作者：张京
来源：https://segmentfault.com/a/1190000010900212
在上一篇文章《 用Python画一个中国地图 》中，我们简单描述了一下如何用 Python 快速画出一个中国地图的轮廓，似乎没有什么实用价值，这一次我们用实际数据填充它，使它看上去更有意义。
上色
延续上一次的代码，我们这次还是只增加 5 行代码：
from matplotlib.patches import Polygon
ax = plt.gca()
for nshape, seg in enumerate(m.states):
poly = Polygon(seg, facecolor='r')
ax.add_patch(poly)
在展示结果之前，稍微解释一下。第 2 行 plt.gca ，函数名看上去很诡异，是因为 Python 里大量使用了缩写，这个 gca 就是 Get Current Axes 的缩写，实际上就是要获得当前图形的座标轴。然后我们开始一个循环，把图形文件中各个省的多边形取出来，给它一个颜色，在这里我们统一放上红色，也就是 Red 的缩写 r ，然后把这个多边形放在我们图形的座标轴上，然后就得到了下图：
糟糕，怎么能少了台湾呢？在此郑重声明：
台湾是中华人民共和国不可分割的领土！ 加入台湾的 Shape 文件，然后循环一下：
m.readshapefile('TWN_adm_shp/TWN_adm0', 'taiwan', drawbounds=True)
for nshape, seg in enumerate(m.taiwan):
poly = Polygon(seg, facecolor='r')
ax.add_patch(poly)
好了，这下祖国山河一片红，看上去正确多了。
接下来，你还可以把各个省的名字打出来看一下，具体代码就不解释了：
for shapedict in m.states_info:
statename = shapedict['NL_NAME_1']
p = statename.split('|')
if len(p) > 1:
s = p[1]
else:
s = p[0]
print(s)
for shapedict in m.taiwan_info:
s = shapedict['NAME_CHINE']
print(s)
结果如下：
安徽
北京
重庆
福建
福建
福建
...
数据
接下来我们去国家统计局搞点 数据 ，第六次全国人口普查数据可以直接下载 Excel 文件，略作修改，导出成 csv 文件，用我们上一课讲的方法，一句话读取进来：
df = pd.read_csv('chnpop.csv')
直接输出，大概是下面这个样子：
渲染
好了，数据也有了，我们终于要开始做一些激动人心的事情了。我们希望根据各省人口的多少用深浅不同的颜色为各个省份染色，那么首先第一步，我们需要选择一个调色板，也就是色彩映射表 colormap ，为此， matplotlib 为你准备了 数不胜数的选择 ，我们随便选择一款国旗色红黄色调的吧：
cmap = plt.cm.YlOrRd
然后我们把每个省的数据映射到 colormap 上：
colors[s] = cmap(np.sqrt((pop - vmin) / (vmax - vmin)))[:3]
最后，我们把各个省的颜色描在地图上：
color = rgb2hex(colors[statenames[nshape]])
poly = Polygon(seg, facecolor=color, edgecolor=color)
哒哒，我们的全国人口数量热力图就完成了！可以看到河南、四川、广东、山东几个省的颜色比较深，说明这几个省的人口总数最多，而西藏颜色最浅，代表这里的人口总数最少。
这里只是简单地举了一个例子，你还可以把各省的人口总数除以面积，得到人口密度数据，你还可以把各省的经济总量画在图上，总之，有了这个入门的方法，一切就都简单了呢。
最后，附上完整的代码供大家参考。
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
from matplotlib.patches import Polygon
from matplotlib.colors import rgb2hex
plt.figure(figsize=(16,8))
m = Basemap(
llcrnrlon=77,
llcrnrlat=14,
urcrnrlon=140,
urcrnrlat=51
,
projection='lcc',
lat_1=33,
lat_2=45,
lon_0=100
)
m.drawcountries(linewidth=1.5)
m.drawcoastlines()
m.readshapefile('CHN_adm_shp/CHN_adm1', 'states', drawbounds=True)
df = pd.read_csv('chnpop.csv')
df['省名'] = df.地区.str[:2]
df.set_index('省名', inplace=True)
statenames=[]
colors={}
cmap = plt.cm.YlOrRd
vmax = 100000000
vmin = 3000000
for shapedict in m.states_info:
statename = shapedict['NL_NAME_1']
p = statename.split('|')
if len(p) > 1:
s = p[1]
else:
s = p[0]
s = s[:2]
if s == '黑龍':
s = '黑龙'
statenames.append(s)
pop = df['人口数'][s]
colors[s] = cmap(np.sqrt((pop - vmin) / (vmax - vmin)))[:3]
ax = plt.gca()
for nshape, seg in enumerate(m.states):
color = rgb2hex(colors[statenames[nshape]])
poly = Polygon(seg, facecolor=color, edgecolor=color)
ax.add_patch(poly)
plt.show()
题图：pexels，CC0 授权。
点击阅读原文，查看更多 Python 教程和资源。
