什么是python地图可视化？通过这4款工具告诉你！

在项目开发中，或者平时学习的过程中，我们可能需要将数据进行python地图可视化展示，比如地区的气候图、人口密度图、房价图等等，根据不同的python地图可视化需求，我们可能需要世界地图，中国地图甚至省地图等。本文我们将一一介绍这几种python地图可视化工具。

一、python地图可视化pyqtgraph

pyqtgraph是Python平台上一种功能强大的2D/3D绘图库，相对于matplotlib库，由于内部实现方式上，使用了高速计算的numpy信号处理库以及Qt的GraphicsView框架，因此，它在大数据量的数字处理和快速显示方面有优势，它适合于需要快速绘图更新、视频或实时交互性的操作场合。另外，它不仅为各种数据提供了快速可交互式的python地图可视化显示，同时也提供了用于快速开发应用程序的各种小工具，如属性树、流程图等小部件，在数学、科学和工程领域都有着广泛的应用。

二、python地图可视化—Echarts、pyecharts

Echarts 是一个数据可视化的开源工具，由百度开发。其中网页版支持在线开发，有模板可以直接套用，使用很方便。而Python是一个便于数据处理的机器语言，在数据可视化中扮演重要角色，在这用背景下，pyecharts被创建，用于Python语言的数据可视化。

pyecharts不仅仅能够实现地图数据的可视化，还可以实现很多常用数据的可视化，比如柱状图、雷达图等等。最终的结果可以保存为html文件，也可以通过主流的Notebook 环境，Jupyter Notebook 和 JupyterLab等环境的显示。

三、python地图可视化–seaborn

Seaborn是基于matplotlib的图形可视化python包。它提供了一种高度交互式界面，便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。

Seaborn是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。应该把Seaborn视为matplotlib的补充，而不是替代物。同时它能高度兼容numpy与pandas数据结构以及scipy与statsmodels等统计模式。

四、python地图可视化–FineBI

FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。FineBI操作比较简单，完成效果也很出色。而且，除了上述功能之外，FineBI还支持实时数据更新、地图钻取、自定义区域、模板复用等功能，并涵盖了绝大部分的图表类型，丰富了地图可视化的实用性。

通过四款python地图可视化的工具，可以发现不同类型的工具各有各的特色。特别是在综合性方面，FineBI的表现比较突出，不需要编程而且简单易做，能够实现平台展示，比较适合企业用户，在python地图可视化方面是一个不错的选择。