Python可视化工具——mpl_toolkits.basemap详解

Python是一种广泛使用的编程语言，在数据科学、统计学、机器学习和人工智能领域被广泛应用。Python库众多，能够针对不同的任务进行不同的处理，特别是可视化方面，Python中的matplotlib库是一个重要的工具。matplotlib库可以让我们轻松可视化数据，并进行高质量的出版级绘图。而mpl_toolkits.basemap就是matplotlib官方提供的一个专门用于地图可视化的工具库。

一、简介

mpl_toolkits.basemap可以帮助用户绘制各种类型、各个投影方式的地图，包括世界、大陆、国家、城市等等。它的数据是基于shapefile格式的数据文件的，而shapefile格式则是一种将地图数据进行分类的标准化格式，它可以通过多种方式获取和下载。

mpl_toolkits.basemap有很多强大的功能和优点，比如它支持众多的投影方式，可以很容易地绘制出来度量相等圆和构成象形图的矩形。而且，在绘制地图时它可以将真实的坐标转换成地图上的坐标，让地图的可视化更加具体明确。另外，mpl_toolkits.basemap还可以与数据的计算和预处理进行深度结合，让可视化更加直观的呈现。

二、常见投影方式

mpl_toolkits.basemap支持多种投影方式，使用时需要自行解决坐标转换问题。以下是几种常用的投影方式。

1. 等面积圆柱投影

等面积圆柱投影，圆柱体与地球、坐标平面相切。这种投影方式保留了地图上各个区域的真实面积，但是由于它展开的时候是一个长方形，对于极区的采样就会较稀疏。

2. 艾尔伯斯投影

艾尔伯斯投影是一种最常用的中等比例，等面积圆柱投影。基本思想是：将球面投影到圆柱面上，然后把圆柱面展开。该投影方式在局部区域有一定的形变，但是整体形变较少。

3. 兰勃托投影

兰勃托投影是一种圆盘投影，与高斯－克吕格（Gauss- Kruger)投影类似，但是没有中央经线，南北极点坐标为无穷。兰勃托投影在特定的区域内保持距离比例（等距）与方向比例（等面积），但是在整个球面上是不一定的。

三、地图绘制方法

mpl_toolkits.basemap提供了多种方法绘制各种类型的地图，常用的如下：

1. Basemap()

Basemap()是一个初始化函数，用于制定地图显示区域的经纬度范围、图形大小等参数。示例代码如下：

from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(8,8))
m = Basemap(projection='ortho', resolution=None,
            lat_0=60, lon_0=-90)
m.bluemarble(scale=0.5);

2. drawcountries()

drawcountries()函数用于绘制国界线。示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
fig = plt.figure(figsize=(8,8))
m = Basemap(projection='lcc', resolution='l',
            lat_0=45, lon_0=-100,
            width=1E6, height=1.2E6)
m.shadedrelief()
m.drawcoastlines(color='gray')
m.drawcountries(color='gray')
plt.show()

3. scatter()

scatter()函数用于绘制散点图。示例代码如下：

from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig = plt.figure(figsize=(8,8))
m = Basemap(projection='lcc', resolution='c',
            lat_0=37.5, lon_0=-119,
            width=0.4E7, height=0.3E7)
m.shadedrelief()
m.drawcoastlines(color='gray')
m.drawcountries(color='gray')
m.drawstates(color='gray')
# 2. scatter city data, using size and color but no label
# population density in cities  
popdensity = {
    'New York City': 844.3,
    'Los Angeles': 83.85,
    'Chicago': 485.8,
    'Houston': 488.0,
    'Phoenix': 136.2,
    'Philadelphia': 1208.9,
    'San Antonio': 147.0,
    'San Diego': 325.2,
    'Dallas': 380.9,
    'San Jose': 153.1,
}
# lat/lon coordinates of major cities in U.S.
lat = np.array([33.4, 34.3, 41.5, 29.8, 33.4, 39.9, 29.4, 32.8, 32.9, 37.3])
lon = np.array([-112.0, -118.15, -87.4, -95.4, -112.1, -75.2, -98.5, -117.2, -96.8, -121.9])
# compute the size of each bubble
pop = np.array([popdensity[name] for name in ['New York City', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston', 'Phoenix', 
                                              'Philadelphia', 'San Antonio', 'San Diego', 'Dallas', 'San Jose']])
poptext = ['nyc', 'la', 'chicago', 'houston', 'phoenix',
          'philadelphia', 'san anto', 'san diego', 'dallas', 'san jose']
size = (pop/float(max(pop))) * 1000
x, y = m(lon, lat)
m.scatter(x, y, s=size, alpha=.5, color="red")
for xx,yy,name in zip(x,y,poptext):
    plt.text(xx,yy,name)
plt.show()

四、总结

mpl_toolkits.basemap是Python基于matplotlib制作的地图可视化的工具库，具有多种投影方式和绘图方法，可以用于动态绘图、交互式地图等，对于数据分析、研究的地图需要提供强大的支持。

mpl_toolkits.basemap具有简单易用、样式丰富、图形精美等优点，但也存在一些缺点，例如地图空间分辨率不高、处理数据量大时效率低等等，需要仔细针对自己的需求进行权衡，并寻找其他更适用的解决方案。