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用Python畫一個中國地圖

開發(fā) 后端
先來聊聊為什么做數(shù)據(jù)分析一定要用 Python 或 R 語言。編程語言這么多種, Java , PHP 都很成熟,但是為什么在最近熱火的數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域,很多人選擇用 Python 語言?

為什么是Python

先來聊聊為什么做數(shù)據(jù)分析一定要用 Python 或 R 語言。編程語言這么多種, Java , PHP 都很成熟,但是為什么在最近熱火的數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域,很多人選擇用 Python 語言?

數(shù)據(jù)分析只是一個需求,理論上來講,任何語言都可以滿足任何需求,只是麻煩與簡易之別。 Python 這門語言誕生也相當之早,它的***個版本是 26 年前發(fā)表的,曾經(jīng)(或者說當前)也被用于web開發(fā),但是就流行程度來說,遠遠干不過 Java 和 PHP 。東方不亮西方亮,在與 Java 干仗失敗的這20幾年時光里, Python 練就了一身獨門武藝,是 Java 和 PHP 遠遠不及的(當然以后是不是能追得上來,目前還不好說)。你要說做個博客網(wǎng)站, Python 的特長不在這里, PHP 和 Java 也是分分鐘的事情。你要說做個 BBS 網(wǎng)站,做個電商網(wǎng)站, PHP 手到擒來。 Python 在這些方面和 Java 或者 PHP 競爭,基本就是作死的節(jié)奏,雖然也有 django 這樣的框架,但流行程度遠遠不及其他語言。但在這些年默默的失敗背后,有一幫研究人員用 Python 干出了一些驚天地泣鬼神的神器,使 Python 在數(shù)據(jù)研究領(lǐng)域做到了除了 R 語言以外基本***的地步。

Jupyter

首先,***神器是 Jupyter 。如果你是***次使用,可能搞不清楚它的開發(fā)者做這么個鬼東西出來干什么,說它是博客系統(tǒng)也不像,說它是web服務(wù)器也不像,但它就是有用。因為我們傳統(tǒng)的web開發(fā)首先想的就是面向公眾,你做一個服務(wù)器就是要服務(wù)成千上萬瀏覽器的,當然 Jupyter 也可以服務(wù)眾多瀏覽器,但它更多的還是方便研究人員,對研究人員來說簡直是太方便了,你把代碼像寫文章一樣直接寫在輸入框里,然后在本頁面直接就看到了這個代碼的結(jié)果,隨時修改,隨時展現(xiàn),文碼混排,是 Markdown 的一個增強版,畢竟 Markdown 還只能顯示文字,最多再加上一些圖片,而 Jupyter 是可以直接運行 Python 代碼的。當然,也有些人試圖在 Jupyter 里運行 PHP 或 Java 代碼,但顯然成不了氣候。

因為 Python 這個語言天生就是腳本語言,可能將來唯一有希望往里移植的就是 Javascript ,這貨也是一個腳本語言。腳本語言的好處就是不用編譯,一行一個結(jié)果??v觀計算機語言發(fā)展歷史,就是一個從繁到簡的過程,C語言需要編譯+鏈接才能運行, Java 只要 javac 一下,把編譯和鏈接合二為一, PHP 更簡單,直接運行就行了,連編譯都省了。但是還不夠直接,因為還要編寫一個 .php 文件存盤,然后才能運行,到了 Python 以及其它腳本語言這里,可以直接在殼里運行,但***的問題是運行可以運行,無法保存,要保存就又要跟傳統(tǒng)方式一樣,找個編輯器來,或者 vi ,存成文件以后才可以運行。 Jupyter ***的優(yōu)點就是:它本身還是一個外殼環(huán)境,可以運行腳本,但同時也幫你自動把這些腳本代碼保存了下來,不但保存腳本代碼,并且你插在腳本代碼當中的所有注釋不是普通注釋,而是各種格式化的 Markdown 都一并幫你保存下來,并且可以隨時修改。所以它兼具了腳本外殼和文件管理系統(tǒng)的優(yōu)點,從此你開發(fā) Python 代碼再也不用先在IDE里寫好代碼,然后再到終端里去運行,而直接在一個 web 頁面上就全部搞定了。 Java 有這樣的工具嗎? PHP 有這樣的工具嗎?沒有,所以我們必須選擇 Python 。

Pandas

第二神器是 Pandas 。如果我讓你讀取一個 csv 文件,然后求每一列數(shù)據(jù)的平均值,***值,最小值,方差,用 Java 或 PHP 怎么做?你首先要 fopen 一個文件,然后一行一行讀進來,再給它整個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),然后弄個循環(huán)計算,***你可能還要 fclose 這個文件??傊a一坨,麻煩死。而 Python 語言因為有 Pandas 這個神器,一行代碼搞定:

df = pd.read_csv('a.csv')

行了,從此以后, df 就是這個 DataFrame ,它本身就是一個強大的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),也可以把它理解成 mysql 數(shù)據(jù)庫中的一張表吧,各種增刪改查,求總和,求平均都是一行代碼的事情。所以有這樣強大的庫,研究人員有什么理由選擇 Java ?

scikit-learn

第三神器 scikit-learn ,一般縮寫為 sclearn ,各種機器學(xué)習(xí)算法,基本上只要你能想得到的,線性回歸,邏輯回歸,SVM,隨機森林,最近鄰居等等等等,各種算法全部在 這里面 ,簡而言之,只有你想不到,沒有它做不到,不詳述。所以這就是為什么玩機器學(xué)習(xí)必選 Python 的原因,你給我找一個 Java 或者 PHP 有這樣多種算法的庫來?

matplotlib

第四神器是 matplotlib 。如果我讓你根據(jù)上面 csv 文件里的信息,畫一個圖,用 Java 該怎么做?你當然會去找第三方插件庫,然后又是一通折騰,終于把圖做出來,然后編譯,然后運行。如果我要改配色呢?如果我要求畫地圖呢?如果要畫熱力圖呢?那個麻煩就不是一星半點,而對于 matplotlib 來說,簡直就是小菜一碟。簡單的直方圖就不說了,下面重點介紹如何用 matplotlib 配合 Basemap 畫一個中國地圖。

安裝Basemap

先安裝相應(yīng)的組件。我假定你已經(jīng)都安裝好了 Python 以及 Jupyter 等等。如果沒有安裝的話,就去嘗試一下 brew install python3 和 brew install jupyter 吧,網(wǎng)上有很多教程。

然后你需要用 pip3 install 很多我們下面可能需要用到的庫。但是因為我們要用一個叫做 Basemap 的庫,而這個庫沒有辦法用簡單的 pip3 install 安裝,所以稍多兩個步驟:

brew install geos
pip3 install https://github.com/matplotlib/basemap/archive/v1.1.0.tar.gz

開始畫圖

啟動 Jupyter 之后,我們還是本著從最簡單的代碼開始。先畫一個世界地圖:

 

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap

plt.figure(figsize=(16,8))
m = Basemap()
m.drawcoastlines()

plt.show()

前面兩行引入相應(yīng)的庫,真正的代碼就4行,夠簡單吧。第1行甚至可以不寫,它定義了圖的大小。第2行我們創(chuàng)建一個地圖,第3行把海岸線畫上,第4行顯示這個地圖,就是這樣:

?用Python畫一個中國地圖?

你用 Java 的 4 行代碼畫一個地圖出來?

然后我們開始畫上國家,又是1行代碼:

m.drawcountries(linewidth=1.5)


?

用 Java 可能嗎?用 PHP 可能嗎?

如果我們想顯示中國地圖,只需要在創(chuàng)建 Basemap 時指定一下經(jīng)緯度就行了:

m = Basemap(llcrnrlon=73, llcrnrlat=18, urcrnrlon=135, urcrnrlat=53)

?

看上去有點變形,這是因為我們沒有添加任何投影的原因, Basemap 提供 24 種不同的投影方式,你可以自己一個個試一下,比較常用的是 蘭勃特投影 ,我們添加一下:

m = Basemap(llcrnrlon=77, llcrnrlat=14, urcrnrlon=140, urcrnrlat=51, projection='lcc', lat_1=33, lat_2=45, lon_0=100)

這次終于看上去比較正常了:

??

我們想加上省的邊界怎么辦呢? Basemap 缺省的包里沒有中國的省區(qū),只有美國的州,畢竟是美國人做的嘛。不過好在世界很大,有專門的國際組織干這事,在 這里 你可以下載全世界任何一個國家的行政區(qū)劃 Shape 文件,然后我們給它加上:

m.readshapefile('CHN_adm_shp/CHN_adm1', 'states', drawbounds=True)

然后就得到了下圖:

??

再往后,你還可以往圖上改顏色啦,寫數(shù)字啦,這些就留待你研究吧??傊?,我想說的是,用 Python 畫地圖真的超容易。

***再為 Java 和 PHP 美言幾句:大家分工不同, Java 和 PHP 雖然做這樣的數(shù)字研究不是很方便,但還是非常適合 web 開發(fā)的,而 Python 在這方面并不適合。所以通常的做法是:首先用 Python 驗證算法,經(jīng)過一系列復(fù)雜的計算,把算法確定下來之后,當要應(yīng)用到 web 上的時候,再用 Java 或者 PHP 把最終形成的結(jié)論重寫一遍,這樣就能充分利用各種語言的優(yōu)勢。

責(zé)任編輯:未麗燕 來源: SegmentFault
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