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Python常用的6种绘制地图的方法

今天来讲一讲在日常工作生活中我常用的几种绘制地图的方法,下面我将介绍下面这些可视化库的地图绘制方法,当然绘制漂亮的可视化地图还有很多优秀的类库,没有办法一一列举 pyecharts、plotly、folium...、bokeh、basemap、geopandas、cartopy Boken 首先我们先介绍 Boken 绘制地图的方法 Bokeh 支持创建基本地图可视化和基于处理地理数据的地图可视化 画一张世界地图...GeoJSONDataSource(geojson=f.read()) # 设置一张画布 p = figure(width=500, height=500) # 使用patches函数以及geo_source绘制地图...我们通过 GEO 地理数据来绘制地图同样非常方便,但是地图看起来有一些单调,我们把不同的省份绘制成不同的颜色来看看 with open("china.json", encoding="utf8") as...china.json 数据,里面的 number 字段是随机生成的测试数据,效果与 Bokeh 不相上下 plotly 接下来我们介绍 plotly,这也是一个非常好用的 Python 可视化工具,如果要绘制地图信息

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聊一聊我常用的6种绘制地图的方法

今天来讲一讲在日常工作生活中我常用的几种绘制地图的方法,下面我将介绍下面这些可视化库的地图绘制方法,当然绘制漂亮的可视化地图还有很多优秀的类库,没有办法一一列举 pyecharts、plotly、folium...、bokeh、basemap、geopandas、cartopy Boken 首先我们先介绍 Boken 绘制地图的方法 Bokeh 支持创建基本地图可视化和基于处理地理数据的地图可视化 画一张世界地图...GeoJSONDataSource(geojson=f.read()) # 设置一张画布 p = figure(width=500, height=500) # 使用patches函数以及geo_source绘制地图...china.json 数据,里面的 number 字段是随机生成的测试数据,效果与 Bokeh 不相上下 plotly 接下来我们介绍 plotly,这也是一个非常好用的 Python 可视化工具,如果要绘制地图信息...则胜在自由度上,它们作为专业的地图工具,留给了使用者无限可能;至于 Plotly 和 Bokeh 则属于更高级的可视化工具,它们胜在画质更加优美,API 调用也更加完善 今天我们介绍了几种比较常用的绘制地图的类库

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