如何用用Python將地址標記在地圖上
本文就將講解,給你一個地址,如何用Python進行可視化,只需要兩步:
- 將地址轉成經(jīng)緯度
- 根據(jù)經(jīng)緯度在地圖上標記點
一、將地址轉成經(jīng)緯度
首先我們需要將地理位置轉成經(jīng)緯度這種統(tǒng)一格式,方便代碼去識別。完成這一個需求可以使用爬蟲通過在線的經(jīng)緯度轉換網(wǎng)站來實現(xiàn),也可以使用一些專業(yè)的API比如百度、高德等,這里我們使用百度地圖開放平臺。
使用API并不是直接就能調用,首先需要去申請一個地圖可視化的AK,打開百度地圖開放平臺
http://lbsyun.baidu.com/
登陸之后依次點擊控制臺
⟹
創(chuàng)建應用
⟹
選擇瀏覽器端,按照指示創(chuàng)建一個地圖可視化應用,以申請到AK結束
之后啟動Jupyter Notebook,只要不到十行代碼就能將地址轉成經(jīng)緯度,直接看代碼,沒有什么特別需要解釋的,利用地址和AK構造查詢URL,之后使用requests請求并取出經(jīng)緯度,代碼拿走就能用?
import pandas as pd import requests AK = "替換為你申請的AK" def get_position(name,AK): url = f'http://api.map.baidu.com/geocoding/v3/?address={name}&output=json&ak={AK}' res = requests.get(url) val = res.json() retval = {'地址':name,'經(jīng)度':val['result']['location']['lng'],'緯度':val['result']['location']['lat'],'地區(qū)標簽':val['result']['level'],'是否精確查找':val['result']['precise']} longitude = retval['經(jīng)度'] latitude = retval['緯度'] return(longitude,latitude)
我們來測試一下
可以看到,現(xiàn)在給它一個地址,就能返回經(jīng)緯度,再返回地圖驗證一下經(jīng)緯度,沒有問題
當然如果需要一次性對多個地址處理,就可以使用pandas中的apply函數(shù)實現(xiàn),此處不在贅述,另外需要注意的是,如果有大量地址需要處理就要再次去平臺申請一個個人開發(fā)者,否則會有一定限制。我自己測試不難申請,填寫基本信息并寫一段200字小作文就行。
二、根據(jù)經(jīng)緯度進行標記
現(xiàn)在有了經(jīng)緯度就可以在地圖上進行標記,工具有很多,我們選擇pyecharts,并使用Geo地理坐標系,其實很簡單就是先創(chuàng)建一個指定地圖后根據(jù)經(jīng)緯度往地圖上添加點即可。
我們還是以上面的Apple西湖地址為例, 先導入相關庫,之后使用Geo().add_schema(maptype="杭州")實例化一個杭州地圖,再將我們的經(jīng)緯度添加進去,最后使用.render_notebook()直接在notebook中渲染
from pyecharts.charts import Geo from pyecharts import options from pyecharts.globals import GeoType g = Geo().add_schema(maptype="杭州") g.add_coordinate(addr, longitude, latitude) data_pair = [(addr,1)] g.add('',data_pair, type_=GeoType.EFFECT_SCATTER, symbol_size=20) g.set_series_opts(label_opts=options.LabelOpts(is_show=False)) g.set_global_opts(title_opts=options.TitleOpts(title="pyecharts地圖標點測試")) g.render_notebook()
效果如下
現(xiàn)在,我們就學會了如何利用Python對將一個地址位置信息進行可視化,如果是一個組地理位置呢?只要寫一個循環(huán),依次將每個地址都轉成經(jīng)緯度并添加到地圖中就可以了!這里就不再過多講解,相信只要先把上面的代碼理解、執(zhí)行后,多思考一下就可以完成,拜拜~
以上就是如何用用Python將地址標記在地圖上的詳細內容,更多關于Python將地址標記在地圖上的資料請關注腳本之家其它相關文章!
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