Python繪制地圖神器folium的新人入門指南
想通過 Python 繪制精美的地圖？想在地圖上自由的設置各種參數？想獲得靈活的交互體驗？這里就有一款Python 神包滿足你：folium。
folium 建立在 Python 生態系統的數據應用能力和 Leaflet.js 庫的映射能力之上，在Python中操作數據，然后通過 folium 在 Leaflet 地圖中可視化。
folium 相比較于國內百度的 pyecharts 靈活性更強，能夠自定義繪制區域，并且展現形式更加多樣化。
附：官方文檔，官方示例，本文 notebook ，完整代碼及數據。
二、安裝方法按照官方的教程即可，如果安裝了 conda ，可以直接
conda install -c conda-forge folium
沒有安裝的話就使用
python3 -m pip install folium三、主要功能3.1 各級別地圖
folium 顯示地圖的類為 folium.Map，類的聲明如下
class 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)
講幾個重要的參數
location 經緯度，list 或者 tuple 格式，順序為 latitude, longitude zoom_start 縮放值，默認為 10，值越大比例尺越小，地圖放大級別越大 tiles 顯示樣式，默認*‘OpenStreetMap’*，也就是開啟街道顯示 crs 地理坐標參考系統，默認為'EPSG3857' 3.1.1 世界地圖import foliumprint(folium.__version__)# define the world mapworld_map = folium.Map()# display world mapworld_map
# define the national mapnational_map = folium.Map(location=[35.3, 100.6], zoom_start=4)# display national mapnational_map
其實改變地圖顯示就是改變顯示的經緯度和縮放比例，省級、市級、縣級用法雷同，這里舉一個市級的例子為例，如北京市：
# define the city mapcity_map = folium.Map(location=[39.93, 116.40], zoom_start=10)# display city mapcity_map
顯示效果確實是不如百度的😓。
3.2 地圖形式除了上述正常的地圖顯示外，folium 還提供了非常豐富的多樣化顯示，控制顯示效果的變量是tiles，樣式有OpenStreetMap, Stamen Terrain, Stamen Toner, Mapbox Bright, Mapbox Control Room等等，這里挑選幾個比較常見的
# define the city map,tiles=’Stamen Toner’city_map = folium.Map(location=[39.93, 116.40], zoom_start=10, tiles=’Stamen Toner’)# display city mapcity_map
# define the city map, tiles=’Stamen Terrain’city_map = folium.Map(location=[39.93, 116.40], zoom_start=10, tiles=’Stamen Terrain’)# display city mapcity_map
添加普通標記用 Marker
這里可以選擇標記的圖案。
bj_map = folium.Map(location=[39.93, 115.40], zoom_start=12, tiles=’Stamen Terrain’)folium.Marker( location=[39.95, 115.33], popup=’Mt. Hood Meadows’, icon=folium.Icon(icon=’cloud’)).add_to(bj_map)folium.Marker( location=[39.96, 115.32], popup=’Timberline Lodge’, icon=folium.Icon(color=’green’)).add_to(bj_map)folium.Marker( location=[39.93, 115.34], popup=’Some Other Location’, icon=folium.Icon(color=’red’, icon=’info-sign’)).add_to(bj_map)bj_map
添加圓形標記用 Circle 以及 CircleMarker
bj_map = folium.Map(location=[39.93, 116.40], zoom_start=12, tiles=’Stamen Toner’)folium.Circle( radius=200, location=[39.92, 116.43], popup=’The Waterfront’, color=’crimson’, fill=False,).add_to(bj_map)folium.CircleMarker( location=[39.93, 116.38], radius=50, popup=’Laurelhurst Park’, color=’#3186cc’, fill=True, fill_color=’#3186cc’).add_to(bj_map)bj_map
m = folium.Map(location=[46.1991, -122.1889],tiles=’Stamen Terrain’,zoom_start=13)m.add_child(folium.LatLngPopup())m
通過點擊鼠標便可以獲取點擊出的經緯度。
m = folium.Map( location=[46.8527, -121.7649], tiles=’Stamen Terrain’, zoom_start=13)folium.Marker( [46.8354, -121.7325], popup=’Camp Muir’).add_to(m)m.add_child(folium.ClickForMarker(popup=’Waypoint’))m
因為沒有實際的經緯度坐標數據，所以這里只能模擬一些位置出來，另外每個位置還需要一個數值作為熱力值。
# generated dataimport numpy as npdata = ( np.random.normal(size=(100, 3)) * np.array([[0.1, 0.1, 0.1]]) + np.array([[40, 116.5, 1]])).tolist()data[:3]
數據分布
[[40.04666663299843, 116.59569796477264, 0.9667425547098781], [39.86836537517533, 116.28201445195315, 0.8708549157348728], [40.08123232852134, 116.56884585184197, 0.9104952244371285]]
繪制熱力圖
# HeatMapfrom folium.plugins import HeatMapm = folium.Map([39.93, 116.38], tiles=’stamentoner’, zoom_start=6)HeatMap(data).add_to(m)# m.save(os.path.join(’results’, ’Heatmap.html’))m
folium 不僅可以繪制熱力圖，還可以繪制密度地圖，按照經緯度進行舉例聚類，然后在地圖中顯示。
from folium.plugins import MarkerClusterm = folium.Map([39.93, 116.38], tiles=’stamentoner’, zoom_start=10)# create a mark cluster objectmarker_cluster = MarkerCluster().add_to(m)# add data point to the mark clusterfor lat, lng, label in data: folium.Marker(location=[lat, lng],icon=None,popup=label, ).add_to(marker_cluster)# add marker_cluster to mapm.add_child(marker_cluster)
folium 一個非常有優勢的功能就是自定義區域的繪制了，只要有區域的邊界數據，就可以在地圖中以多種多樣的形式展現出來，這里以 folium 官方的美國地圖為例，源數據是一個 .json 文件，里面包含了各個地區（美國各州）的特征（包括邊界經緯度列表、簡稱等）,源數據傳送門，其數據格式如下：
如果只要求繪制邊界，而不顯示邊界區域的相關信息，那么這個是比較容易的，代碼如下
import jsonimport requests# read us-states border with open('us-states.json') as f: us_states = json.load(f)us_map = folium.Map(location=[35.3, -97.6], zoom_start=4)folium.GeoJson( us_states, style_function=lambda feature: {’fillColor’: ’#ffff00’,’color’: ’black’,’weight’: 2,’dashArray’: ’5, 5’ }).add_to(us_map)#display mapus_map
當需要在各個區域填充數據的時候，這個稍微麻煩點，不僅需要各個區域的邊界數據，還需要各個區域的顯示信息，這里同樣也使用官方的美國各州的邊界數據為例：
import geopandas as gpdimport pandas as pdimport folium, brancastates = gpd.GeoDataFrame.from_features(us_states, crs=fiona.crs.from_epsg(4326))states.head()
我們再把收入等數據連接到上表中
abbrs = pd.read_json(open('abbrs.json'))statesmerge = states.merge(abbrs,how=’left’, left_on=’name’, right_on=’name’)statesmerge[’geometry’]=statesmerge.geometry.simplify(.05)income = pd.read_csv('income.csv', dtype={'fips':str})income[’income-2015’]=pd.to_numeric(income[’income-2015’], errors=’coerce’)income.groupby(by='state')[[’state’,’income-2015’]].median().head()statesmerge[’medianincome’]=statesmerge.merge(income.groupby(by='state')[[’state’,’income-2015’]].median(), how=’left’, left_on=’alpha-2’, right_on=’state’)[’income-2015’]statesmerge[’change’]=statesmerge.merge(income.groupby(by='state')[[’state’,’change’]].median(), how=’left’, left_on=’alpha-2’, right_on=’state’)[’change’]statesmerge.head()
最終繪制出的來的地圖如下：
除此之外，還有很多非常有趣的功能，這里就不一一列舉了，感興趣的可以參考官方的文檔。
四、競品對比與優劣勢國內的競品為百度的 pyecharts，和 folium 一樣都可以實現普通的地圖繪制功能，但是具體使用還有較大的區別，具體如下表
功能 pyecharts folium 備注 世界地圖 可以 可以中文顯示 可以 部分可以 folium地圖中標尺、文字不能正常顯示，但是嵌入地圖中的中文可以正常顯示 交互性 好 好區（縣）級地圖 可以 可以 folium需要區（縣）邊界數據 市級地圖 可以 可以 folium需要市邊界數據 收費 自定義區域需要購買百度ak 自定義區域功能免費靈活性 好 好省級地圖 可以 可以 folium需要省邊界數據 美觀度 好 較好自定義區域 部分可以 可以 pyecharts需要百度 ak，folium免費 五、參考資料[1] https://www.zhihu.com/question/33783546
[2] https://pypi.org/project/folium/
[3] https://nbviewer.jupyter.org/github/python-visualization/folium/tree/master/examples/
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