小白的数据分析师之路

终于入职了一家新公司，刚来，熟悉业务，终于得空了，来写一写

很感谢能来这里，还碰到了自己喜欢的人，感恩

回到正题

做项目的时候碰到了热力图的需求，所以找了一段画热力图的代码：

import numpy as np

import pandas as pd

import seaborn as sns

import folium

import webbrowser

from folium.plugins import HeatMap

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

posi=pd.read_excel("2015Cities-CHINA.xlsx")

num = 10

lat = np.array(posi["lat"][0:num])                        # 获取维度之维度值

lon = np.array(posi["lon"][0:num])                        # 获取经度值

pop = np.array(posi["pop"][0:num],dtype=float)    # 获取人口数，转化为numpy浮点型

gdp = np.array(posi["GDP"][0:num],dtype=float)    # 获取人口数，转化为numpy浮点型

data1 = [[lat[i],lon[i],pop[i]] for i in range(num)]    #将数据制作成[lats,lons,weights]的形式

map_osm = folium.Map(location=[35,110],zoom_start=5)    #绘制Map，开始缩放程度是5倍

HeatMap(data1).add_to(map_osm)  # 将热力图添加到前面建立的map里

file_path = r"D:\Files\python\地图\人口.html"

map_osm.save(file_path)    # 保存为html文件

webbrowser.open(file_path)  # 默认浏览器打开

原文链接：https://blog.csdn.net/ouening/article/details/78882094