Matplotlib 使用Matplotlib和Python创建热力世界地图

在本文中，我们将介绍使用Matplotlib和Python创建热力世界地图。Matplotlib是一个在Python中创建图形并将其可视化的库，它是一个强大的工具，可以用来快速可视化数据集和产生高质量的图像。Matplotlib是我们所用的工具，用于将热力图绘制在全球地图上。

我们将使用一个名为basemap的Python包来实现这个项目。该Python包提供了许多功能强大，且易于使用的功能，比如创建地图和投影坐标系。

有三件事是我们需要做到。首先，我们需要准备我们的Python环境来确保我们已经安装了所需的包和库。其次，我们将编写Python脚本来创建基于我们数据集的热力图。最后，我们将在全球地图上展示热力图。

阅读更多：Matplotlib 教程

准备Python环境

在我们开始编写Python脚本之前，我们需要确保我们的Python环境中安装了basemap和mpl_toolkits包。这两个包提供了创建地图和投影坐标系所需的所有类和功能。

到Python的官方页面下载Python，并安装到计算机上。然后打开命令行，键入以下命令：

  pip install matplotlib
  pip install basemap
  pip install basemap-data-hires

这些命令将帮助我们安装我们所需的所有模块和包。在我们继续之前，我们需要确保我们已经争取地安装了这些包和库。

编写Python脚本

我们将在Python脚本中编写基于我们数据集的热力图。我们将使用pandas库来读取数据集，并使用我们所提到的basemap和mpl_toolkits包来创建热力图。在这个例子中，我们将使用一个名为worldcities.csv的数据集，它包含全球每个城市的数量和经纬度坐标。我们将使用这个数据集来创建热力图。

下面是Python脚本的代码，它将帮助我们绘制热力图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap

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

fig = plt.figure(figsize=(8, 8))
m = Basemap(projection='ortho', resolution=None, lat_0=50, lon_0=-100)

m.bluemarble(scale=0.5)

m.scatter(df['lng'], df['lat'], latlon=True, c=df['pop'], s=20, cmap='inferno', alpha=0.5)

plt.show()

全球地图上展示热力图

我们已经准备好编写Python脚本和安装需要的库和包。接下来，我们将在全球地图上展示热力图。我们可以看到，我们成功地创建了热力图。

下面是热力图的Python代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap

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

fig = plt.figure(figsize=(10, 10))
m = Basemap(projection='ortho', resolution=None, lat_0=50, lon_0=-100)

m.bluemarble(scale=0.5)

m.hexbin(df['lng'], df['lat'], gridsize=50, bins='log', cmap='inferno', alpha=0.5)

plt.show()