最近要绘制伦敦区地图,查阅了很多资料后最终选择使用bokeh包以及伦敦区的geojson数据绘制。
bokeh是基于python的绘图工具,可以绘制各种类型的图表,支持geojson数据的读取及绘制地图。
安装bokeh
$ pip install bokeh
软件版本
python-3.7.7
bokeh-2.0.0
数据来源
伦敦地图数据来源于Highmaps地图数据集。下载的是英国的地图数据united-kindom.geo.json
。需要对得到的数据进行预处理才能得到只含伦敦地区的数据。这需要对geojson数据的格式有一定的了解。在对数据进行处理之前,先看如何绘制英国地图。
绘制英国地图
from bokeh.plotting import curdoc, figure
from bokeh.models import GeoJSONDataSource
# 读入英国地图数据并传给GeoJSONDataSource
with open("united-kindom.geo.json", encoding="utf8") as f:
geo_source = GeoJSONDataSource(geojson=f.read())
# 设置一张画布
p = figure(width=500, height=500)
# 使用patches函数以及geo_source绘制地图
p.patches(xs=\'xs\', ys=\'ys\', source=geo_source)
curdoc().add_root(p)
上述代码可以绘制出英国地图。将上述代码保存为test.py
,在终端运行
$ bokeh serve --show test.py
这会自动打开浏览器,并显示英国地图。
运行结果如图:
获取伦敦地区数据
获取伦敦地区数据可以手动从united-kingdom.geo.json
文件中筛选出伦敦的数据,也可以先用python先把数据过滤一遍,然后将数据传给bokeh
。这需要对geojson文件格式有一定的了解,在此不详细介绍。
from bokeh.plotting import curdoc, figure
from bokeh.models import GeoJSONDataSource
import json
# 用json库读取数据
with open("united-kindom.geo.json", encoding="utf8") as f:
data = json.loads(f.read())
# 判断是不是伦敦地区数据
def isInLondon(district):
if \'type\' in district[\'properties\'] and \'london borough\' in district[\'properties\'][\'type\'].lower():
return True
if \'type-en\' in district[\'properties\'] and \'london borough\' in district[\'properties\'][\'type\'].lower():
return True
if \'woe-name\' in district[\'properties\'] and \'city of london\' in district[\'properties\'][\'woe-name\'].lower():
return True
return False
# 过滤数据
data[\'features\'] = list(filter(isInLondon, data[\'features\']))
#
geo_source = GeoJSONDataSource(geojson=json.dumps(data))
p = figure(width=500, height=500)
p.patches(xs=\'xs\', ys=\'ys\', source=geo_source)
curdoc().add_root(p)
运行结果如图:
美化
上面的伦敦地图只是一个大概的轮廓,下面对地图添加一系列功能。
添加各区轮廓线
p.patches(xs=\'xs\', ys=\'ys\', fill_alpha=0.7, # 画轮廓线
line_color=\'white\', # 线的颜色
line_width=0.5, # 线的宽度
source=geo_source)
现在地图区域轮廓很清晰。
添加颜色
# 为每一个地区增加一个color属性
for i in range(len(data[\'features\'])):
data[\'features\'][i][\'properties\'][\'color\'] = [\'blue\', \'red\', \'yellow\', \'orange\', \'gray\', \'purple\'][i % 6]
p.patches(xs=\'xs\', ys=\'ys\', fill_alpha=0.7,
line_color=\'white\',
line_width=0.5,
color="color", # 增加颜色属性,这里的"color"对应每个地区的color属性
source=geo_source)
现在地图五颜六色。
增加图注
import random
# 随机产生数据用于展示
for i in range(len(data[\'features\'])):
data[\'features\'][i][\'properties\'][\'number\'] = random.randint(0, 20_000)
p = figure(width=500, height=500,
tooltips="@name, number: @number" # 使用tooltips生成图注,@+属性名称,这里的name是数据中原本有的,number是新近添加的。
)
现在鼠标放到区域上时,会显示"区域名, number: 数字"。
去掉坐标轴与背景线
p.axis.axis_label = None
p.axis.visible = False
p.grid.grid_line_color = None
最终代码
from bokeh.plotting import curdoc, figure
from bokeh.models import GeoJSONDataSource
import json
import random
with open("united-kindom.geo.json", encoding="utf8") as f:
data = json.loads(f.read())
def isInLondon(district):
if \'type\' in district[\'properties\'] and \'london borough\' in district[\'properties\'][\'type\'].lower():
return True
if \'type-en\' in district[\'properties\'] and \'london borough\' in district[\'properties\'][\'type\'].lower():
return True
if \'woe-name\' in district[\'properties\'] and \'city of london\' in district[\'properties\'][\'woe-name\'].lower():
return True
return False
data[\'features\'] = list(filter(isInLondon, data[\'features\']))
for i in range(len(data[\'features\'])):
data[\'features\'][i][\'properties\'][\'color\'] = [\'blue\', \'red\', \'yellow\', \'orange\', \'gray\', \'purple\'][i % 6]
data[\'features\'][i][\'properties\'][\'number\'] = random.randint(0, 20_000)
geo_source = GeoJSONDataSource(geojson=json.dumps(data))
p = figure(width=500, height=500,
tooltips="@name, number: @number")
p.patches(xs=\'xs\', ys=\'ys\', fill_alpha=0.7,
line_color=\'white\',
line_width=0.5,
color="color",
source=geo_source)
p.axis.axis_label = None
p.axis.visible = False
p.grid.grid_line_color = None
curdoc().add_root(p)
伦敦地图完成了
总结
- 最开始想用pyecharts做的,但是pyecharts并没有伦敦的地图。折腾半天,最后只好自己找geojson数据来画地图。
- 找到了很多关于地图的数据和工具,比如上文中提到的highmap数据集,以及DataV.altas,这个工具可以可视化地提取中国区域的地图数据,但感觉比起自己找数据,画中国地图还是pyecharts来得实在。
- 数据最重要。