的地图服务,均可使用,详见https://map.geoq.cn/arcgis/rest/services

4. 参考链接:

  • https://leafletjs.com/

  • https://python-visualization.github.io/folium/

  • http://openwhatevermap.xyz/






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