python folium 动态图

以下是使用Python中的folium包创建动态地图的示例代码：

import folium

# 创建地图对象，设置中心点坐标和缩放级别
m = folium.Map(location=[45.5236, -122.6750], zoom_start=13)

# 添加标记
folium.Marker(location=[45.5236, -122.6750], popup='Portland, OR').add_to(m)
folium.Marker(location=[45.5236, -122.6750], popup='Portland, OR').add_to(m)

# 添加路径
folium.PolyLine(locations=[[45.5236, -122.6750], [45.5236, -122.6750]], line_opacity=0.5).add_to(m)

# 添加热力图
heat_data = [[45.5236, -122.6750], [45.5236, -122.6750]]
folium.plugins.HeatMap(heat_data).add_to(m)

# 保存地图
m.save('map.html')

在上面的代码中，我们首先创建了一个地图对象，然后添加了标记、路径和热力图等元素，并最终将地图保存为HTML文件。你可以根据自己的需求修改代码中的坐标、标记内容、路径和热力图数据等参数。

相关问题

python folium

Python folium是一个建立在Python生态系统的数据应用能力和Leaflet.js库的映射能力之上的开源库。它允许在Python中操作数据，并通过folium在Leaflet地图中进行可视化展示。使用folium，可以轻松将通过Python处理后的数据在交互式的Leaflet地图上展示，并可以在地图上添加标记。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Python绘制地图神器folium介绍及安装使用教程](https://blog.csdn.net/python2021_/article/details/123652555)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Python 使用folium绘制leaflet地图的实现方法](https://download.csdn.net/download/weixin_38563552/12862025)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

python folium 图层

### 如何在 Python Folium 中添加和管理地图图层

#### 创建基础地图并设置初始参数
为了更好地管理和展示不同类型的地理信息，在创建 `Map` 对象时可以选择不同的底图样式。例如：

import folium

# 定义中心位置坐标
center_location = [35.033740, 110.873590]

# 初始化地图对象，指定中心点和其他属性
base_map = folium.Map(
    location=center_location,
    tiles='OpenStreetMap',
    zoom_start=12,
    control_scale=True
)

#### 添加自定义瓦片图层
除了默认提供的几种底图外，还可以接入其他在线服务提供商的地图切片资源作为背景图层。

gaode_tiles_url = 'https://wprd01.is.autonavi.com/appmaptile?x={x}&y={y}&z={z}&lang=zh_cn&size=1&scl=1&style=7'
folium.TileLayer(
    tiles=gaode_tiles_url,
    attr='高德-常规图',
    name="Gaode Map"
).add_to(base_map)

#### 构建特征图层（Feature Layers）
对于特定的数据集或者功能模块，可以通过构建独立的功能图层来实现更灵活的信息表达方式。比如绘制热力图、标记兴趣点等。

##### 示例：添加多个 Marker 图层
这里展示了如何向地图中加入若干个带有弹窗提示的图标，并将其归类到同一个分组下方便统一控制可见性。

from folium.plugins import MarkerCluster

marker_cluster_layer = MarkerCluster(name="POI Markers").add_to(base_map)

for lat, lon, label in [
        (35.033740, 110.873590, "起点"),
        (35.034740, 110.874590, "途经点A"),
        (35.035740, 110.875590, "终点")]:
    
    folium.Marker(
        location=[lat, lon],
        popup=label,
        icon=None
    ).add_to(marker_cluster_layer)

#### 整合多源数据至同一张地图
当存在多种不同类型的空间分布数据需要在同一视图内呈现时，则可通过叠加的方式依次引入各个子图层；同时利用 `LayerControl()` 组件让用户能够按需切换查看任意组合下的综合效果[^1]。

heat_data = [[point['latitude'], point['longitude']] for point in some_heat_points_list]
heatmap_layer = plugins.HeatMap(data=heat_data,name="Heat Map")

overlay_layers = {
    "Markers": marker_cluster_layer,
    "Heat Map Layer": heatmap_layer
}

for key,value in overlay_layers.items():
    value.add_to(base_map)

folium.LayerControl().add_to(base_map)

最终得到一张支持交互探索且具备良好可读性的复合型电子地图产品[^2]。