Python爬虫实战,Basemap库,实现地理信息数据可视化
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:**
① 2000多本Python电子书(主流和经典的书籍应该都有了)
② Python标准库资料(最全中文版)
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