对于可视化地图，Pyecharts是小F以前用的最多的。

还有应该就是一些网站了，现成的工具，不需要敲代码。

在5G手机可视化那一篇文章，也是用Pyecharts做的地图～

而对于Matplotlib，目前小F还没有使用它绘制过地图。

所以在查阅相关资料的时候，又发现了大佬造的轮子。

Python+Selenium+Matplotlib，实现中国地图可视化。

地图数据来源于民政部，真实可靠。

项目地址：

https://gitee.com/jixuanfan/Map-of-China

由于小F之前一直用「GitHub」保存代码，压根就没有注册「Gitee」。

而作者的代码以及相关数据是上传到「Gitee」上，需要注册下载。

不想注册那么多账号，所以查了一下在不登录情况下，能否下载项目代码。

CURL，是一个利用URL语法在命令行下工作的文件传输工具。

# 在仓库地址(https://gitee.com/jixuanfan/Map-of-China)
# 后面拼接/repository/archive/master.zip

# 下载本例项目代码
curl -o data.zip  https://gitee.com/jixuanfan/Map-of-China/repository/archive/master.zip

Windows或许需要安装，那还是老老实实注册账号，然后下载项目代码。

Mac和Linux应该都是内置CURL，直接使用命令就行，无需安装。

/ 01 / 地图数据获取

Get_Map，基于Python爬虫，主要用到Selenium+正则。

Selenium是一个用于测试网站的自动化测试工具，这里我们主要是用它来模拟浏览器操作，进而获取地图数据。

安装教程网上都有，推荐使用谷歌浏览器，驱动文件和浏览器版本需一致。

获取地图数据的两个接口地址。

# 首页URL，获取当前所有行政区划的代码
http://xzqh.mca.gov.cn/map

# 查询URL，获取国家或省市的具体地图数据
http://xzqh.mca.gov.cn/defaultQuery?

首先是获取行政区划的代码，最小应该是到县一级。

绘制不同类型的地图，所需要的数据获取函数如下。

行政代码不清楚，网上查询一下就好咯～

import Map_of_China as Map

# 创建获取地图数据对象
M=Map.Get_Map()

# 获取首页全国各省的地图数据
M.Get_country()

# 获取一组省份内各地级行政区划的数据
M.Get_provinces([32,43])

# 自动获取全国尚未获取的省份数据
M.Get_provinces_auto()

# 获取一组地级市内各县级行政区划的数据
M.Get_cities([3201,3203])

# 自动获取某个省尚未获取的县级行政区划数据
M.Get_cities_auto(32)

# 获取全国所有县级行政区划的数据（合并在一张地图中）
M.Get_country_county()

数据主要包括形状、形状颜色、形状轮廓、文字、文字位置、标注点形状、标注点位置等。

具体爬取代码、数据解析及函数的相关参数，查看Map_of_China.py文件可知。

/ 02 / 地图数据呈现

Draw_Map，基于Matplotlib绘制地图。

01. 绘制省/地级/县级行政区划的轮廓

import Map_of_China as Map

# 创建获取地图数据对象
M = Map.Get_Map()
# 创建绘制地图对象
D = Map.Draw_Map()


# #获取首页全国各省的地图数据
M.Get_country()
# 江苏地图
D.Draw_single_shape('Data/Country/320000.txt', LC=[116, 169, 221],
                                   FC=[96, 139, 219], BC='w', lw=2, title='江苏轮廓',
                                   img_path='jiansu.jpg')


# 获取各省份内各地级行政区划的数据
M.Get_provinces([32])
# 南京地图
D.Draw_single_shape('Data/Province/32-江苏/320100.txt', LC='k', FC=None, 
                                   title='南京轮廓', img_path='nanjing.jpg')

得到结果如下。

函数可设置的参数，有线条、填充、背景颜色，以及线宽、标题、图片保存路径等。

02. 绘制全国地图

import Map_of_China as Map

# 创建获取地图数据对象
M = Map.Get_Map()
# 创建绘制地图对象
D = Map.Draw_Map()


# 绘制全国地图
D.Draw_country(FC=True, img_path='china.jpg', arg={'provName': False,
                         'city_name': True, 'city_pos': True, 'sea': False}, title='中国地图')

因为前面已经把全国的地图数据爬取下来，所以这里就省去了下载数据的代码。

得到结果如下。

配色方案，默认设置为民政部官网上的配色。

有一些参数和轮廓图相同，不过也添加了一些新的参数。

比如南海地图位置，显示省份名称，省份名称颜色等。

03. 绘制省份地图

import Map_of_China as Map

# 创建获取地图数据对象
M = Map.Get_Map()
# 获取广东省份内各地级行政区划的数据
M.Get_provinces([44])

# 创建绘制地图对象
D = Map.Draw_Map()

# 绘制广东省地图
D.Draw_province('广东', FC=True, LC='w', arg={'other': True, 'city_pos': True, 'city_name': True},
                            img_path='guangdong.jpg')

对于省份数据，前面小F只爬取了江苏省，所以这里需要爬取广东省的地图数据才行。

得到结果如下。

绘制省份地图函数对应的参数有。

code可为省份的2位编码或者名称，此处设置为「广东」。

函数还包含绘制热力图的参数，data和by_val。

arg中的other设置为False时，表现不显示周围省份或城市的地图，默认参数为True，即显示。

04. 地级行政单位地图

import Map_of_China as Map

# 创建获取地图数据对象
M = Map.Get_Map()
# 获取南京、深圳行政区划的数据
M.Get_cities([3201, 4403])

# 创建绘制地图对象
D = Map.Draw_Map()

# 南京地图(默认样式)
D.Draw_city('3201', img_path='nanjing_city.jpg')

# 深圳地图(自定义样式)
D.Draw_city('深圳', FC=True, LC='w', arg={'other': True, 'city_pos': True, 'city_name': True},
                     img_path='shenzhen.jpg')

得到结果如下。

此处code为地级市的四位编码。

05. 绘制热力图

将不同区域按值的大小填充不同颜色，可惜少了图例。

import Map_of_China as Map

# 创建获取地图数据对象
M = Map.Get_Map()
# 创建绘制地图对象
D = Map.Draw_Map()

# 文件路径
src = 'Example/GDP-2018.csv'
# 按数据的相对大小(排名)显示
D.Show_data(src, by_val=False, arg={'default_color': [0.6, 0.6, 0.6], 'sea': False},
                     img_path='gdp.jpg', title='2018年各省市GDP')

得到结果如下。

CSV文件具体内容格式如下。

第一列为区域名称或者编码，第二列为数值。

数据处理模块在Map_of_China.py文件中。

参数by_val，绝对大小和相对大小，通常应该都会选择绝对大小这种方式展示的。

就是作者的这个热力图，是没有图例的，等待更新～

# 省级数据
D.Show_data('Example/江苏人口2018.txt', '32', by_val=True, title='江苏人口2018',
            img_path='jiangsu_2018_1.jpg')
# 配置地图中的样式
D.Show_data('Example/江苏人口2018.txt', '32', by_val=True, LC='w', title='江苏人口2018',
            arg={'city_name': True, 'city_pos': True, 'other': True},
            img_path='jiangsu_2018_2.jpg')

TXT格式的数据也能使用。

06. 绘制气泡图

# 气泡图
D.Bubble(src='Example/GDP-2018.csv', title='2018年各省市GDP', img_path='GDP_bubble.png')

得到结果如下。

气泡颜色默认为黄色，可自定义参数。

发现和Pyecharts好像，相信在修改地图配色、文本字体及位置后，地图会变得更好看！

不过限于时间，下期小F再来说一说～

还有几个功能，坐等大佬更新～

万水千山总是情，点个「点赞」行不行。