Python之地理信息可視化——matplot basemap工具箱

作者：Vamei 出處：http://www.cnblogs.com/vamei 歡迎轉載，也請保留這段聲明。謝謝！

 

在數據可視化過程中，我們常常需要將數據根據其采集的地理位置在地圖上顯示出來。比如說我們會想要在地圖上畫出城市，飛機的航線，乃至於軍事基地等等。通常來說，一個地理信息系統都會帶有這樣的功能。今天我們討論如何在Python上實現，並且使用免費的工具包。

 

Matplot是python上常用的一個數據繪制包。它基於numpy(numpy是python用於數組運算的一個包)。Matplot具有強大的數據繪制功能，可以輕易地畫出各種統計圖形，比如散點圖，條行圖，餅圖等等。而Matplot中的basemap則允許我們繪制出地圖，並在地圖上繼續畫出數據。

( Matplot經常與numpy和scipy相配合，用於科學研究。他們是Matlab的強勁對手，這相當可以理解，因為Matlab一套需要好幾千塊，而python工具則是免費的。)

我們今天的目標是用上述工具畫出亞洲主要城市的人口。如下圖所示，人口的多少以橙色小圓圈的大小表示：

數據如下(我從wikipedia上整理的，你可以隨意使用)，我將數據保存在文件major_city:

Shanghai 23019148  31.23N  121.47E  China
Mumbai   12478447  18.96N  72.82E   India
Karachi  13050000  24.86N  67.01E   Pakistan
Delhi    16314838  28.67N  77.21E   India
Manila   11855975  14.62N  120.97E  Philippines
Seoul    23616000  37.56N  126.99E  Korea(South)
Jakarta  28019545   6.18S  106.83E  Indonesia
Tokyo    35682460  35.67N  139.77E  Japan
Peking   19612368  39.91N  116.39E  China

第一列是城市名，第二列是人口，第三第四列為緯度和經度，最后一列為所在國家。

 

下面是我的Python代碼:

# Written by Vamei, http://www.cnblogs.com/vamei/
# Feel free to use or modify this script.

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

#============================================# read data
names = []
pops  = []
lats  = []
lons  = []
countries = []
for line in file("../data/major_city"):
    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('Major Cities in Asia & Population')
plt.show()

程序分為兩個部分，第一部分為從文件讀取數據並處理，第二部分是用basemap繪圖。

map = Basemap(projection='ortho',lat_0=35,lon_0=120,resolution='l')

設置了地圖投影的方法。從球形的地球表面投影到平面地圖有許多方法可以選擇，得到的結果也非常不同。

我們的經緯度通過

x, y = map(lons, lats)

語句轉換為圖像上的位置，並通過

cs = map.scatter(i,j,s=size,marker='o',color='#FF5600')

畫散點圖的方法在地圖上畫出來。

 

文中的需要的軟件包包括:

numpy, matplot, mpl_toolkits

你可以google並找到它們。

另外，如果是也可以下載epd python。它整合了python以及所有的軟件包。(epd python是商業版，但對於學術用戶免費。)