使用Python中的folium包创建热力密度图

最近探索出来一个在Python中创建热力图非常高效的方法，使用folium包来创建热力图，实际效果非常赞，过程简单，代码量少。

folium包基于leaflet在线地图库封装，在R语言中leaflet的接口已经非常完善，如果你对R语言中的leaflet包api接口感兴趣，可以参考这几篇文章。

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leaflet的小搭档leaflet.minicharts来了，从此动态地图又多了一些乐趣~~~

folium包支持多种类型的空间可视化形式，今天这一篇仅就其中的热力密度图进行分享。

首先通过一个小脚本抓取以下几个城市的经纬度

import folium
import  time
import requests
from urllib.request import quote
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import webbrowser
from folium.plugins import HeatMap
address = ['北京','天津','石家庄','太原','呼和浩特','沈阳','大连','长春','哈尔滨','上海','南京','杭州','宁波','合肥','福州','厦门','南昌','济南','青岛','郑州','武汉','长沙','广州','深圳','南宁','海口','重庆','成都','贵阳','昆明','拉萨','西安','兰州','西宁','银川','乌鲁木齐']

这段小脚本用于获取各个城市的经纬度地址：

def getid(dizhi):
    url = "http://api.map.baidu.com/geocoder/v2/"
    header = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/61.0.3163.79 Safari/537.36'}
    payload = {
        'output':'json',
        'ak':'X8zlxPUdSe2weshrZ1WqnWxb43cfBI2N'
        }
    addinfo = []
    for i in dizhi:
        payload['address'] = i
        try:
            content =  requests.get(url,params=payload,headers=header).json()
            addinfo.append(content['result']['location'])
            print("正在获取{}的地址！".format(i))        
        except:
            print("地址{}获取失败，请稍后重试！".format(i))    
            pass
        time.sleep(.5)
    print("所有地址均已获取完毕！！！")
    return(addinfo)
    
if __name__ == "__main__":    
    #计时开始：
    t0 = time.time()
    myaddress = getid(address)
    t1 = time.time()
    total = t1 - t0
    print("消耗时间：{}".format(total))

创建基于folium热力图数据结构的数据对象：

lon = np.array([i["lng"] for i in myaddress],dtype=float)
lat = np.array([i["lat"] for i in myaddress],dtype=float)
scale = np.random.randint(100,500,len(address))
data1 = [[lat[i],lon[i],scale[i]] for i in range(len(address))]

输入热力图数据源，并可视化输出

map_osm = folium.Map(location=[35,110],zoom_start=5)
HeatMap(data1).add_to(map_osm) 
file_path = r"D:/Python/Image/People.html"map_osm.save(file_path)
webbrowser.open(file_path)

以上数据是虚构的，整体效果也没有任何意义，接下来尝试着对全球城市发展报告中中国各个城市的gdp数据进行热力图展示。

posi = pd.read_excel("D:/Python/File/Cities2015.xlsx")
posi = posi.dropna()

lat = np.array(posi["lat"][0:len(posi)])
lon = np.array(posi["lon"][0:len(posi)])
pop = np.array(posi["pop"][0:len(posi)],dtype=float)
gdp = np.array(posi["GDP"][0:len(posi)],dtype=float)
data1 = [[lat[i],lon[i],pop[i]] for i in range(len(posi))]

map_osm = folium.Map(location=[35,110],zoom_start=5)
HeatMap(data1).add_to(map_osm) 
file_path = r"D:/Python/Image/People.html"map_osm.save(file_path)   #保存本地
webbrowser.open(file_path) #在本地浏览器打开

是不是效果看起来很良心呀，而且整体的代码量和过程都无比简单，快学起来吧！

数据源：https://github.com/ljtyduyu/DataWarehouse/tree/master/File

https://edu.hellobi.com/course/264