地理热力图是一种强大的数据可视化工具，能够将地理位置数据转化为色彩丰富的视觉展示，让你一眼就能看出数据中的空间模式和热点分布。通过Geo Heatmap项目，你可以从Google位置历史数据中提取信息，生成交互式的地理热力图。
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/geo-heatmap 项目亮点速览
Geo Heatmap是一个基于Python的地理热力图生成工具，专门用于处理Google位置历史数据。该项目使用Folium库和开源地图服务，能够将复杂的经纬度数据转化为直观的热力分布图。
核心技术剖析
该项目的技术架构基于Python生态系统的强大工具链。核心依赖包括：
- Folium库：用于创建交互式地图可视化
- 开源地图服务：提供免费的地图服务
- 数据处理模块：支持JSON、KML、GPX等多种格式的位置数据
系统采用模块化设计，通过参数化配置实现高度定制化，用户可以根据需求调整热力图的半径、模糊度、透明度等参数。
实用场景指南
地理热力图在实际应用中具有广泛的用途：
个人数据分析：分析自己的活动轨迹，了解常去地点和出行规律 商业决策支持：帮助企业分析客户分布，优化门店选址 城市规划应用：研究城市人流分布，辅助交通规划和公共设施布局 旅游路线优化：分析游客活动热点，制定更合理的旅游路线
特色功能详解
多格式支持：兼容JSON、KML、GPX等多种地理位置数据格式 交互式展示：生成的HTML文件支持缩放、拖拽等交互操作 灵活参数配置：支持自定义热力图半径、模糊度、透明度等参数 时间范围筛选：可按日期范围筛选数据，分析特定时间段的活动模式
快速上手体验
环境准备： 首先确保系统已安装Python 3+，然后安装项目依赖：
pip install -r requirements.txt
数据获取： 从Google Takeout下载你的位置历史数据，支持JSON或KML格式。
运行示例：
python geo_heatmap.py Location_History.json
高级用法：
python geo_heatmap.py --min-date 2023-01-01 --max-date 2023-12-31 -z 12 -r 10 Records.json
输出结果： 程序将生成一个HTML文件，打开后即可看到交互式的地理热力图。图中不同颜色代表不同的活动密度，红色表示高频活动区域，蓝色表示低频活动区域。
通过Geo Heatmap，你可以轻松地将抽象的位置数据转化为直观的视觉信息，发现隐藏在数据背后的空间规律，为个人决策和商业分析提供有力支持。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
