Python地图可视化库有大家熟知的pyecharts、plotly、folium，还有稍低调的bokeh、basemap、geopandas，也是地图可视化不可忽视的利器。
这次就来介绍下这三位低调的python地图可视化工具。
首先介绍下bokeh
bokeh擅长制作交互式图表，当然在地图展示方面也毫不逊色。
示例代码地址：https://automating-gis-processes.github.io//lessons/L5/interactive-map-bokeh.html
再来个小视频展示一下：
视频代码地址：/a-complete-guide-to-an-interactive-geographical-map-using-python-f4c5197e23e0
Bokeh支持google地图、geojson数据的地理可视化展示，关键是可以动态交互。
Bokeh官网提供了详细的地图可视化方案，感兴趣的把示例代码拉出来跑一跑。
学习网站：/en/lates
basemap-专业地图可视化库
可以毫不夸张的说，basemap是python地图可视化最牛逼的第三方库。
basemap基于matplotlib开发，所以它具有创建数据可视化的所有功能，必须配合matplotlib使用。
只需要几行代码就可以画一张世界地图：
frommpl_toolkits.basemapimportBasemapimportmatplotlib.pyplotaspltmap=Basemap()map.drawcoastlines()plt.show()plt.savefig('test.png')
frommpl_toolkits.basemapimportBasemapimportmatplotlib.pyplotaspltmap=Basemap(projection='ortho',lat_0=0,lon_0=0)#Filltheglobewithabluecolormap.drawmapboundary(fill_color='aqua')#Fillthecontinentswiththelandcolormap.fillcontinents(color='coral',lake_color='aqua')map.drawcoastlines()plt.show()
由于basemap无所不能的绘图能力，你还可以画：
风勾图
轮廓图
填充轮廓图
伪彩色图
地理标记图
矢量场流线图
实景地图
多子图地图
3D地图
示例代码及basemap学习网站：https://basemaptutorial.readthedocs.io/en/latest/
注：由于basemap仅支持Py2，matplotlib会暂停对basemap的维护，cartopy取代basemap成为matplotlib阵营里地图可视化的领头兵。
最后说说geopandas
geopandas，顾名思义是基于pandas的地图可视化工具，所以它对地理数据的处理非常方便。
推荐大家将geopandas作为地理信息数据处理的主要工具。
之前写过一个geopandas的入门教程，供大家参考：
配合使用matplotlib，很简单的代码就可以画出漂亮的地图：
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