关于热力图的绘制问题

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原创最新推荐文章于 2026-08-12 14:00:11 发布 3.7k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

【热力图】区域地图热力图，百度地图api 最简单的地图热力图，用的是百度的api，所以取经纬度的时候最好也用百度地图。这里已经填好百度api的key了，但还是建议大家注册使用自己的key，因为有每日额度，超过访问次数了就不可用了。 <script type="text/javascript" src="http://api.map.baidu.com/api?v=2.0&ak=VNekEeQpPj7NhVX9jxcj... 阅读详情

关于地理热力图的绘制，我觉得很炫酷。在这里我使用了两种方法：结合python和百度地图api的方法；使用python的folium的方法。

（1）结合python和百度地图api的方法

1. 进入网站：http://lbsyun.baidu.com/，选择控制台。

2.选择创建应用

3. 获取密钥

4. 再转到网址：http://lbsyun.baidu.com/jsdemo.htm#c1_15 ，百度地图api示例

关于热力图的样例代码：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />
<meta name="viewport" content="initial-scale=1.0, user-scalable=no" />
<script type="text/javascript" src="http://api.map.baidu.com/api?v=2.0&ak=您的密钥"></script>
<script type="text/javascript" src="http://api.map.baidu.com/library/Heatmap/2.0/src/Heatmap_min.js"></script>
<title>热力图功能示例</title>
<style type="text/css">
       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:500px;width:100%;}
       #r-result{width:100%;}
</style>
</head>
<body>
   <div id="container"></div>
   <div id="r-result">
       <input type="button" onclick="openHeatmap();" value="显示热力图"/><input type="button" onclick="closeHeatmap();" value="关闭热力图"/>
   </div>
</body>
</html>

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":20});
   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'));
}
</script>

关于var point[]内部数据的形式是字典，字典中第一个元素是经度，第二个元素是纬度，第三个是数值大小。

所以我们需要将数据转换成可视化的图形，在这里我们用python来获取经纬度和转换数据形式。

核心函数如下：

def get_Lnglat(addresses):
    for address in addresses:
        url='http://api.map.baidu.com/geocoder?key=f247cdb592eb43ebac6ccd27f796e2d2&output=json&address='+str(address)
        r=requests.get(url,headers=header)
        time.sleep(1)
        answer=r.json()
        # 获取纬度
        lng = float(answer['result']['location']['lng'])
        print(address)
        # 获取经度
        lat = float(answer['result']['location']['lat'])
        print(lng)
        dict="{'lng':"+str(lng)+",'lat':"+str(lat)+",'count':"+str(count)+"},"
    return dict

将获取的数据转换并添加到var point[]中，再用之前获取的密钥加到这里

再运行代码，则有

（2）使用python的folium的方法

在这里使用之前获取的数据源，文件格式这样：

代码：
#!/usr/bin/env python3
#!coding=utf-8

import pandas as pd
import numpy as np
import folium
from folium.plugins import HeatMap
import webbrowser

df_1=pd.read_csv(r'F:\python\数据\全国省市经纬度信息.csv',engine='python',encoding='utf-8')
lng,lat,values=np.array(df_1['lng']),np.array(df_1['lat']),np.array(df_1['value'])
data=[[lat[i],lng[i],values[i]] for i in range(len(df_1['address']))]
map_osm = folium.Map(location=[35,110],zoom_start=2)
HeatMap(data).add_to(map_osm)
file_path = r"F:\python\数据\photo.html"
map_osm.save(file_path)   #保存本地
webbrowser.open(file_path) #在本地浏览器打开

效果图：