本篇博文主要介绍了如何使用python来调用谷歌地图，并对北京的一个轨迹数据集进行可视化展示。该数据集包含在3年内收集的182个用户的GPS轨迹。我在这个演示中使用了用户001的数据。

博文会给出具体可执行代码，小伙伴只需按照文中所说进行操作，即可成功实现如下图所示的结果。后面就看大家需要怎么进一步利用了。

由于谷歌地图的限制，只提供个人学习使用，因此会有如上水印。

PS：从左下角的轨迹上来看，该用户是不是还坐飞机出差了一次，哈哈。

操作步骤：

一、下载数据集

我使用的数据来自Microsoft Research Asia的GeoLife GPS Trajectories Dataset(下载链接)。 该数据集包含在3年内收集的182个用户的GPS轨迹。

点击下载链接后，我们直接Download即可。

二、安装gmplot模块

cmd命令行输入：

pip install gmplot

最后提示success即可。

这我也是在网上找了很久的资料，很多博客都没有具体说明，这里卡了很久，希望能帮到大家。我是在github上找到了提示的，倒数第二行有说明。

gmplot的github源码，这个大家简单参考下就行了，这一次我们用不到：

https://github.com/vgm64/gmplot

三、编写代码

我们读取用户001的轨迹数据。 每个数据点都有纬度，经度，高度，日期和时间信息，如下表所示。 我们可以在地图上绘制这些GPS数据，以大致了解该用户的活动区域。具体代码如下，代码可以执行，我是在spyder上执行的，大家也可以用其他python工具。

注意：以下代码我们只需要修改两处路径即可，分别是读取的数据集路径(第8行)，和最后要生成的html文件存放的路径(倒数第二行)，我们得到html后用谷歌浏览器打开就是我们最开始看到的那个地图轨迹了。

实现代码：

import numpy as np #Python的一种开源的科学计算库

import matplotlib.pyplot as plt #Python可视化库

import pandas as pd #Python数据分析模块

import os #统一的操作系统接口函数

import gmplot

#定义数据文件的路径

user = '001'

userdata = 'E:/Geolife Trajectories 1.3/Data/' + user + '/Trajectory/'

# Enable inline plotting 启用内联绘图

#%matplotlib inline matplotlib内联

filelist = os.listdir(userdata) #返回指定路径下所有文件和文件夹的名字，并存放于一个列表中

names = ['lat','lng','zero','alt','days','date','time']

df_list = [pd.read_csv(userdata + f,header=6,names=names,index_col=False) for f in filelist]

#f为文件索引号，header为列数，names为列表列名，index_col为行索引的列编号或列名

df = pd.concat(df_list, ignore_index=True) #表格列字段不同的表合并

# delete unused column 删除未使用的列

df.drop(['zero', 'days'], axis=1, inplace=True) #drop函数默认删除行，列需要加axis = 1

# data is recorded every 1~5 seconds, which is too frequent. Reduce it to every minute

# 每隔1~5秒记录一次数据，这种情况太频繁了。 将它减少到每分钟

df_min = df.iloc[::12, :] #每隔12行取一次

df_min.head(10) #查看前5行

print ('Total GPS points: ' + str(df_min.shape[0])) #df.shape()：查看行数和列数

# declare the center of the map, and how much we want the map zoomed in

# 声明地图的中心，以及我们希望地图放大多少倍

gmap = gmplot.GoogleMapPlotter(df_min.lat[0], df_min.lng[0], 11)

gmap.plot(df_min.lat, df_min.lng) #描绘轨迹点

gmap.draw("C:/Users/john/Desktop/user.html") #显示图

print("over")

四、运行结果

我们直接运行上面的代码，会得到一个html文件，用谷歌浏览器打开。

注意：很多小伙伴可能访问不了谷歌地图，那么我们就需要安装一款谷歌插件，操作过程可以参考：

https://www.cnblogs.com/jincieryi1120/p/10704704.html

实现结果：

最后：

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友情链接：

最具参考原文：

Inferring home and work locations using GPS trajectories and DBSCAN

参考借鉴博文：

https://blog.csdn.net/qq_38684480/article/details/85123777

https://blog.csdn.net/qq_27636147/article/details/88078538