Basemap绘制中国地图

2017年12月23日更新
使用folium实现中国地图绘制，文章链接：

python/folium绘制中国人口数量热力图(HeatMap)

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这篇博文主要实现用Pyhon,Matplotlib/Basemap绘制中国地图，主要是各省份行政图（轮廓图），地形图和人口分布图，其中人口分布可以嵌入到上述图形中。

参考链接：
（1）https://www.zhihu.com/question/49669755
（2）http://basemaptutorial.readthedocs.io/en/latest/backgrounds.html#fillcontinents

1、数据准备：
（1）到http://www.gadm.org/download 下载中国shapefile格式的资料，有读者反应进去不了该网站，可以在我的github下下载https://github.com/ouening/python-code/tree/master/resources下载后的文件名为CHN_adm_shp.zip ，解压后如图：

主要用到的文件是CHN_adm1.shp，另外CHM_adm1.csv 可以用notepad打开查看一下文件内容

（2）2015Cities-CHINA.xlsx ，包含中国各城市的经纬度，自己网上搜索整理，数据可能过时了，和维基百科查到的数据不太对，但是拿来写个小程序还是足够的）
xlsx可以用excel打开查看一下：

在python中可以导入pandas模块，使用read_excel() 函数方便读取文件

basemap绘图常用函数：

basemap地图背景设置函数：

更多详细的函数介绍请参考

http://matplotlib.org/basemap/users/geography.html

程序1，各省份轮廓图

import time

start = time.clock()

from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Polygon
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_axes([0.1,0.1,0.8,0.8])

map = Basemap(llcrnrlon=80.33, 
              llcrnrlat=3.01, 
              urcrnrlon=138.16, 
              urcrnrlat=56.123,
             resolution='h', projection='cass', lat_0 = 42.5,lon_0=120,ax=ax1)

shp_info = map.readshapefile("D:\\GoogleDownload\\CHN_adm_shp\\CHN_adm1",'states',drawbounds=True) # CHN_adm1的数据是中国各省区域

for info, shp in zip(map.states_info, map.states):
    proid = info['NAME_1']  # 可以用notepad打开CHN_adm1.csv文件，可以知道'NAME_1'代表各省的名称
    if proid == 'Guangdong':
        poly = Polygon(shp,facecolor='g',edgecolor='c', lw=3) # 绘制广东省区域
        ax1.add_patch(poly)

map.shadedrelief() # 绘制阴暗的浮雕图

map.drawcoastlines()
end=time.clock()
print(end-start)
plt.show()

程序2，地形图

import time

start = time.clock()
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Polygon
import pandas as pd
import numpy as np
posi=pd.read_excel("D:\\Files\\datasets\\2015Cities-CHINA.xlsx") #读取中国城市数据
lat = np.array(posi["lat"][0:120])                        # 获取维度之维度值
lon = np.array(posi["lon"][0:120])                        # 获取经度值
pop = np.array(posi["pop"][0:120],dtype=float) 
size=(pop/np.max(pop))*100  


map = Basemap(llcrnrlon=80.33, 
              llcrnrlat=3.01, 
              urcrnrlon=138.16, 
              urcrnrlat=56.123,
             resolution='h', projection='cass', lat_0 = 42.5,lon_0=120)

map.readshapefile("D:\\GoogleDownload\\CHN_adm_shp\\CHN_adm1",'states',drawbounds=True)

map.etopo() # 绘制地形图，浮雕样式

map.drawcoastlines()

x,y = map(lon[2],lat[2]) # 北京市坐标，经纬度坐标转换为该map的坐标

a,b = map(lon,lat)

# map.scatter(a,b,s=size) # 取消注释此行即可获得中国各地区人口分布示意图

map.scatter(x,y,s=200,marker='*',facecolors='r',edgecolors='r') # 绘制首都

end=time.clock()

print(end-start)

plt.show()

程序3，人口分布图

import urllib
import numpy as np
import matplotlib
matplotlib.rcParams['toolbar'] = 'None'
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
from  matplotlib.animation import FuncAnimation
import pandas as pd
import seaborn as sns


# posi=pd.read_csv("D:\\Files\\datasets\\CitiesLatLon_China.csv")

posi=pd.read_excel("D:\\Files\\datasets\\2015Cities-CHINA.xlsx")


lat = np.array(posi["lat"][0:120])                        # 获取维度之维度值
lon = np.array(posi["lon"][0:120])                        # 获取经度值
pop = np.array(posi["pop"][0:120],dtype=float)    # 获取人口数，转化为numpy浮点型
gdp = np.array(posi["GDP"][0:120],dtype=float)    # 获取人口数，转化为numpy浮点型

size=(pop/np.max(pop))*100    # 绘制散点图时图形的大小，如果之前pop不转换为浮点型会没有大小不一的效果

# size=(gdp/np.max(gdp))*100    # 绘制散点图时图形的大小，如果之前pop不转换为浮点型会没有大小不一的效果

map = Basemap(projection='stere', 
              lat_0=35, lon_0=110,
              llcrnrlon=82.33, 
              llcrnrlat=3.01, 
              urcrnrlon=138.16, 
              urcrnrlat=53.123,resolution='l',area_thresh=10000,rsphere=6371200.)


map.drawcoastlines()   
map.drawcountries()    
map.drawcounties()
map.readshapefile("D:\\GoogleDownload\\CHN_adm_shp\\CHN_adm1",'states',drawbounds=True)
map.drawmapboundary()


parallels = np.arange(0.,90,10.) 
map.drawparallels(parallels,labels=[1,0,0,0],fontsize=10) # 绘制纬线

meridians = np.arange(80.,140.,10.)
map.drawmeridians(meridians,labels=[0,0,0,1],fontsize=10) # 绘制经线


x,y = map(lon,lat)

# map.scatter(x,y,edgecolors='r',facecolors='r',marker='*',s=320)

map.scatter(x,y,s=size)

plt.title("Population Distribution in China")
plt.show()