Python怎么使用folium绘制leaflet地图-创新互联

这篇文章给大家分享的是有关Python怎么使用folium绘制leaflet地图的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。

leaflet为R语言提供了API很好用，这次尝试用Python使用leaflet，需要folium

安装folium

pip install folium

一个小例子

import folium
import re

input = open('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\a.txt','r')
text=input.read()
list = re.split('\n',text)
location = []
for element in list:
  location.append([re.split('\|',element)[3],re.split('\|',element)[4]])
oneUserMap = folium.Map(location=[40.07645623466996,116.27861671489337],zoom_start=12)
i=1
for e in location:
  folium.RegularPolygonMarker(
  [e[0],e[1]],
  popup=str(i)+":"+e[0]+e[1],
  fill_color='#769d96',
  number_of_sides=8,
  radius=10
  ).add_to(oneUserMap)
  i+=1
line_to_hanoi = folium.PolyLine(
  location
  color = black
).add_to(oneUserMap)
oneUserMap

准备的数据

| |1501496792778|40.07645623466996 |116.27861671489337|   |500.0      |
| |1501496804436|40.07677430790909 |116.30160665327273|   |500.0      |
| |1501496811915|40.07955491668396 |116.30727382008362|   |648.4      |
| |1501496812482|40.06855637583342 |116.30051482871957|   |500.0      |
| |1501496813846|40.077435394999995|116.30485216   |   |500.0      |
| |1501496817141|40.077584649928994|116.307341000568 |   |500.0      |
| |1501496822612|40.06655521627066 |116.31470252233457|   |500.0      |
| |1501496827068|40.07608486533642 |116.31106972109029|   |500.0      |
| |1501496836593|40.06973485515626 |116.30804128929688|   |500.0      |
| |1501496845777|40.06760852730224 |116.30944094027082|   |500.0      |
| |1501496848437|40.069649238   |116.311817496   |   |500.0      |
| |1501496856231|40.058194078836195|116.32216476281336|   |500.0      |
| |1501496861028|40.063267583333335|116.31401683333334|   |1343.0      |
| |1501496861941|40.06892254545454 |116.30769918181818|   |500.0      |
| |1501496874235|39.95851709299716 |116.33535910323356|   |500.0      |
| |1501496883656|40.05552336712328 |116.33116400410958|   |545.6712328767123|
| |1501496884418|39.95247840268642 |116.27639847967654|   |782.4242424242424|
| |1501496887172|40.05552336712328 |116.33116400410958|   |545.6712328767123|
| |1501496889896|40.0629648236   |116.3135063834914 |   |500.0      |
| |1501496906523|40.06657995649843 |116.31431445005182|   |500.0      |
| |1501496917442|40.05858427795066 |116.31701011815242|   |500.0      |
| |1501496923937|40.05771468790228 |116.32008644656291|   |500.0      |
| |1501496932527|40.03028229460086 |116.33105832998122|   |588.7      |

1、云计算，典型应用OpenStack。2、WEB前端开发，众多大型网站均为Python开发。3.人工智能应用，基于大数据分析和深度学习而发展出来的人工智能本质上已经无法离开python。4、系统运维工程项目，自动化运维的标配就是python+Django/flask。5、金融理财分析，量化交易，金融分析。6、大数据分析。

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