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MATH
GeoPandas库使用绘制地图
GeoPandas提供了地理空间数据的高级接口，它让使用python处理地理空间数据变得更容易。GeoPandas扩展了pandas(GeoPandas的目标是使使用python处理地理空间数据更容易。它结合了熊猫和shape的功能，提供了熊猫的地理空间操作和shape的多个几何图形的高级接口。GeoPandas使您能够轻松地在python中进行操作，否则将需要空间数据库(如PostGIS)。)使用的数据类型，允许对几何类型进行空间操作。几何运算由shapely执行。Geopandas进一步依赖fiona进行文件访问，依赖matplotlib进行绘图。
geopandas和pandas一样，一共有两种数据类型：
-GeoSeries
-GeoDataFrame
它们继承了pandas数据结构的大部分方法。这两个数据结构可以当做地理空间数据的存储器，shapefile文件的pandas呈现。
Shapefile文件用于描述几何体对象：点，折线与多边形。例如，Shapefile文件可以存储井、河流、湖泊等空间对象的几何位置。除了几何位置，shp文件也可以存储这些空间对象的属性，例如一条河流的名字，一个城市的温度等等。
例如，当安装geopandas库后，便可通过matplotlib直接画出当安装geopandas数据集中的世界地图
importpandas as pd
importgeopandas
importmatplotlib.pyplot as plt
world=geopandas.read_file(geopandas.datasets.get_path(‘naturalearth_lowres’))#read_file方法可以读取shape文件，转化为GeoSeries和GeoDataFrame数据类型。
world.plot()#将GeoDataFrame变成图形展示出来，得到世界地图
plt.show()
#根据每一个polygon的pop_est不同，便可以用python绘制图表显示不同国家的人数
fig,ax = plt.subplots(figsize=(9,6),dpi = 100)
world.plot(‘pop_est’,ax= ax,legend = True)
plt.show()
由以上geodataframe的实例world可知，其最后一列是geometry。其几何对象包括了MULTIPOLYGON、POLYGON，那么便同样可以用刚才介绍的shapely库进行分析。
gFolium库使用绘制地图：
folium可以满足我们平时常用的热力图、填充地图、路径图、散点标记等高频可视化场景.folium也可以通过flask让地图和我们的数据在网页上显示，极其便利。
importfolium
importos
#首先，创建一张指定中心坐标的地图，这里将其中心坐标设置为北京。zoom_start表示初始地图的缩放尺寸，数值越大放大程度越大
m=folium.Map(location=[39.9,116.4],zoom_start=10)
M
以下是Foliummap的参数：
用Folium绘制热力图示例：
importfolium
importnumpy as np
fromfolium.plugins import HeatMap
#先手动生成data数据，该数据格式由[纬度，经度，数值]构成
data=(np.random.normal(size=(100,3))*np.array([[1,1,1]])+np.array([[48,5,1]])).tolist()
m=folium.Map([48,5],tiles=’stamentoner’,zoom_start=6)
HeatMap(data).add_to(m)
m
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