前言

folium是JavaScript下一个有名的开源库leaflet在python下的移植版，其内置了许多强大的地图自定义功能，本文将用它实现自定义地图样式及自定义区域的分级统计图（Choropleth map）。

所需python第三方库

pandas
numpy
geojson
folium

folium自定义地图样式

folium的默认地图是OpenStreetMap，但说实话，这个地图不是那么美观，它同时也提供了几个内置的风格迥异的地图样式，可惜也不合我胃口。好在folium提供了自定义地图样式的功能，只要拥有地图瓦片（tile）的地址，我们就可自定义地图样式及风格，代码如下

import foliummap = folium.Map(location=[39.30029918615029, 103.88671875], # 初始化地图中心zoom_start=4,# 初始化放大级别# 设置地图样式，可选择其他瓦片(tile)tiles=('https://api.tiles.mapbox.com/v4/mapbox.streets/{z}/{x}/{y}.png'+ '?access_token=pk.eyJ1IjoibHVrYXNtYXJ0aW5lbGxpIiwiYSI6ImNpem8'+ '5dmhwazAyajIyd284dGxhN2VxYnYifQ.HQCmyhEXZUTz3S98FMrVAQ'),attr='China' # 显示在地图右下角的自定义文字
)
# map # 在jupyter使用这句可直接显示地图
map.save('map.html') # 保存到当前工作目录下

效果如下

这里提供几个瓦片地址

Mapbox：https://api.tiles.mapbox.com/v4/mapbox.streets/{z}/{x}/{y}.png?access_token={此处填mapbox的token，需注册，也可直接使用上面代码中的token}
高德：http://wprd0{1-4}.is.autonavi.com/appmaptile?x={x}&y={y}&z={z}&lang=zh_cn&size=1&scl=1&style=7，{1-4}表示从1到4任选一个数字填入，参数意义参考https://blog.csdn.net/qq_35732147/article/details/81317693
谷歌：http://www.google.cn/maps/vt?lyrs=m@189&gl=cn&x={x}&y={y}&z={z}，更多风格参考https://blog.csdn.net/qq_16064871/article/details/78869326

准备区域轮廓经纬度数据

如果你已经有了geojson格式的数据以及各个区域的统计值之类的数据（用于控制颜色深浅），那么可以按照类似如下操作将该数据转换为绘制所需格式的geojson数据：

import geojson
from geojson import Feature, FeatureCollection, Polygon
import numpy as npwith open('district.geojson', 'rb') as f:districts = geojson.load(f) # 读取geojson格式文件
features = [] # 保存各个区域geojson信息
color = [] # 保存区域id及对应颜色深浅相对值
for idx, geometry in enumerate(districts['features']): # 提取所有区域# 获取经纬度列表[[lon, lat], ...]，两次[0]是由于该列表被嵌套在两层列表中circle = geometry['geometry']['coordinates'][0][0]#染色区域id，颜色相对深度, 这里设置为0~100的随机数color.append([str(idx), np.random.randint(100)]) polygon = Polygon([circle]) # 区域经纬度features.append(Feature(id=str(idx), # 指定geojson的id值，染色时使用该id与color中的idx匹配geometry=polygon ))
feature_collection = FeatureCollection(features) # 生成绘制所需格式的geojson

这里提供两个获取geojson的网站：

获取行政区域geojson：http://datav.aliyun.com/tools/atlas/
自定义区域geojson：http://geojson.io

绘制Choropleth map¹

^{数据准备完成之后，可以开始绘制Choropleth map了，代码如下：}

^{import folium
import pandas as pdmap = folium.Map(location=[39.30029918615029, 103.88671875], # 初始化地图中心zoom_start=4,# 初始化放大级别# 设置地图样式，可选择其他瓦片(tile)tiles=('https://api.tiles.mapbox.com/v4/mapbox.streets/{z}/{x}/{y}.png'+ '?access_token=pk.eyJ1IjoibHVrYXNtYXJ0aW5lbGxpIiwiYSI6ImNpem8'+ '5dmhwazAyajIyd284dGxhN2VxYnYifQ.HQCmyhEXZUTz3S98FMrVAQ'),attr='China' # 显示在地图右下角的自定义文字
)folium.Choropleth(geo_data=feature_collection, # 传入geojsonname='choropleth',data=pd.DataFrame(color, columns=['idx','color']), # 颜色数据columns=['idx','color'], # 染色区域id，颜色相对深度列名key_on='feature.id', # geojson区域idfill_color='BuPu', # 颜色样式fill_opacity=0.5, # 区域透明度line_opacity=0.2,  # 边缘透明度legend_name='Rank' #图例名
).add_to(map)
# map # 在jupyter使用这句可直接显示地图
map.save('map.html') # 保存到当前工作目录下}

^{这里我使用的是中国各省的geojson格式文件，最终效果如下

效果如下}

2020.01.03更新：补充代码中未导入的库，更换mapbox token修复token失效导致的加载地图失败

folium示例：http://python-visualization.github.io/folium/quickstart.html#Choropleth-maps
folium API：http://python-visualization.github.io/folium/modules.html#module-folium.features ↩︎

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python绘制不同风格的分级统计图（Choropleth map)

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