在上一篇文章《用Python畫(huà)一個(gè)中國(guó)地圖》中，我們簡(jiǎn)單描述了一下如何用Python快速畫(huà)出一個(gè)中國(guó)地圖的輪廓，似乎沒(méi)有什么實(shí)用價(jià)值，這一次我們用實(shí)際數(shù)據(jù)填充它，使它看上去更有意義。

上色

延續(xù)上一次的代碼，我們這次還是只增加5行代碼：

from matplotlib.patches import Polygon

ax = plt.gca()
for nshape, seg in enumerate(m.states):
? ?poly = Polygon(seg, facecolor='r')
? ?ax.add_patch(poly)

在展示結(jié)果之前，稍微解釋一下。第2行plt.gca，函數(shù)名看上去很詭異，是因?yàn)镻ython里大量使用了縮寫(xiě)，這個(gè)gca就是Get Current Axes的縮寫(xiě)，實(shí)際上就是要獲得當(dāng)前圖形的座標(biāo)軸。然后我們開(kāi)始一個(gè)循環(huán)，把圖形文件中各個(gè)省的多邊形取出來(lái)，給它一個(gè)顏色，在這里我們統(tǒng)一放上紅色，也就是Red的縮寫(xiě)r，然后把這個(gè)多邊形放在我們圖形的座標(biāo)軸上，然后就得到了下圖：

糟糕，怎么能少了臺(tái)灣呢？在此鄭重聲明：臺(tái)灣是中華人民共和國(guó)不可分割的領(lǐng)土！加入臺(tái)灣的Shape文件，然后循環(huán)一下：

m.readshapefile('TWN_adm_shp/TWN_adm0', 'taiwan', drawbounds=True)
for nshape, seg in enumerate(m.taiwan):
? ?poly = Polygon(seg, facecolor='r')
? ?ax.add_patch(poly)

好了，這下祖國(guó)山河一片紅，看上去正確多了。

接下來(lái)，你還可以把各個(gè)省的名字打出來(lái)看一下，具體代碼就不解釋了：

for shapedict in m.states_info:
? ?statename = shapedict['NL_NAME_1']
? ?p = statename.split('|')
? ?if len(p) > 1:
? ? ? ?s = p[1]
? ?else:
? ? ? ?s = p[0]
? ?print(s)
for shapedict in m.taiwan_info:
? ?s = shapedict['NAME_CHINE']
? ?print(s)

結(jié)果如下：

安徽 北京 重慶 福建 福建 福建 ...

數(shù)據(jù)

接下來(lái)我們?nèi)?guó)家統(tǒng)計(jì)局搞點(diǎn)數(shù)據(jù)

(http://www.stats.gov.cn/tjsj/pcsj/rkpc/6rp/indexce.htm)，第六次全國(guó)人口普查數(shù)據(jù)可以直接下載Excel文件，略作修改，導(dǎo)出成csv文件，用我們上一課講的方法，一句話讀取進(jìn)來(lái)：

df = pd.read_csv('chnpop.csv')

直接輸出，大概是下面這個(gè)樣子：

渲染

好了，數(shù)據(jù)也有了，我們終于要開(kāi)始做一些激動(dòng)人心的事情了。我們希望根據(jù)各省人口的多少用深淺不同的顏色為各個(gè)省份染色，那么首先第一步，我們需要選擇一個(gè)調(diào)色板，也就是色彩映射表colormap，為此，matplotlib為你準(zhǔn)備了數(shù)不勝數(shù)的選擇，我們隨便選擇一款國(guó)旗色紅黃色調(diào)的吧：

cmap = plt.cm.YlOrRd

然后我們把每個(gè)省的數(shù)據(jù)映射到colormap上：

colors[s] = cmap(np.sqrt((pop - vmin) / (vmax - vmin)))[:3]

最后，我們把各個(gè)省的顏色描在地圖上：

color = rgb2hex(colors[statenames[nshape]]) poly = Polygon(seg, facecolor=color, edgecolor=color)

噠噠，我們的全國(guó)人口數(shù)量熱力圖就完成了！可以看到河南、四川、廣東、山東幾個(gè)省的顏色比較深，說(shuō)明這幾個(gè)省的人口總數(shù)最多，而西藏顏色最淺，代表這里的人口總數(shù)最少。

這里只是簡(jiǎn)單地舉了一個(gè)例子，你還可以把各省的人口總數(shù)除以面積，得到人口密度數(shù)據(jù)，你還可以把各省的經(jīng)濟(jì)總量畫(huà)在圖上，總之，有了這個(gè)入門(mén)的方法，一切就都簡(jiǎn)單了呢。

最后，附上完整的代碼供大家參考。

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
from matplotlib.patches import Polygon
from matplotlib.colors import rgb2hex

plt.figure(figsize=(16,8))
m = Basemap(
? ?llcrnrlon=77,
? ?llcrnrlat=14,
? ?urcrnrlon=140,
? ?urcrnrlat=51,
? ?projection='lcc',
? ?lat_1=33,
? ?lat_2=45,
? ?lon_0=100
)
m.drawcountries(linewidth=1.5)
m.drawcoastlines()

m.readshapefile('CHN_adm_shp/CHN_adm1', 'states', drawbounds=True)

df = pd.read_csv('chnpop.csv')
df['省名'] = df.地區(qū).str[:2]
df.set_index('省名', inplace=True)

statenames=[]
colors={}
cmap = plt.cm.YlOrRd
vmax = 100000000
vmin = 3000000
for shapedict in m.states_info:
? ?statename = shapedict['NL_NAME_1']
? ?p = statename.split('|')
? ?if len(p) > 1:
? ? ? ?s = p[1]
? ?else:
? ? ? ?s = p[0]
? ?s = s[:2]
? ?if s == '黑龍':
? ? ? ?s = '黑龍'
? ?statenames.append(s)
? ?pop = df['人口數(shù)'][s]
? ?colors[s] = cmap(np.sqrt((pop - vmin) / (vmax - vmin)))[:3]

ax = plt.gca()
for nshape, seg in enumerate(m.states):
? ?color = rgb2hex(colors[statenames[nshape]])
? ?poly = Polygon(seg, facecolor=color, edgecolor=color)
? ?ax.add_patch(poly)

plt.show()

（完）

來(lái)源：

https://segmentfault.com/a/1190000010900212

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的用Python画中国地图（二）的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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