关注+星标，每天学习Python新技能来源：网络Python作为一种广泛使用的编程语言，在地图可视化方面也有多种工具和库可供选择以下是几种常见的方法：Matplotlib：Matplotlib是Python中常用的可视化库，也可以用来绘制地图。
通过Basemap子包，Matplotlib提供了绘制地图的功能，可以绘制不同投影方式下的全球、国家或地区地图，并添加标记、注释等import matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.basemap import Basemap
# 创建Basemap实例map = Basemap(llcrnrlon=-180, llcrnrlat=-90, urcrnrlon=180, urcrnrlat=90)# 绘制地图map.drawmapboundary(fill_color=aqua)
map.fillcontinents(color=coral,lake_color=aqua)# 添加标记map.drawcoastlines()map.drawcountries()map.drawstates()
# 添加注释plt.title(World Map)plt.show()Plotly：Plotly是一个交互式可视化库，可以在Python中使用它可以绘制各种类型的地图，包括散点图、等高线图、填充地图等，并支持通过鼠标或手势来交互式探索地图。
import plotly.graph_objs as goimport plotly.express as px# 创建散点图fig = go.Figure(data=go.Scattergeo( lon=[-74, -122.4194, -0.1262, 121.4737],
lat=[40.7, 37.7749, 51.5074, 31.2304], text=[New York, San Francisco, London, Shanghai],
mode=markers, marker=dict( size=10, color=rgb(255, 0, 0), opacity=0.7,
line=dict( width=2, color=rgb(0, 0, 0) ) )
))# 设置地图范围和样式fig.update_layout( geo=dict( scope=world, projection_type=natural earth,
showland=True, landcolor="rgb(230, 145, 56)", subunitcolor="rgb(217, 217, 217)",
countrycolor="rgb(217, 217, 217)", countrywidth=0.5, subunitwidth=0.5
) )# 显示图像fig.show()Geopandas：Geopandas是一个基于pandas的地理数据操作库，可以用来处理和分析各种类型的地理数据它还提供了基于matplotlib的绘图功能，可以绘制各种类型的地图，包括矢量数据、点数据等。
import geopandas as gpd# 读取地图数据world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path(naturalearth_lowres))# 绘制地图
ax = world.plot(color=white, edgecolor=black)# 添加标记ax.set_title(World Map)ax.set_axis_off()plt.show()
Folium：Folium是一个用于绘制交互式地图的Python库，基于Leaflet.js开发它可以绘制各种类型的地图，包括散点图、热力图、光栅图等，并支持通过鼠标或手势来交互式探索地图import folium。
# 创建地图对象map = folium.Map(location=[37.7749, -122.4194], zoom_start=10)# 添加标记folium.Marker(location=[37.7749, -122.4194], popup=San Francisco).add_to(map)
folium.Marker(location=[40.7128, -74.0060], popup=New York).add_to(map)# 显示地图mapBokeh：Bokeh是一个用于绘制交互式数据可视化的Python库，支持绘制多种类型的地图，并支持通过鼠标或手势来交互式探索地图。
from bokeh.plotting import figure, showfrom bokeh.tile_providers import get_provider, Vendors# 设置地图范围
x_range, y_range = ((-13600000, -13000000), (4500000, 5000000))# 使用OpenStreetMap作为地图底图tile_provider = get_provider(Vendors.CARTODBPOSITRON)
# 创建地图对象p = figure(x_range=x_range, y_range=y_range, x_axis_type="mercator", y_axis_type="mercator")p.add_tile(tile_provider)
# 添加标记p.circle(x=[-122.4194, -74.0060], y=[37.7749, 40.7128], size=10, color=red)# 显示图像show(p)这些示例代码只是介绍了各个库的基本用法，实际使用时还需要根据具体需求进行调整和扩展。
以上这些工具和库都提供了强大的地图可视化功能，可以根据不同的需求选择适合自己的工具来开发地图可视化软件。
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