教程 | 使用小O地图制作文字标注地图

 

小O地图是一款基于互联网地图进行地图数据挖掘、处理、分析、图表的工具软件。

本文介绍使用小O地图进行文字标注功能。

 

【数据源】

假设我们手上有坐标、文字的表格数据,如下图,需要在地图上标注出来,可以在EXCEL软件中整理好数据。

 

【新建任务】

小O地图的任务都是以任务方式执行,新建 【地图图表 \ 文字标注】 任务

 

【导入数据】

选择导入数据功能,批量导入事先准备好的数据。

 

此步是重点,需要根据数据所在列,选择导入的列号,一定要设置正确!

 

导入后,稍等片刻,或者点击【总数】文字,刷新数据记录。

 

【制作图表】

点击任务栏的【图表】按钮,在弹出的图表设置界面中,选择【新建】,选择图表类型。

 

 

新建确认后,进入图表参数设置界面,也可以直接使用默认参数,点击【展示】按钮,在地图上呈现文字标注图表。

 

 

默认情况下,展示图表时,地图位置不会自动移动到数据所在位置,这是可以打开表格点击右键,如下图,此时地图会跳转到数据所在位置。

 

文字标注展示图表。

重点,小O地图会根据数据量,对数据进行抽稀显示,避免图形拥挤不美观,随着地图放大,标注信息会逐渐显示完全。

 

 

【修改样式】

通过设置参数,可以调整文字显示的样式,如下图,可以按照数据分组对地图样式调整。

调整后效果

 

更多功能可以下载使用。

官网地址: www.GIS9.com 
QQ 群:955 924 536
微信公众号: 搜索  小O地图  加入公众号 【推荐】

 

【本文完】

 

### 使用 Matplotlib 和 Pyecharts 绘制标注中国省份地图 为了在 Python 中使用类似 MATLAB 的绘图库来标注中国省份的地图,可以采用 `matplotlib` 或者更专业的地理信息可视化工具 `pyecharts`。 #### 方法一:基于Matplotlib的解决方案 通过设置字体以及调整参数使得中文和负号能正常显示[^2]。对于具体的省份地图绘制,由于 `matplotlib` 自身并不提供现成的中国省级行政区划边界数据集,因此需要额外引入 GeoPandas 库加载相应的 shapefile 文件作为底图支持: ```python import geopandas as gpd from shapely.geometry import Point import matplotlib.pyplot as plt # 加载中国的省界shapefile文件 (需提前下载好shp文件) china_provinces = gpd.read_file('path_to_china_province_shapefile/china.shp') def plot_map_with_labels(): fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) china_provinces.plot(ax=ax) # 假设有一个包含城市名及其经纬度坐标的DataFrame df_cities cities = {'City': ['北京', '上海'], 'Latitude': [39.9042, 31.2304], 'Longitude':[116.4074, 121.4737]} df_cities = pd.DataFrame(cities) geometry = [Point(xy) for xy in zip(df_cities.Longitude, df_cities.Latitude)] geo_df = gpd.GeoDataFrame(df_cities, crs=china_provinces.crs, geometry=geometry) geo_df.plot(marker='o', color='red', markersize=5, ax=ax) for idx, row in geo_df.iterrows(): plt.annotate(s=row['City'], xy=(row['Longitude'], row['Latitude']), horizontalalignment='center') plot_map_with_labels() plt.show() ``` 此方法依赖于外部获取到精确的地理位置坐标,并将其映射至地图之上完成标记工作。 #### 方法二:利用Pyecharts简化操作流程 如果追求更高的易用性和美观程度,则推荐尝试 `pyecharts` 这个专注于制作交互式图表的强大工具包。它内置了许多国家和地区级别的地理模板,其中包括详细的中国大陆各省市自治区划分情况,可以直接调用来构建带有标签的地图视图而无需担心底层图形渲染细节问题。 ```python from pyecharts.charts import Map from pyecharts import options as opts data_pairs = [("广东", 95), ("广西", 77)] # 示例数据对列表形式[(province_name,value)] map_chart = ( Map(init_opts=opts.InitOpts(width="1200px", height="600px")) .add( series_name="随机数值", data_pair=data_pairs, maptype="china" ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="中国省份分布"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=100), ) .render_notebook() ) display(map_chart) ``` 上述代码片段展示了如何借助 `pyecharts` 创建一张简单直观的全国范围内的热力图样式的省份地图,并且可以在每个区域上方附加自定义的文字说明或统计指标等信息。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值