神器-可视化分析之Basemap实战详解（二）

神器-可视化分析之Basemap实战详解（二）

文 | 潮汐

来源：Python 技术「ID: pythonall」

上一篇文章讲解了basemap基础知识，今天的文章主要阐述 baseMap 实战。话不多说，一起来实战吧！

baseMap 画世界地图

baseMap 画世界地图，主要方法是画地球海岸线，画国家分界线主要方法是：m.drawcoastlines()

baseMap 画地球地图详细代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import basemap
import numpy as np

def drawcoast():
    plt.figure(figsize=(12, 8))
    m = basemap()   # 创建一个地图
    m.drawcoastlines()   # 画海岸线
    plt.show()   # 显示图像
if __name__ == '__main__':
    drawcoast()

运行结果图如下：

用 baseMap 画中国地图

使用 baseMap 画中国地图时需要增加中国的经纬度信息，详细方法如下：

# 画中国地图
def draw_china():
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    m = basemap(llcrnrlon=77, llcrnrlat=14, urcrnrlon=140, urcrnrlat=51, projection='lcc', lat_1=33, lat_2=45,
                lon_0=100)
    m.drawcountries(linewidth=1.5)
    m.drawcoastlines()
    plt.show()

中国地图显示如下：

用 baseMap 绘制地球

def draw_basic():
    map = basemap(projection='ortho', lat_0=0, lon_0=0)
    map.drawmapboundary(fill_color='aqua')
    map.fillcontinents(color='gray',lake_color='aqua')
    map.drawcoastlines()
    plt.show()

显示图片如下：

用 baseMap 绘制人口分布图

根据添加的各个城市的主要人口分布后绘制出城市人口分布地图，详细方法和代码如下：

def drawearth():
    names = []
    pops = []
    lats = []
    lons = []
    countries = []
    file = open("data/main_city", encoding='utf-8').readlines()
    for line in file:
        info = line.split()
        names.append(info[0])
        pops.append(float(info[1]))
        lat = float(info[2][:-1])
        if info[2][-1] == 'S': lat = -lat
        lats.append(lat)
        lon = float(info[3][:-1])
        if info[3][-1] == 'W': lon = -lon + 360.0
        lons.append(lon)
        country = info[4]
        countries.append(country)
    # set up map projection with
    # use low resolution coastlines.
    map = basemap(projection='ortho', lat_0=35, lon_0=120, resolution='l')
    # draw coastlines, country boundaries, fill continents.
    map.drawcoastlines(linewidth=0.25)
    map.drawcountries(linewidth=0.25)
    # draw the edge of the map projection region (the projection limb)
    map.drawmapboundary(fill_color='#689CD2')
    # draw lat/lon grid lines every 30 degrees.
    map.drawmeridians(np.arange(0, 360, 30))
    map.drawparallels(np.arange(-90, 90, 30))
    # Fill continent wit a different color
    map.fillcontinents(color='#BF9E30', lake_color='#689CD2', zorder=0)
    # compute native map projection coordinates of lat/lon grid.
    x, y = map(lons, lats)
    max_pop = max(pops)
    # Plot each city in a loop.
    # Set some parameters
    size_factor = 80.0
    y_offset = 15.0
    rotation = 30
    for i, j, k, name in zip(x, y, pops, names):
        size = size_factor * k / max_pop
        cs = map.scatter(i, j, s=size, marker='o', color='#FF5600')
        plt.text(i, j + y_offset, name, rotation=rotation, fontsize=10)

    plt.title('earth')
    plt.show()

if __name__ == '__main__':
    drawearth()

绘制出的地球图片如下：

画投影地球

最后来画一个有投影的地球，详细代码如下：

def draw_earth1():
    import matplotlib.pyplot as plt
    from mpl_toolkits.basemap import basemap
    plt.figure(figsize=(8, 8))
    # 正射投影，投影原点设在了上海周边
    m = basemap(projection='ortho', resolution=None, lat_0=30, lon_0=120)
    # 图像原始分辨率是5400*2700，设置scale = 0.5以后分辨率为2700*1350,如此作图
    # 迅速不少也不那么占用内存了
    m.bluemarble(scale=0.5)
    plt.show()

if __name__ == '__main__':
    draw_earth1()

绘画结果图如下：

总结

今天的文章就到这里啦，希望今天的文章对大家有帮助！

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