pip install folium
检测环境是否安装成功
 
import folium
print(pyecharts.__version__)
我的环境是1.9.0
  
创建地图对象
 
import folium
import os
'''创建Map对象'''
m = folium.Map(location=[29.488869,106.571034],
              zoom_start=14)
'''查看m的类型'''
m.__class__
通过这样一个简单的例子，可以了解到，folium.Map()即为folium中绘制地图图层的基本函数，其主要参数如下： 
 location：tuple或list类型输入，用于控制初始地图中心点的坐标，格式为(纬度，经度)或[纬度，经度]，默认为None
 
 width：int型或str型，int型时，传入的是地图宽度的像素值；str型时，传入的是地图宽度的百分比，形式为’xx%’。默认为’100%’
 
 height：控制地图的高度，格式同width
 
 tiles：str型，用于控制绘图调用的地图样式，默认为’OpenStreetMap’，也有一些其他的内建地图样式，如’Stamen Terrain’、‘Stamen Toner’、‘Mapbox Bright’、'Mapbox Control Room’等；也可以传入’None’来绘制一个没有风格的朴素地图，或传入一个URL来使用其它的自选osm
 
 max_zoom：int型，控制地图可以放大程度的上限，默认为18
 
 attr：str型，当在tiles中使用自选URL内的osm时使用，用于给自选osm命名
 
 control_scale：bool型，控制是否在地图上添加比例尺，默认为False即不添加
 
 no_touch：bool型，控制地图是否禁止接受来自设备的触控事件譬如拖拽等，默认为False，即不禁止
  
import folium
import os
'''创建Map对象'''
m = folium.Map(location=[29.488869,106.571034],
              zoom_start=15)
'''为m添加标记部件'''
folium.Marker([29.488869,106.571034], popup='<i>Mt. Hood Meadows</i>').add_to(m)
'''显示m'''
我们通过folium.Marker()方法，创建了一个简单的标记小部件，并通过add_to()将定义好的部件施加于先前创建的Map对象m之上，下面我们对folium.Marker()的常用参数进行介绍： 
location：同folium.Map()中的同名参数，用于确定标记部件的经纬位置
popup：str型或folium.Popup()对象输入，用于控制标记部件的具体样式（folium内部自建了许多样式），默认为None，即不显示部件
icon：folium.Icon()对象，用于设置popup定义的部件的具体颜色、图标内容等 
import folium
'''创建Map对象'''
m = folium.Map(location=[29.488869,106.571034],
              zoom_start=15,
              control_scale=True)
'''为m添加标记部件'''
folium.Circle(
    radius=100,
    location=[29.488869,106.571034],
    popup='The Waterfront',
    color='crimson',
    fill=False,
).add_to(m)
'''显示m'''
在folium中我们使用folium.Circle()来绘制指定圆心和半径的圆圈，其主要参数如下： 
 location：同folium.Map()中的location，用于控制圆圈的圆心坐标
 
 radius：int型，用于控制圆圈的半径，单位米，注意，在folium.Circle()中，radius因为半径的单位是米，所以其大小随着我们对地图的缩放程度而进行相应的变化，但在与folium.CircleMarker()方法中的radius参数单位为像素，即其为屏幕上大小固定的一个圆圈，随着地图的缩放，其大小也不会发生变化
 
 color：str型，用于控制圆圈的颜色，默认为十六进制颜色’#3388ff’，即一种蓝色
 
 fill：bool型，当为True时，圆圈内部将被填充上色彩，默认不填充
 
 fill_color：str型，控制圆圈内部填充的色彩，默认与color参数一致
 
 fill_opacity：float型，用于控制圆圈内部填充颜色的透明度，从0.到1.之间，默认为0.2
 
 popup：str型或folium.Popup()对象，用于控制圆圈的样式，默认为None，即无样式
  
绘制几何图形
 
import folium
m = folium.Map(location=[29.488869,106.571034],
              zoom_start=7,
              control_scale=True)
ls = folium.PolyLine(locations=[[30.588869,105.671034],[29.488869,106.571034],[31.888869,104.971034],[30.588869,105.671034]],
                    color='blue')
ls.add_to(m)
folium.PolyLine()的常用参数如下： 
 locations：二级嵌套的list，用于指定需要按顺序连接的坐标点，若要绘制闭合的几何图像，需要在传入列表的首尾传入同样的坐标
 
 color：str型，传入十六进制的颜色，用于控制线条的颜色，默认为’#03f’
 
 weight：float型，用于控制线条的宽度，默认为5
 
 opacity：float型，用于控制线条的透明度，默认为0.5
 
 popup：str型或folium.Popup()对象，用于控制线条样式
  
添加点击触发事件
 
实现点击地图任意位置获取经纬度信息提示 
  '''创建Map对象'''
m = folium.Map(
    location=[29.488869,106.571034],
    tiles='Stamen Terrain',
    zoom_start=13
'''为地图对象添加点击显示经纬度的子功能'''
m.add_child(folium.LatLngPopup())
实现点击地图任意位置产生一个新的图标 
m = folium.Map(
    location=[29.488869,106.571034],
    tiles='Stamen Terrain',
    zoom_start=13
m.add_child(folium.ClickForMarker())
热力图绘制
 
import folium
import numpy as np
from folium.plugins import HeatMap
data = (np.random.normal(size=(100, 3)) *
        np.array([[1, 1, 1]]) +
        np.array([[48, 5, 1]])).tolist()
m = folium.Map([48., 5.], tiles='stamentoner', zoom_start=6)
HeatMap(data).add_to(m)
地图html保存
 
Map.save('xixi.html')
                    folium 地图数据显示内容引用（数据科学学习手札41）folium基础内容介绍（数据科学学习手札42）folium进阶内容介绍【可视化】python地图可视化_Folium环境依赖基本环境依赖pip install folium检测环境是否安装成功import foliumprint(pyecharts.__version__)我的环境是1.9.0创建地图对象import foliumimport os'''创建Map对象'''m = folium.Map(loc
				文章目录一、简介二、安装方法三、主要功能3.1 各级别地图3.1.1 世界地图3.1.2 国家地图3.1.3 市级地图3.2 地图形式3.3 在地图上标记3.3.1 普通标记3.3.2 点击获取经纬度3.3.3 动态放置标记3.4 热力图绘制3.5 密度地图绘制3.6 自定义地图区域3.6.1 只绘制边界，不添加数据3.6.2 绘制边界，添加数据四、竞品对比与优劣势五、参考资料
想通过 ...




    

				全球国家地图: echarts-countries-pypkg (1.9MB): 世界地图和 213 个国家，包括中国地图
中国省级地图: echarts-china-provinces-pypkg (730KB)：23 个省，5 个自治区
中国市级地图: echarts-china-cities-pypkg (3.8MB)：370 个中国城市
中国县区级地图: echarts-china-counties-pypkg (4.1MB)：2882 个中国县·区
中国区域地图: echarts-china-mi
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Python的地图可视化库很多，Matplotlib库虽然作图很强大，但只能做静态地图。而我今天要讲的是交互式地图库，分别为pyecharts、folium，掌握这两个库，基本可以解决你的地图可视化需求。
pyecharts
首先，必须说说强大的pyecharts库，简单易用又酷炫，几乎可以制作任何图表。pyecharts有v0.5和v1两个版本，两者不兼容，最新的v1版本开始支持链
				folium基础内容介绍
1. 简介
	folium是js上著名的地理信息可视化库leafet.js为Python提供的接口，通过它，我们可以通过在Python端编写代码操纵数据，来调用leaflet的相关功能，基于内建的osm或自行获取的osm资源和地图原件进行地理信息内容的可视化，以及制作优美的可交互地图，是通过不断添加图层元素来定义一个Map对象，最后以几种方式将Map对象展现出来。
	而在Map对象的生成形式上，可以在定义所有的图层内容之后，将其保存为html文件在浏览器中独立显示，也可以基于j
				文章目录一、简言二、处理GeoJSON和TopoJSON数据三、Choropleth分级着色图
	上一篇中我们学习了folium的基础内容，从创建folium地图开始，通过主要参数修饰地图，尝试绘制Marker来标记特定地点等，实际上folium在地理信息可视化过程中重点在于绘制图像的高度可定制化。
二、处理GeoJSON和TopoJSON数据
GeoJSON数据
GeoJSON是语法规则符合JSON文件的，专用于表示地理信息的一种JSON文件，其在JSON语法的基础上，内部又有着一套固定的
				这篇文章主要为大家详细介绍了python实现3D地图可视化，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
基于python代码的3D地图可视化，供大家参考，具体内容如下
使用Python对地图进行3D可视化。以地图为地图，可以在三维空间对轨迹、点进行可视化。
我们使用了多个库：
1.gdal；
主要是用于读取地图信息，这个库在GIS中很常用，使用C++代码...
				一、分层绘制
 一直说要讲2.0.0版本，但总是想把1.3.2版本拿出来比较一下，这篇文章也不例外。QCustomPlot2.0.0beta版本比1.3.2release版本有一个很大的改进那就是分层绘制，所谓分层绘制就是把一张图分几张图来绘制，最后在把这分开的几张图统一绘制到一张图上，比如一张图A，需要分开成3张图B、C和D来绘制，当图A需要重新绘制时，我们一次判断B、C和D是否需要重新绘制，如果不需要绘制的我们直接把图贴到A上，那就很大的减少了重新绘制的时间，而这部分时间其实是没有必要花费的。
					心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，谦虚，自律，反思，成长，还算是比较正能量的博主，公益免费传播……内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的东西(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀)……
					06-25
				参考文章：https://www.cnblogs.com/feffery/p/9282808.html
folium.Map()即为folium中绘制地图图层的基本函数，主要参数为：
location：tuple或list类型输入，用于控制初始地图中心点的坐标，格式(纬度，经度)或[纬度，经度]，默认为None
width：int型或str型，int型时，传入的是地图宽度的像素值；str型时，传入...
				在Python中读取和显示shp文件需要使用 GIS 库，例如Geopandas和Folium。 Geopandas可以使处理地理数据更加容易，而Folium则是一个基于leaflet.js的交互式地图库。
首先，我们需要安装Geopandas和Folium。可以使用pip命令进行安装，例如：
pip install geopandas
pip install folium
接下来，我们需要导入必要的库：
```python
import geopandas as gpd
import folium
from folium.plugins import HeatMap
然后，我们可以使用Geopandas读取shp文件：
```python
shapefile = gpd.read_file('myshapefile.shp')
接着，我们可以使用Folium将数据可视化。使用`folium.Map()`函数初始化一个基本地图。然后，我们可以像下面这样把数据添加到地图上：
```python
# 创建Folium地图
map = folium.Map(location=[45.5236, -122.6750], zoom_start=13)
# 添加shpfile的地图层
folium.GeoJson(shapefile).add_to(map)
# 显示地图
如果我们想在地图上添加热力图，我们可以使用Folium的`HeatMap()`函数：
```python
# 创建Folium地图
map = folium.Map(location=[45.5236, -122.6750], zoom_start=13)
# 添加shpfile的地图层
folium.GeoJson(shapefile).add_to(map)
# 创建并添加热力图
HeatMap(data).add_to(map)
# 显示地图
这是一个简单的例子，可以根据自己的需求进一步设置和自定义地图。