import folium from folium.plugins import HeatMap import pandas as pd def draw_map(): # 读取txt文件 df = pd.read_table('file.txt') # 将数据保存为csv文件 data = df.to_csv('file.csv') # 获取经纬度范围 min_lat, max_lat = data['lat'].min(), data['lat'].max() min_lng, max_lng = data['lng'].min(), data['lng'].max() # 创建地图对象 m = folium.Map(location=[(min_lat + max_lat) / 2, (min_lng + max_lng) / 2], zoom_start=12) # 添加热力图层 HeatMap(data[['lat', 'lng']].values.tolist(), radius=10).add_to(m) # 保存地图 m.save('map.html')

这段代码使用了 Python 的 folium 库来创建一个地图，并在地图上添加热力图层。首先，代码导入了 folium、folium.plugins 和 pandas 库。然后，定义了一个名为 `draw_map()` 的函数。

在函数内部，首先使用 `pd.read_table()` 函数从名为 'file.txt' 的文件中读取数据，并将其保存到名为 `df` 的 DataFrame 对象中。接下来，使用 `df.to_csv()` 函数将数据保存为名为 'file.csv' 的 csv 文件。

然后，通过对数据进行分析，获取了经纬度的最小值和最大值，分别存储在 `min_lat`、`max_lat`、`min_lng` 和 `max_lng` 变量中。

接着，通过 `folium.Map()` 函数创建一个地图对象，设置地图的中心位置为经纬度范围的中点，初始缩放级别为 12。

然后，使用 `HeatMap()` 函数将经纬度数据转换成列表格式，并添加到地图对象 `m` 中作为热力图层。

最后，使用 `m.save()` 函数将地图保存为名为 'map.html' 的 HTML 文件。

请注意，此代码中的变量 `data` 可能会导致错误。在获取经纬度范围之后，您可以直接使用 `df[['lat', 'lng']]` 来获取包含经纬度的子数据集，而无需额外的保存步骤。

如果您有任何问题或需要进一步的帮助，请随时告诉我！

相关问题

folium 简单测试例子

### Folium 地理数据可视化库的简单测试示例

Folium 是基于 Leaflet.js 构建的地图可视化 Python 库，可以轻松创建交互式地图并嵌入到网页中。下面是一个简单的测试例子来展示如何使用 Folium 创建地理数据可视化的地图。

#### 安装依赖项
为了运行此代码片段，需要安装 `folium` 和其他必要的包：

pip install folium pandas geopandas

#### 导入库和准备数据
加载所需的库，并准备好要显示的数据集：

import folium
from folium.plugins import MarkerCluster
import pandas as pd
import geopandas as gpd

#### 创建基础地图对象
初始化一个中心位于特定坐标的基础地图实例：

m = folium.Map(location=[40.7128, -74.006], zoom_start=12)

#### 添加标记集群插件
通过 MarkerCluster 插件实现多个位置点的有效管理：

marker_cluster = MarkerCluster().add_to(m)

locations = [[40.7128, -74.006], [40.730610, -73.935242]]
for loc in locations:
    folium.Marker(
        location=loc,
        popup='The Waterfront',
        icon=folium.Icon(color="green", icon="info-sign")
    ).add_to(marker_cluster)

#### 显示热力图层（可选）
如果想要添加热力图效果，则可以通过如下方式完成：

heat_data = [[point.xy[1][0], point.xy[0][0]] for point in gdf.geometry]

HeatMap(heat_data).add_to(m)

#### 渲染最终结果
最后一步是保存 HTML 文件或将地图渲染出来查看效果：

m.save('map.html')
m

上述代码展示了如何利用 Folium 来构建一张带有标注点以及可能存在的热点区域分布情况的地图[^1]。

基于dbscan算法对多个plt轨迹数据文件进行聚类，并且以folium高德地图可视化轨迹数据

好的，这里是基于 DBSCAN 算法对多个 .plt 轨迹数据文件进行聚类，并以 folium 高德地图可视化轨迹数据的代码实现：

首先，需要安装 folium、pandas、numpy、scikit-learn 库。

!pip install folium pandas numpy scikit-learn

然后，按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需库：

import os
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.cluster import DBSCAN
import folium
from folium.plugins import HeatMap

2. 定义函数来读取数据并将其转换为用于聚类的格式：

def read_file(file_path):
    data = pd.read_csv(file_path, skiprows=6, header=None, names=['lat', 'lon', 'zero', 'alt', 'days', 'date', 'time'])
    data = data.drop(['zero', 'alt'], axis=1)
    data = data.dropna()
    data['datetime'] = pd.to_datetime(data['days'].astype(int).astype(str) + ' ' + data['time'])
    data['lat'] = data['lat'].astype(float)
    data['lon'] = data['lon'].astype(float)
    data = data.drop(['days', 'date', 'time'], axis=1)
    return np.array(data[['lat', 'lon']].values.tolist())

3. 定义函数来执行聚类：

def perform_clustering(data, eps, min_samples):
    db = DBSCAN(eps=eps, min_samples=min_samples, algorithm='ball_tree', metric='haversine').fit(np.radians(data))
    cluster_labels = db.labels_
    num_clusters = len(set(cluster_labels))
    return cluster_labels, num_clusters

4. 定义函数来可视化聚类结果：

def visualize_clusters(data, cluster_labels, num_clusters):
    m = folium.Map(location=[data[:, 0].mean(), data[:, 1].mean()], zoom_start=12)

    colors = ['red', 'blue', 'green', 'purple', 'orange', 'darkred',
              'lightred', 'beige', 'darkblue', 'darkgreen', 'cadetblue',
              'darkpurple', 'pink', 'lightblue', 'lightgreen', 'gray',
              'black', 'lightgray']

    for i in range(num_clusters):
        cluster_data = data[cluster_labels == i]
        if len(cluster_data) > 0:
            HeatMap(cluster_data, radius=15, blur=10, max_zoom=13, gradient={0.4: colors[i % len(colors)]}).add_to(m)

    return m

5. 遍历文件夹中的所有文件并聚类它们：

file_path = 'geolife_sample'  # 数据文件夹路径
eps = 100  # 聚类半径
min_samples = 10  # 最小样本数

for file_name in os.listdir(file_path):
    if file_name.endswith('.plt'):
        file_full_path = os.path.join(file_path, file_name)
        data = read_file(file_full_path)
        cluster_labels, num_clusters = perform_clustering(data, eps, min_samples)
        m = visualize_clusters(data, cluster_labels, num_clusters)
        html_file_path = file_full_path.replace('.plt', '.html')
        m.save(html_file_path)

这将为每个 .plt 文件创建一个 HTML 文件，其中包含可视化的聚类结果。

希望这可以帮助您实现您的项目！