使用Python实现IP地址分布地图可视化

在网络安全分析、地理定位等领域，对IP地址的地理分布进行可视化是一种常见的需求。下面将介绍如何使用Python中的常用库来实现IP地址分布地图的可视化，以便更直观地理解IP地址的分布情况。

1. 数据获取

首先，我们需要获取包含IP地址及其地理位置信息的数据集。这些数据可以通过各种途径获取，比如IP地址地理位置数据库、网络流量日志等。IP数据云提供高精准的IP地址定位数据库，也可以在线查询IP归属地、IP风险画像、IP应用场景等信息

2. 数据预处理

获取到数据后，我们需要进行数据预处理，以便进行地图可视化。预处理的步骤包括：

解析IP地址：将IP地址从字符串格式转换为数值格式，以便后续处理。

提取地理位置信息：从数据集中提取出经度和纬度信息，用于地图的定位。

清洗数据：处理缺失值、异常值等，确保数据的准确性和完整性。

3. 地图可视化

接下来，我们将使用Python中的地图可视化库来实现IP地址分布地图的可视化。常用的库包括：

Folium：基于Leaflet.js的Python地图库，提供了简单易用的接口，支持各种地图样式和标记。

Plotly：交互式可视化库，支持绘制地理图、热力图等。

我们可以编写Python代码来创建地图并标记IP地址的地理位置信息：

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