这期内容当中小编将会给大家带来有关Python如何实现folium交互地图，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
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leftlet给R语言提供了很好用的交互式动态地图接口，其在Python中得API接口包名为folium（不知道包作者为何这样起名字，和leaflet已经扯不上关系了），可以满足我们平时常用的热力图、填充地图、路径图、散点标记等高频可视化场景。
主要介绍其在point、line、polygon这三个地理信息场景下得应用：
import pandas as pd
import numpy as np
import os
import folium
from folium import plugins
import webbrowser
import geopandas as gpfull = pd.read_excel("D:/Python/File/Cities2015.xlsx")
full = full.dropna()schools_map = folium.Map(location=[full['lat'].mean(), full['lon'].mean()], zoom_start=10)
marker_cluster = plugins.MarkerCluster().add_to(schools_map)for name,row in full.iterrows():
folium.Marker([row["lat"], row["lon"]], popup="{0}:{1}".format(row["cities"], row["GDP"])).add_to(marker_cluster)
#folium.RegularPolygonMarker([row["lat"], row["lon"]], popup="{0}:{1}".format(row["cities"], row["GDP"]),number_of_sides=10,radius=5).add_to(marker_cluster)
display(schools_map)
#schools_map.save('schools_map.html')
#webbrowser.open('schools_map.html')
display用于在编辑器内展示交互地图，save方法可以将交互地图以html文件得形式保存至本地磁盘，webbrowser.open方法可以调用默认浏览器打开本地html格式的交互地图。
因为leaflet使用的在线地图并不开放地址匹配功能，也就意味着我们无法通过直接输入行政区名称来获取行政区划边界，所以在制作填充地图时，仍然需要我们构建本地素材。
mydata = pd.read_csv("D:/R/rstudy/Province/geshengzhibiao.csv", encoding = 'gb18030')
china_map = gp.GeoDataFrame.from_file("D:/R/rstudy/CHN_adm/bou2_4p.shp", encoding = 'gb18030')
#china_map = gp.GeoDataFrame.from_file("D:/R/mapdata/State/china.geojson", encoding = 'gb18030')
China_map = folium.Map(location=[35,120], zoom_start=4)
China_map.choropleth(
geo_data=open('D:/R/mapdata/State/china.geojson',encoding = 'utf-8').read(),
data=mydata,
columns=['province', 'zhibiao'],
key_on= 'feature.properties.name',
fill_color='YlGn',
fill_opacity=0.7,
line_opacity=0.2)
display(China_map)
China_map.save("China_map.html")
好在folium的choropleth函数直接支持json格式地图，仅需提供素材地址即可，data中应该包含与json素材中的属性表和地理信息边界保持一致得映射表，columns用于指定要用到的字段名称。key_on用于指定json地图数据中和你指定得data中对应得连接键（相当于主键）。
fill_color可以指定用于配色的colorBrewer调色板。
folium中得线图制作也较为简单，仅需提供给folium.PolyLine函数一组带有嵌套列表或者元组得经纬度点即可。
mydata1 =full.sample(20).loc[:,["lat","lon"]].values.tolist() mydata2 =[(i,j) for i,j in full.sample(20).loc[:,["lat","lon"]].values.tolist()] oneUserMap = folium.Map(location=[40.0764,116.2786],zoom_start=4) folium.PolyLine(mydata1,color = 'black').add_to(oneUserMap) display(oneUserMap) oneUserMap = folium.Map(location=[40.0764,116.2786],zoom_start=4) folium.PolyLine(mydata2,color = 'black').add_to(oneUserMap) display(oneUserMap)
def map_fun():
myresult = full.loc[:,["lat","lon","cities","pop"]].values
oneUserMap = folium.Map(location=[40.0764,116.2786],zoom_start=4)
for e in myresult:
folium.RegularPolygonMarker(
[e[0],e[1]],
popup=str(e[2])+":"+str(e[3]),
fill_color='#769d96',
number_of_sides=10,
radius=10
).add_to(oneUserMap)
others = full.loc[full['cities']!='郑州市',["lat","lon"]].values.tolist()
for i in range(len(others)):
zhengzhou = full.loc[full['cities']=='郑州市',["lat","lon"]].values.tolist()
zhengzhou.append(others[i])
folium.PolyLine(
locations = zhengzhou,
color = 'black'
).add_to(oneUserMap)
display(oneUserMap)
return Noneif __name__ == '__main__':
map_fun()
上述就是小编为大家分享的Python如何实现folium交互地图了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。
