基于Python如何繪制世界地圖

本篇內容介紹了“基于Python如何繪制世界地圖”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

1.準備

開始之前，你要確保Python和pip已經成功安裝在電腦上。

(可選1) 如果你用Python的目的是數據分析，可以直接安裝Anaconda，它內置了Python和pip.

(可選2) 此外，推薦大家用VSCode編輯器，它有許多的優點

請選擇以下任一種方式輸入命令安裝依賴：

1. Windows 環境 打開 Cmd (開始-運行-CMD)。

2. MacOS 環境 打開 Terminal (command+空格輸入Terminal)。

3. 如果你用的是 VSCode編輯器 或 Pycharm，可以直接使用界面下方的Terminal.

pip install numpy
pip install matplotlib

為了使用 mpl_toolkits, 單純安裝matplotlib是不夠的，我們還需要單獨安裝一下basemap，如果你已經安裝了Anaconda，那這一步就非常好辦，輸入以下命令安裝即可：

conda install basemap

如果沒有的話，就稍微麻煩一點：

1.安裝geos: pip install geos2.根據你的Python版本下載basemap

注意cp后面的數字是Python的版本。（在頁面上按ctrl+F，輸入basemap快速定位）

3.在 cmd 下進入該文件的目錄，運行

pip install basemap?1.2.1?cp37?cp37m?win_amd64.whl

2.簡單地圖

讓我們開始繪制一個地球，中心指向中國：

# 導入需要的包
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap

# 初始化圖形
plt.figure(figsize=(8, 8))
# 底圖：圓形, lat_0：緯度；lon_o: 經度, (113,29)是武漢
m = Basemap(projection='ortho', resolution=None, lat_0=29, lon_0=113)
# 底色
m.bluemarble(scale=0.5)
# 顯示
plt.show()

這里的重點在于Basemap，指定好你想要放置的中心。

效果還不錯哦，不僅如此，它其實不單單只是一張圖像，它還是一個功能齊全的matplot畫布。這也就意味著，你能夠在上面畫線！讓我們放大地圖，進入中國區域，然后標記出深圳的位置：

# 導入需要的包
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap

# 以下三行是為了讓matplot能顯示中文
from pylab import mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

fig = plt.figure(figsize=(8, 8))
# 注意幾個新增的參數, width和height是用來控制放大尺度的
# 分別代表投影的寬度和高度(8E6代表 8x10^6米)
m = Basemap(projection='lcc', resolution=None,
            width=8E6, height=8E6,
            lat_0=23, lon_0=113,)
m.bluemarble(scale=0.5)

# 這里的經緯度是：(經度, 緯度)
x, y = m(113, 23)
plt.plot(x, y, 'ok', markersize=5) 
plt.text(x, y, '深圳', fontsize=12, color="red") 
plt.show()

不要用藍底圖了，看得不是很清晰，我們換成浮雕型：

可以很明顯地看到山區、丘陵等地理樣貌。你還可以根據你的需要，針對某幾個城市做連線或者繪制某些經緯度之間的區域。別忘了，這可是matplotlib可編輯的畫布。

3.世界地圖

接下來，我們將上述的世界地圖展開成帶經緯線的平面圖形。

# 導入需要的包
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
from itertools import chain


def draw_map(m, scale=0.2):
    # 繪制帶陰影的浮雕圖像
    m.shadedrelief(scale=scale)

    # 根據經緯度切割，每13度一條線
    lats = m.drawparallels(np.linspace(-90, 90, 13))
    lons = m.drawmeridians(np.linspace(-180, 180, 13))

    # 集合所有線條
    lat_lines = chain(*(tup[1][0] for tup in lats.items()))
    lon_lines = chain(*(tup[1][0] for tup in lons.items()))
    all_lines = chain(lat_lines, lon_lines)

    # 循環畫線
    for line in all_lines:
        line.set(linestyle='-', alpha=0.3, color='w')


fig = plt.figure(figsize=(8, 6), edgecolor='w')
m = Basemap(projection='cyl', resolution=None,
            llcrnrlat=-90, urcrnrlat=90,
            llcrnrlon=-180, urcrnrlon=180,)

draw_map(m)
plt.show()

嗯，有點那個味了哈。甚至可以自己去打印出來給小孩子學習地理知識了。

但是如果他想學習地理，整個世界的范圍好像有點大？我們先讓他學習世界著名景點的位置吧？

# 導入需要的包
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
from itertools import chain

# 以下三行是為了讓matplot能顯示中文
from pylab import mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False


def draw_point(m, x, y, name):
    # 這里的經緯度是：(經度, 緯度)
    x, y = m(x, y)
    plt.plot(x, y, 'ok', markersize=5)
    plt.text(x, y, name, fontsize=12, color="red")


def draw_map(m, scale=0.2):
    # 繪制帶陰影的浮雕圖像
    m.shadedrelief(scale=scale)

    # 根據經緯度切割，每13度一條線
    lats = m.drawparallels(np.linspace(-90, 90, 13))
    lons = m.drawmeridians(np.linspace(-180, 180, 13))

    # 集合所有線條
    lat_lines = chain(*(tup[1][0] for tup in lats.items()))
    lon_lines = chain(*(tup[1][0] for tup in lons.items()))
    all_lines = chain(lat_lines, lon_lines)

    # 循環畫線
    for line in all_lines:
        line.set(linestyle='-', alpha=0.3, color='w')


fig = plt.figure(figsize=(8, 6), edgecolor='w')
m = Basemap(projection='cyl', resolution=None,
            llcrnrlat=-90, urcrnrlat=90,
            llcrnrlon=-180, urcrnrlon=180,)
locations = {
    '泰姬陵': (17, 78),
    '吉薩金字塔群': (29, 31),
    '英國的巨石陣': (51, 1),
    '巴黎圣母院': (48, 2),
    '盧浮宮': (48, 2),
    '紅場和克里姆林': (55, 37),
    # ...
}
draw_map(m)
for loc in locations:
    print(locations[loc])
    draw_point(m, locations[loc][1], locations[loc][0], loc)
plt.show()

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