数据准备完成之后,可以开始绘制Choropleth map了,代码如下:
import folium
import pandas as pd
map = folium.Map(
location=[39.30029918615029, 103.88671875],
zoom_start=4,
tiles=('https://api.tiles.mapbox.com/v4/mapbox.streets/{z}/{x}/{y}.png'
+ '?access_token=pk.eyJ1IjoibHVrYXNtYXJ0aW5lbGxpIiwiYSI6ImNpem8'
+ '5dmhwazAyajIyd284dGxhN2VxYnYifQ.HQCmyhEXZUTz3S98FMrVAQ'),
attr='China'
folium.Choropleth(
geo_data=feature_collection,
name='choropleth',
data=pd.DataFrame(color, columns=['idx','color']),
columns=['idx','color'],
key_on='feature.id',
fill_color='BuPu',
fill_opacity=0.5,
line_opacity=0.2,
legend_name='Rank'
).add_to(map)
map.save('map.html')
这里我使用的是中国各省的geojson格式文件,最终效果如下
效果如下
大家晚上好,我是柒柒!
有小伙伴想要绘制更精美的可视化地图?想在地图上自由的设置各种参数?想获得灵活的交互体验?
今天它就来了,Python绘制地图神器folium,上手直接开大!
一、folium简介和安装
folium 建立在 Python 生态系统的数据应用能力和 Leaflet.js 库的映射能力之上,在Python中操作数据,然后通过 folium 在 Leaflet 地图中可视化。
folium 相比较于国内百度的 pyecharts 灵活性更强,能够自定义绘制区域,并且展现形式更加多样化。
很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手。
很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识。
那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!
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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
choroplethusing GeoPandas and Matplotlib使用GeoPandas和Matplotlib
什么是Choropleth地图?
(What is a Choropleth Map?)
A choropleth map is a map of a geographic area, in which different regions are represented ...