folium地圖可視化組件如何在python項目中使用？很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學習下，希望你能有所收獲。

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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 folium
import webbrowser
m=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='浮標上面的那個文字').add_to(m) # 定一個點，放到地圖m上
folium.Marker([40.22,116.72],popup='浮標上面的那個文字',icon=folium.Icon(color='red')).add_to(m)
# 把浮標變成紅色
folium.Marker([40.24,116.74],popup='浮標上面的那個文字',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(jīng)緯度，或者直接在點擊過的地方標記一個icon

import folium
import webbrowser as wb
# 地圖上懸浮顯示經(jīng)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(xiàn)實中數(shù)據(jù)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 np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import folium
import webbrowser
from folium.plugins import HeatMap
#導入數(shù)據(jù)集：
posi = pd.read_excel("D:/Python/File/Cities2015.xlsx")
posi = posi.dropna()
#生成所需要的數(shù)組格式數(shù)據(jù)：
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(chuàng)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="© 
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(shù)據(jù)，另外其組件可能會讀一些外網(wǎng)的js，如果所在的網(wǎng)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(nèi)的鏡像。
import pandas as pd
import numpy as np
import os
import folium
from folium import plugins
import webbrowser
import geopandas as gp
#數(shù)據(jù)導入：
full = pd.read_excel("D:/Python/File/Cities2015.xlsx")
full = full.dropna()
#創(chuàng)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(shù)據(jù)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(jīng)緯度，數(shù)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(jié)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?！?/p>
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(huán)北冰洋、白令海和北太平洋。衛(wèi)星俯瞰神秘北極圈，阿拉斯加的山巔，誰的臉出現(xiàn)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?？茖W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(wèi)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(wèi)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(xiàn)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(jīng)失去了其總厚度和體積的一半左右（譯自Landsat官網(wǎng)）。
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(nèi)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(shù)據(jù)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(chuàng)建分布圖。
本節(jié)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(shù)據(jù)以熱力圖（heat map）的形式展現(xiàn)給大家，并生成相應的html文件。
代碼實現(xiàn)：
# _*_ coding: utf-8 _*_
__author__ = 'xbr'
__date__ = '2019/1/9 15:47'
 
import numpy as np
import pandas as pd
import folium
import webbrowser
from folium.plugins import HeatMap
 
 
# 讀取csv文件,以Dataframe形式保存
df = pd.read_csv(r"D:\data\PM25-20180101.csv")
# 獲取數(shù)據(jù)個數(shù)
num = df.shape[0]
# 獲取緯度
lat = np.array(df["lat"][0:num])
# 獲取經(jīng)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(shù)據(jù)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(jīng)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)
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