leaflet读取{"y":123.2885100,"x":42.7373900,"label":8}格式的json数据绘制聚类图
时间: 2023-09-01 21:12:49 浏览: 60
要绘制聚类图,需要将数据进行聚类处理,然后绘制不同类别的点,最后将聚类后的点连接起来形成聚类图。
以下是一个简单的示例代码,演示如何从给定的JSON数据中读取坐标和标签,然后将它们聚类并在地图上绘制聚类图。
```python
import json
import folium
from sklearn.cluster import KMeans
# 读取JSON数据
with open('data.json') as f:
data = json.load(f)
# 从JSON数据中提取坐标和标签
points = []
labels = []
for point in data:
points.append([point['y'], point['x']])
labels.append(point['label'])
# 使用KMeans对点进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(points)
centers = kmeans.cluster_centers_
labels_pred = kmeans.labels_
# 创建地图并添加标记
m = folium.Map(location=[42.7373900, 123.2885100], zoom_start=10)
colors = ['red', 'blue', 'green']
for i in range(len(points)):
folium.CircleMarker(location=[points[i][0], points[i][1]], radius=5, color=colors[labels_pred[i]], fill=True, fill_color=colors[labels_pred[i]], fill_opacity=0.7, popup=labels[i]).add_to(m)
# 绘制聚类图
for i in range(len(centers)):
if i == len(centers) - 1:
j = 0
else:
j = i + 1
folium.PolyLine(locations=[centers[i], centers[j]], color='black', weight=2, opacity=0.5).add_to(m)
# 保存地图
m.save('cluster_map.html')
```
在这个示例中,我们首先从JSON数据中提取坐标和标签。然后,我们使用sklearn库的KMeans算法对这些点进行聚类,并得到聚类中心和每个点所属的类别。接下来,我们使用folium库创建地图,并将每个点作为CircleMarker添加到地图上。每个点的颜色根据其所属的聚类类别而定。最后,我们将聚类中心之间的线段作为PolyLine添加到地图上,形成聚类图。
运行这个代码后,将会生成一个名为"cluster_map.html"的文件,打开它可以查看绘制出来的聚类图。