python如何制作地图热力图_地图 热力图怎么做

小白来学python如何制作地图热力图

图片可能看不太清楚，可以看我的知乎链接来源https://zhuanlan.zhihu.com/p/85824404

作为一个小白，最近花了好长时间研究如何制作热力图，终于做出来啦！过程如下。

总体思路：

①收集到地名（如：407库住宅区 、八府庄小区）（xlsx格式）---->

②地名转化为经纬度（运用到百度地图api）---->

③新建一个html文件并写入经纬度---->

④打开html文件即可得到地图热力图。

一、 收集数据

我收集到的是链家网的西安市的二手房数据，共三千条。格式为xlsx，excel打开显示如下：

二、 整理数据

在excel做了个透视表步骤如下，目的是为了保证地址的单一，并将出现的地址计数，这个计数后面做热力图会用到。

![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20191010115144529.png?x-oss-

点击确定会自动新建在新的工作表

将透视表的结果复制粘贴到新的工作表，不用复制透视表的第一行和最后一行。复制结果如下

三、 python读取xlsx文件数据，接入百度接口

获取百度API的密匙ak，构造将地名转为经纬度的函数

连接百度接口需要用到requests模块。

什么是接口，为什么要接口：打个比方，连接并接口并使用其中的功能相当于手机要充电，连接插座这个行为相当于python接入百度api；手机使用插座里的电相当于python使用百度地图的功能来将数据转化为经纬度。

如何获得百度API的密匙ak：

进入百度开放平台

注册登录之后点击控制台–>点击创建应用—>输入应用名称和ip白名单（ip白名单不知道输入什么的话就 输入0.0.0.0/0），点击创建就成功啦！

在查看应用里面查看就可以看到自己的AK了！

查看将地名转为经纬度的开发文档：（此步可忽略，直接看接下来的代码）

点击开发文档里的Web服务API

得到示例网址

得到根据自己的需要在python里修改此api网址
构造将地名转为经纬度的函数代码并读取xlsx文件如下：

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import requests
import json
from openpyxl import load_workbook # 用于读取xlsx格式文件

def gain_location(adress):
    #这个api_url网址里的city=填你想填的城市名（非必需参数，即可删除city=xxx），ak=填入你自己的密匙，output=json意思是输出json格式
    api_url = f'http://api.map.baidu.com/geocoding/v3/?city=西安市&address={adress}&ak=填入你自己的密匙&output=json&callback=showLocation'
  r = requests.get(api_url)
    r = r.text

    '''经历以下两次去除，使得最终结果为json格式的数据 
       原来的数据格式：showLocation&&showLocation(' showLocation&&showLocation('showLocation&&showLocation({"status":0,"result":{"location":{"lng":108.94646555063274,"lat":34.34726881662395},"precise":0,"confidence":12,"comprehension":63,"level":"城市"}}）
       去除后的数据格式为将json字符串转换为字典类型：showLocation&&showLocation({"status":0,"result":{"location":{"lng":108.94646555063274,"lat":34.34726881662395},"precise":0,"confidence":12,"comprehension":63,"level":"城市"}}
    '''
    r = r.strip('showLocation&&showLocation(')
    r = r.strip(')')

    jsonData = json.loads(r) # 将json字符串转换为字典类型转为字典格式类型

    return jsonData
      

#***************读取xlsx文件,并使用百度接口函数将文件地名数据转为经纬度，并改成一定的格式************************

wb = load_workbook(filename="西安二手房（链家）.xlsx")   # 打开文件
ws = wb.get_sheet_by_name('工作表表名')    # 打开工作表，括号里输入要打开的工作表名字
rows = ws.rows    # 读取此工作表的所有行

for row in rows:    # 遍历工作表的每一行

    line = [col.value for col in row]    # line = 正在遍历的这一行，line是个列表，其中line[0]是地名，line[1]是地名计数

    if gain_location(line[0]).get('result',False): # 因为有时候提取到的数据错误，所以要判断是否有result这个键，如果没有就跳过，继续下一个

        # 因为爬到几百个数据可能会出现长时间未响应自动结束的问题，所以加个异常处理
        try:                     
            lng = gain_location(line[0])['result']['location']['lng'] # 提取网址返回的经度
            lat = gain_location(line[0])['result']['location']['lat'] # 提取网址返回的纬度
            count = line[1] # 地名计数

            str_temp = '{"lat":' + str(lat) + ',"lng":' + str(lng) + ',"count":' + str(count) + '},' # 将经度，纬度，计数变成格式
            print(str_temp)  # 打印出格式，要待会儿直接要复制打印结果到别的文件中
        except:
            print(line[0])   # 打印出出问题的地名
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ps. 如果你们用的是csv文件，csv文件读取代码如下：

import csv
file = open(r'E:\\爬虫数据分析\调用百度地图api\point.json','w') #建立json数据文件
with open(r'E:\\爬虫数据分析\调用百度地图api\各区域房价.csv', 'r') as csvfile: #打开csv
    reader = csv.reader(csvfile)
    for line in reader: #读取csv里的数据
        # 忽略第一行
        if reader.line_num == 1: #由于第一行为变量名称，故忽略掉
            continue
            # line是个list，取得所有需要的值
        b = line[0].strip() #将第一列city读取出来并清除不需要字符
        c= line[1].strip()#将第二列price读取出来并清除不需要字符
        lng = getlnglat(b)['result']['location']['lng'] #采用构造的函数来获取经度
        lat = getlnglat(b)['result']['location']['lat'] #获取纬度
        str_temp = '{"lat":' + str(lat) + ',"lng":' + str(lng) + ',"count":' + str(c) +'},'
        #print(str_temp) #也可以通过打印出来，把数据copy到百度热力地图api的相应位置上
        file.write(str_temp) #写入文档
file.close() #保存
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因为接下来要填入html文件的代码是这个，所以要将打印数据结果转为这种格式，如图：

运行结果如下：

注意：在代码中有try-except，下图出现一个except中打印的数据，此数据可删除，或者另外再得出其经纬度。

四、新建html文件

新建html文件

将文件内容删光光。如下图

接下来我们找找填入文件的东西：

在百度开发平台点开开发文档里的JavaScrip API。

点开DEMO详情

将图示的代码复制到新建的html文件

上图代码如下：

  <!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />
    <meta name="viewport" content="initial-scale=1.0, user-scalable=no" />
    <script type="text/javascript" src="http://api.map.baidu.com/api?v=2.0&ak=lB1LFGD8N6ydaTCSmVxiPYSly973KBHa"></script>
    <script type="text/javascript" src="http://api.map.baidu.com/library/Heatmap/2.0/src/Heatmap_min.js"></script>
    <title>热力图功能示例</title>
    <style type="text/css">
        ul,li{list-style: none;margin:0;padding:0;float:left;}
        html{height:100%}
        body{height:100%;margin:0px;padding:0px;font-family:"微软雅黑";}
        #container{height:90%;width:100%;}
        #r-result{width:100%;}
    </style>
</head>
<body>
    <div id="container"></div>
    <div id="r-result">
        <input type="button"  onclick="openHeatmap();" value="显示热力图"/><input type="button"  onclick="closeHeatmap();" value="关闭热力图"/>
    </div>
</body>
</html>
<script type="text/javascript">
    var map = new BMap.Map("container");          // 创建地图实例

    var point = new BMap.Point(108.94646555063274,34.34726881662395);
    map.centerAndZoom(point, 12);             // 初始化地图，设置中心点坐标和地图级别
    map.enableScrollWheelZoom(); // 允许滚轮缩放

    var points =[
    {"lat":34.367911892785344,"lng":108.98267653229941,"count":1},
    {"lat":34.34562598880664,"lng":108.9662241549181,"count":5},
    {"lat":34.34672364986643,"lng":108.96549386128427,"count":2}];

    if(!isSupportCanvas()){
        alert('热力图目前只支持有canvas支持的浏览器,您所使用的浏览器不能使用热力图功能~')
    }
    //详细的参数,可以查看heatmap.js的文档 https://github.com/pa7/heatmap.js/blob/master/README.md
    //参数说明如下:
    /* visible 热力图是否显示,默认为true
     * opacity 热力的透明度,1-100
     * radius 势力图的每个点的半径大小
     * gradient  {JSON} 热力图的渐变区间 . gradient如下所示
     *  {
            .2:'rgb(0, 255, 255)',
            .5:'rgb(0, 110, 255)',
            .8:'rgb(100, 0, 255)'
        }
        其中 key 表示插值的位置, 0~1.
            value 为颜色值.
     */
    heatmapOverlay = new BMapLib.HeatmapOverlay({"radius":45});
    map.addOverlay(heatmapOverlay);
    heatmapOverlay.setDataSet({data:points,max:100});
    //是否显示热力图
    function openHeatmap(){
        heatmapOverlay.show();
    }
    function closeHeatmap(){
        heatmapOverlay.hide();
    }
    closeHeatmap();
    function setGradient(){
        /*格式如下所示:
        {
            0:'rgb(102, 255, 0)',
            .5:'rgb(255, 170, 0)',
            1:'rgb(255, 0, 0)'
        }*/
        var gradient = {};
        var colors = document.querySelectorAll("input[type='color']");
        colors = [].slice.call(colors,0);
        colors.forEach(function(ele){
            gradient[ele.getAttribute("data-key")] = ele.value;
        });
        heatmapOverlay.setOptions({"gradient":gradient});
    }
    //判断浏览区是否支持canvas
    function isSupportCanvas(){
        var elem = document.createElement('canvas');
        return !!(elem.getContext && elem.getContext('2d'));
    }
</script>
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直接全部复制，其中要修改的部分如下：括号里的经纬度为城市中心的经纬度，我在这里换成了西安市的经纬度

这里的所有经纬度要换成刚刚python文件里运行输出结果，我这里将示例的三条换成了九百多条，如下图

记得检查有没有异常值，要删掉哦

接下来运行这个html文件

点开这个html文件
打开结果是这样的

记得打开左下角的‘显示热力图’哦！

如果不太明显，要在html里修改一下圆点的半径：这里我将半径20修改为45

再重新打开

这样一张地图热力图就完成啦！

这篇文章是我作为一个小白研究了好几天的出来的结果。有很多都看不懂都慢慢摸索了。如果对大家有帮助，记得点个赞哦！

链接来源我的知乎## 标题