Python基础教程——手搓Python代码来制作地图可视化数据

制作这种可视化地图，主要分为两部分。

1.获取地图json数据

阿里云的数据可视化平台提供了具有审图号的标准地图json文件

地址：

http://datav.aliyun.com/portal/school/atlas/area_selector

这里我们使用Mapshaper工具转换json为shp格式，shp格式可以直接使用python包Geopandas进行读取和编辑

随后点击右上角的Export，导出地图数据为shapefile格式文件，下载下来的是一个压缩包。

请将整个压缩包解压，并且将全部文件拷贝到你的python代码的目录下。

建议将数据处理成csv文件，列1为省份，列2为数据。直接上代码。

1.导入Python包

import geopandas as gpd

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib as mpl

没有安装包就用 pip install XXX来安装

2.下面是设置画图时可以显示中文标注

mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimSun']  # SimHei SimSun FangSong Kaiti LiSu YouYuan STSong

mpl.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

3.加载数据-矢量地图数据的位置

regions = gpd.GeoDataFrame.from_file('中国地图.shp', encoding='utf-8')

4.然后用pandas读取数据的csv文件，并且处理下

data = pd.read_csv('666.csv')

data['area_name'] = data['prov_name']

5.链接地图矢量数据属性表与你的数据表格

reg = pd.merge(regions, data, left_on='name', right_on='area_name')

reg02 = reg.copy()

reg02['coords'] = reg02['geometry'].apply(lambda x: x.representative_point().coords[0])

6.对画出来的图片进行稍微的修改

reg02.plot(figsize=(16, 16),  # 图像大小

           column='value',  # 分级设色字段

           scheme='quantiles',  # MapClassify-分级类型

           legend=True,  # 图例

           legend_kwds={"loc": "lower left"},

           cmap='Reds',  # 渐变色带的名称

           edgecolor='k')  # 边框颜色

for n, i in enumerate(reg02['coords']):

    plt.text(i[0] - 0.13, i[1], reg02['area_name'][n])  # 标注位置X，Y，标注内容

7.最后导出这张图片

plt.savefig('777.png', dpi=300)

最后放上预览图

地图审图号

GS(2021)6375号