python绘制地图热力图_小白来学python如何制作地图热力图

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：西安二手房数据

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。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：

进入百度地图开放平台：百度地图开放平台 | 百度地图API SDK | 地图开发​lbsyun.baidu.com

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如下：

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

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

xlsx文件读取代码解释如下：

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：

热力图功能示例

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%;}

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'));

}

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！