前言

利用python实现地理信息可视化。

主要使用了python的basemap库。

开发工具

** python版本:**3.6.4

** 相关模块:**

pandas模块;

matplotlib模块;

basemap模块;

numpy模块;

xlrd模块;

以及一些python自带的模块。

环境搭建

安装python并添加到环境变量。

(1)basemap安装

step1:

在cmd窗口利用pip命令安装geos模块,即:

pip install geos

step2:

在https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/下载对应python版本的pyproj和basemap的whl文件,然后利用pip命令依次安装即可。相关文件中提供了python3.6(64位)版本的whl文件。

(2)其他包的安装

在cmd窗口利用pip命令安装即可。

若安装失败也可以到:

https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

下载对应python版本的whl文件后利用pip命令安装。

(3)额外说明

若pip下载第三方包速度过慢。可以尝试更换pip源。

主要思路

获取需要的数据。

然后根据官网教程仿写,同时也参考了一些博文。

t_t就是这样,很简单。

其中数据下载的链接有:

一. 城市经纬度、gdp和人口等数据

https://www.gadm.org/download

网页界面:

二. 气象数据

(1)链接1

http://hdfeos.org/zoo/index_opengesdisc_examples.php#merra

网页界面:

(2)链接2

https://disc2.gesdisc.eosdis.nasa.gov/data//trmm_l3/trmm_3b42_daily.7/

网页界面:

三. basemap教程

(1)链接1

https://matplotlib.org/basemap/index.html

(2)链接2

http://basemaptutorial.readthedocs.io/en/latest/index.html

不知道是因为挂了vpn还是本来资源下载速度就受到限制,nasa的气象数据下载速度极慢。供有需要者使用。

代码所需数据资源在相关文件中均已分享。

具体实现过程详见个人主页中源代码。

实例演示

(1)官网实例

梅诺卡岛:

米勒圆柱投影:

nasa的‘blue marble’:

(2)仿写实例

中国地形图:

中国人口分布图(数据不全统计…):

美国人口分布图:

文章到这里就结束了,喜欢的朋友可以点波关注我每天分享python数据爬虫案例系列,下篇文章分享是特朗普的推特

为了感谢读者们,我想把我最近收藏的一些编程干货分享给大家,回馈每一个读者,希望能帮到你们。

** 干货主要有:**

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② python标准库资料(最全中文版)

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