python 地图

### 使用Python进行地图绘制或处理地理空间数据

#### 安装必要的库
为了有效地处理和展示地理信息，在开始之前需安装几个重要的Python库。这包括`geopandas`用于地理数据分析和处理；`matplotlib`作为常用的绘图库来创建静态地图；以及`folium`，这是一个基于Leaflet.js的地图库，允许创建交互式的Web地图[^1]。

pip install geopandas matplotlib folium

#### 数据加载与初步查看
通过导入`geopandas`并使用其内置函数读取自然地球低分辨率的世界边界文件，可以轻松获取全球国家边界的矢量数据集。随后可以通过简单的`.head()`命令预览GeoDataFrame的内容结构，并调用`.plot()`快速生成一幅基础的世界地图图像[^2]。

import geopandas as gpd

world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))
print(world.head())
world.plot()

#### 创建自定义地图视图
对于更加复杂的可视化需求，则可借助于`folium`实现定制化的互动体验。下面的例子展示了如何构建一张带有标记点位的HTML页面形式的地图：

import folium

m = folium.Map(location=[45.5236, -122.6750], zoom_start=13)

tooltip = "Click me!"
folium.Marker(
    [45.5244, -122.6699],
    popup="<i>Portland</i>",
    tooltip=tooltip,
).add_to(m)

m.save("portland.html")  # 将地图保存为html文件以便在线浏览

#### 高级功能：执行空间运算
除了基本的数据呈现外，`GeoPandas`还支持多种高级的空间分析操作，例如计算两个几何对象之间的距离、交集检测或是重投影等功能。这类能力极大地增强了开发者对复杂地理现象的理解和表达力。