在地图制作中存在着一种「山脊地图」，基于记录地表海拔信息的「高程数据」，我们可以利用水平方向上的基于实际位置海拔高度的曲线，来对某块区域的地形进行更具艺术性的表达，实用性和艺术性的结合更能满足用户的需求，也能使你在茫茫数据分析从业者中脱颖而出。
是不是开始蠢蠢欲动了呢，配合颜色与字体的选择搭配，使用简短的代码，就可以创作出艺术海报级别的「山脊地图」。
我们主要使Matplotlib（一个python的2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形）用与ridge_map来完成一幅山脊图的创作，我们先一个非常简单的例子开始：
我们统一使用RidgeMap接受bbox参数确定区域范围，格式为(左下角经度, 左下角纬度, 右上角经度, 右上角纬度)，其基于的高程数据来自「NASA」的SRTM数据集，分辨率为1弧秒（约30米），适用于北纬60°到南纬60°之间的区域。
在第一步获取到的数据的基础上，我们可以利用RidgeMap的preprocess方法来进行加工，从而实现一些诸如改变高度映射比例、低洼地区筛选的功能，
做完上述数据加工之后，我们就可以调用plot_map()方法来进行山脊图的绘制
以上是可视化部分，那图片的艺术视觉是怎样通过Python制作的呢？以及除了上述提到的几个工具在现实中的应用，你们还能不能想到Python在其他领域的用法呢？其实还有很多：
商业数据分析师们通过对数据的分析、研究，找到数据背后的业务增长点，从而实现商业增长。
金融行业数据分析师用Python做股票指标分析和买卖时机选择，实现个人财富等等。
各行各业每天都在产生大量的数据，无论哪个行业，入门的第一步，都是了解数据分析和Python使用的基础。只有迈出了第一步，才会在某个领域有自己发展的可能和空间。
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