folium是python的一個用來繪制地圖，并在地圖上打點，畫圈，做顏色標記的工具類。簡單易學，和pandas可以很好的融合，是居家必備良品。

一 基本功能演示

import foliumimport webbrowserm=folium.Map(location=[40.009867,116.485994],zoom_start=10) # 繪制地圖，確定聚焦點folium.Marker([40.2,116.7],popup=’<b>浮標上面的那個文字</b>’).add_to(m) # 定一個點，放到地圖m上folium.Marker([40.22,116.72],popup=’<b>浮標上面的那個文字</b>’,icon=folium.Icon(color=’red’)).add_to(m)# 把浮標變成紅色folium.Marker([40.24,116.74],popup=’<b>浮標上面的那個文字</b>’,icon=folium.Icon(color=’green’,icon=’info-sign’)).add_to(m)# 浮標改圖樣#標記一個空心的圈folium.Circle( location=[40.2,117.7], radius=10000, color=’crimson’, popup=’popup’, fill=False).add_to(m)#標記一個實心圓folium.CircleMarker( location=[39.2,117.7], radius=100, popup=’popup’, color=’#DC143C’,#圈的顏色 fill=True, fill_color=’#6495ED’ #填充顏色).add_to(m)m.save(’f1.html’)webbrowser.open(’f1.html’)

另外，folium還支持交互，比如鼠標點擊的地方顯示經緯度，或者直接在點擊過的地方標記一個icon

import foliumimport webbrowser as wb# 地圖上懸浮顯示經緯度m = folium.Map( location=[36.68159, 117.103565], zoom_start=10)m.add_child(folium.LatLngPopup())# 手動打點功能m.add_child( folium.ClickForMarker(popup=’Waypoint’))m.save(’f2.html’)wb.open(’f2.html’)

二 使用folium繪制散點圖，熱力圖

熱力圖 ,現實中數據的量級不好控制，有時候用folium畫出的熱力圖，效果往往不是太好。

import numpy as npimport pandas as pdimport seaborn as snsimport foliumimport webbrowserfrom folium.plugins import HeatMap#導入數據集：posi = pd.read_excel('D:/Python/File/Cities2015.xlsx')posi = posi.dropna()#生成所需要的數組格式數據：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))]#創建以高德地圖為底圖的密度圖：map_osm = folium.Map( location=[35,110], zoom_start=5, tiles=’http://webrd02.is.autonavi.com/appmaptile?lang=zh_cn&size=1&scale=1&style=8&x={x}&y={y}&z={z}’, attr='&copy; <a rel='external nofollow' >高德地圖</a>' )#創建以騰訊地圖為底圖的密度圖：map_osm = folium.Map( location=[35,110], zoom_start=5, tiles=’http://rt{s}.map.gtimg.com/realtimerender?z={z}&x={x}&y={y}&type=vector&style=0’, attr='&copy; <a rel='external nofollow' >騰訊地圖</a>' )#生成交互式地圖：HeatMap(data1).add_to(map_osm)file_path = r'D:/Python/Image/People.html'map_osm.save(file_path)webbrowser.open(file_path)

folium的散點圖更適合作展示，考慮到加載的順暢性，不建議讀取太大的數據，另外其組件可能會讀一些外網的js，如果所在的網絡不能訪問google可能效果無法展示。解決辦法是把里面的js地址替換成國內的鏡像。

import pandas as pdimport numpy as npimport osimport foliumfrom folium import pluginsimport webbrowserimport geopandas as gp#數據導入：full = pd.read_excel('D:/Python/File/Cities2015.xlsx')full = full.dropna()#創建地圖對象：schools_map = folium.Map(location=[full[’lat’].mean(), full[’lon’].mean()], zoom_start=10)marker_cluster = plugins.MarkerCluster().add_to(schools_map) #標注數據點：for name,row in full.iterrows(): folium.Marker([row['lat'], row['lon']], popup='{0}:{1}'.format(row['cities'], row['GDP'])).add_to(marker_cluster) #逐行讀取經緯度，數值，并且打點#folium.RegularPolygonMarker([row['lat'], row['lon']], popup='{0}:{1}'.format(row['cities'], row['GDP']),number_of_sides=10,radius=5).add_to(marker_cluster)schools_map.save(’schools_map.html’) #保存到本地webbrowser.open(’schools_map.html’) #在瀏覽器中打開

除此之外folium還可以繪制填充圖，填充圖比較素顏，如下圖

這里有一些官方示例，感興趣可以看下 ：

https://nbviewer.jupyter.org/github/python-visualization/folium/tree/master/examples/

補充：Python遙感可視化 — folium模塊展示熱力圖

“本節通過folium模塊來繪制全國PM2.5熱力分布圖，并生成對應的html文件。”

今天的遙感之美—歌曲《歐若拉》中的阿拉斯加。阿拉斯加州位于北美大陸西北端，東與加拿大接壤，另三面環北冰洋、白令海和北太平洋。衛星俯瞰神秘北極圈，阿拉斯加的山巔，誰的臉出現海角的天邊（盜用歌詞捂臉）。

哥倫比亞冰川位于美國阿拉斯加州，從海拔3,050米的冰原開始下降，沿著楚加奇山脈的側翼下降，進入一個狹窄的入口，通往阿拉斯加東南部的威廉王子灣，它是世界上變化最快的冰川之一。科學家使用Landsat 4,5,7和8跟蹤哥倫比亞冰川的變化已超過30年。哥倫比亞冰川是一個大型的潮水冰川，最終流入大海。

由Landsat系列衛星捕獲的假彩色圖像顯示了自1986年以來冰川及其周圍景觀的變化。圖像由以下傳感器收集—專題制圖儀（TM），增強型專題制圖儀（ETM +）和陸地成像儀（OLI）—來自四種不同的Landsat衛星（4,5,7和8）。

Landsat圖像結合了電磁波譜的短波紅外，近紅外和綠光波段。通過這種波長組合，雪和冰呈現明亮的青色，植被為綠色，云為白色或淺橙色，水體為深藍色。暴露的基巖呈棕色，而冰川表面的巖石碎片呈灰色。

在過去三十年里，終點站向北退縮了20公里。在某些年份，終點站退縮了一公里以上，但速度不均勻。例如，終點站的運動在2000年至2006年之間停滯不前，因為大努納塔克峰和卡丁峰（直接向西）限制了冰川的運動并將冰塊固定。自20世紀80年代以來，冰川已經失去了其總厚度和體積的一半左右（譯自Landsat官網）。

folium是Python中一個繪制地圖的模塊，并可以在地圖（底圖）上打點，畫圈，做顏色標記的工具類。簡單易學，和pandas可以很好的融合，是地圖可視化的一款神器。

在命令行中直接在線安裝即可，快速、簡潔、方便、高效。

pip install folium

這個開源庫中有許多來自OpenStreetMap、MapQuest Open、MapQuestOpen Aerial、Mapbox和Stamen的內建地圖組件，而且支持使用Mapbox或Cloudmade的API密鑰來定制個性化的地圖組件。Folium支持GeoJSON和TopoJSON兩種文件格式的疊加，也可以將數據連接到這兩種文件格式的疊加層，最后可使用color-brewer配色方案創建分布圖。

本節先來展示一下它的簡單應用，主要以2018年1月全國1000多個PM2.5地面觀測站點為例，將這些數據以熱力圖（heat map）的形式展現給大家，并生成相應的html文件。

代碼實現：

# _*_ coding: utf-8 _*___author__ = ’xbr’__date__ = ’2019/1/9 15:47’ import numpy as npimport pandas as pdimport foliumimport webbrowserfrom folium.plugins import HeatMap # 讀取csv文件,以Dataframe形式保存df = pd.read_csv(r'D:dataPM25-20180101.csv')# 獲取數據個數num = df.shape[0]# 獲取緯度lat = np.array(df['lat'][0:num])# 獲取經度lon = np.array(df['lon'][0:num])# 獲取PM2.5，轉化為numpy浮點型pm25 = np.array(df['PM25'][0:num], dtype=float)# 將數據制作成[lats, lons, weights]的形式data1 = [[lat[i], lon[i], pm25[i]] for i in range(num)]# 繪制Map，中心經緯度[32, 120],開始縮放程度是5倍map_osm = folium.Map(location=[32, 120], zoom_start=5)# 將熱力圖添加到前面建立的map里HeatMap(data1).add_to(map_osm) file_path = r'D:AirQualityMap.html'# 保存為html文件map_osm.save(file_path)# 默認瀏覽器打開webbrowser.open(file_path)

結果圖：

對結果圖局部放大：

對結果圖局部放大：

縮小后全景圖：

以上為個人經驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持好吧啦網。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。