python 深圳地图可视化
时间: 2025-04-23 13:32:50 浏览: 35
### 使用Python实现深圳地图的数据可视化
#### 可用的库
对于地理空间数据可视化,特别是针对特定城市如深圳的地图展示,`GeoPandas` 和 `Folium` 是两个非常适合的选择。此外,`Pyecharts` 提供了丰富的图表类型和配置选项,可以用来增强可视化的美观度和功能性[^1]。
- **GeoPandas**: 这是一个基于 Pandas 的扩展包,专门用于处理地理空间数据。它可以读取多种格式的空间矢量文件(如 shapefile),并且能够与其它 Python 地理信息系统 (GIS) 工具很好地集成。
- **Folium**: Folium 基于 Leaflet.js 构建,允许开发者通过 Python 创建交互式的 Web 地图。这些地图可以直接嵌入到 Jupyter Notebook 或者保存为 HTML 文件分享给他人查看。
- **Pyecharts**: Pyecharts 支持创建静态或动态的地图视图,并且内置了许多中国城市的边界数据,这使得在深圳这样的具体地区上叠加数据显示变得异常简便。
#### 示例代码
下面给出一段利用 GeoPandas 加载深圳市行政区划边界数据并与 Folium 结合显示的例子:
```python
import geopandas as gpd
import folium
# 读取shp文件中的深圳市行政区域划分数据
sz_districts = gpd.read_file('path_to_shenzhen_shapefile/sz.shp')
# 设置中心坐标为中国深圳的位置
m = folium.Map(location=[22.543097, 114.05786], zoom_start=11)
# 将GeoDataFrame转换成folium可以使用的geojson对象
gjson = folium.GeoJson(sz_districts).add_to(m)
# 显示地图
m.save("shenzhen_map.html") # 保存为HTML文件以便浏览
```
如果想要更进一步地加入统计数据并在地图上呈现,则可以在上述基础上增加如下操作:
```python
# 添加颜色编码以表示不同区县的人口密度或其他指标
for _, row in sz_districts.iterrows():
popup_text = f"{row['name']}<br>Population Density: {row['population_density']}"
folium.CircleMarker(
location=row.geometry.centroid.coords[0][::-1],
radius=10,
color='blue',
fill=True,
fill_color='red',
popup=popup_text
).add_to(gjson)
m.show_in_browser() # 打开默认浏览器预览
```
另外,也可以考虑使用 Pyecharts 来快速构建带有统计信息的地图:
```python
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts import options as opts
data_pairs = [("福田", 123), ("罗湖", 456)] # 替换实际数值
map_chart = (
Map()
.add("", data_pair=data_pairs, maptype="深圳")
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="深圳各区人口"))
)
map_chart.render_notebook() # 如果是在Jupyter notebook环境下执行此命令会直接渲染图像;否则可调用render方法导出html文件
```
阅读全文
相关推荐


















