這篇博文主要實現用Pyhon,Matplotlib/Basemap繪制中國地圖，主要是各省份行政圖（輪廓圖），地形圖和人口分布圖，其中人口分布可以嵌入到上述圖形中。

參考鏈接： （1）https://www.zhihu.com/question/49669755 （2）http://basemaptutorial.readthedocs.io/en/latest/backgrounds.html#fillcontinents

1、數據準備： （1）到http://www.gadm.org/download 下載中國shapefile格式的資料，下載后的文件名為CHN_adm_shp.zip ，解壓后如圖： 主要用到的文件是CHN_adm1.shp，另外CHM_adm1.csv 可以用notepad打開查看一下文件內容

（2）2015Cities-CHINA.xlsx ，包含中國各城市的經緯度，自己網上搜索整理，數據可能過時了，和維基百科查到的數據不太對，但是拿來寫個小程序還是足夠的） xlsx可以用Excel打開查看一下： 在python中可以導入pandas模塊，使用read_excel() 函數方便讀取文件

程序1，各省份輪廓圖

程序2，地形圖

import timestart = time.clock()from mpl_toolkits.basemap import Basemapimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.patches import Polygonimport pandas as pdimport numpy as npposi=pd.read_excel("D://Files//datasets//2015Cities-CHINA.xlsx") #讀取中國城市數據lat = np.array(posi["lat"][0:120]) # 獲取維度之維度值lon = np.array(posi["lon"][0:120]) # 獲取經度值pop = np.array(posi["pop"][0:120],dtype=float) size=(pop/np.max(pop))*100 map = Basemap(llcrnrlon=80.33, llcrnrlat=3.01, urcrnrlon=138.16, urcrnrlat=56.123, resolution='h', projection='cass', lat_0 = 42.5,lon_0=120)map.readshapefile("D://GoogleDownload//CHN_adm_shp//CHN_adm1",'states',drawbounds=True)map.etopo() # 繪制地形圖，浮雕樣式map.drawcoastlines()x,y = map(lon[2],lat[2]) # 北京市坐標，經緯度坐標轉換為該map的坐標a,b = map(lon,lat)# map.scatter(a,b,s=size) # 取消注釋此行即可獲得中國各地區人口分布示意圖map.scatter(x,y,s=200,marker='*',facecolors='r',edgecolors='r') # 繪制首都end=time.clock()print(end-start)plt.show()

程序3，人口分布圖

import urllibimport numpy as npimport matplotlibmatplotlib.rcParams['toolbar'] = 'None'import matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.basemap import Basemapfrom matplotlib.animation import FuncAnimationimport pandas as pdimport seaborn as sns# posi=pd.read_csv("D://Files//datasets//CitiesLatLon_China.csv")posi=pd.read_excel("D://Files//datasets//2015Cities-CHINA.xlsx")lat = np.array(posi["lat"][0:120]) # 獲取維度之維度值lon = np.array(posi["lon"][0:120]) # 獲取經度值pop = np.array(posi["pop"][0:120],dtype=float) # 獲取人口數，轉化為numpy浮點型gdp = np.array(posi["GDP"][0:120],dtype=float) # 獲取人口數，轉化為numpy浮點型size=(pop/np.max(pop))*100 # 繪制散點圖時圖形的大小，如果之前pop不轉換為浮點型會沒有大小不一的效果# size=(gdp/np.max(gdp))*100 # 繪制散點圖時圖形的大小，如果之前pop不轉換為浮點型會沒有大小不一的效果map = Basemap(projection='stere', lat_0=35, lon_0=110, llcrnrlon=82.33, llcrnrlat=3.01, urcrnrlon=138.16, urcrnrlat=53.123,resolution='l',area_thresh=10000,rsphere=6371200.)map.drawcoastlines() map.drawcountries() map.drawcounties()map.readshapefile("D://GoogleDownload//CHN_adm_shp//CHN_adm1",'states',drawbounds=True)map.drawmapboundary()parallels = np.arange(0.,90,10.) map.drawparallels(parallels,labels=[1,0,0,0],fontsize=10) # 繪制緯線meridians = np.arange(80.,140.,10.)map.drawmeridians(meridians,labels=[0,0,0,1],fontsize=10) # 繪制經線x,y = map(lon,lat)# map.scatter(x,y,edgecolors='r',facecolors='r',marker='*',s=320)map.scatter(x,y,s=size)plt.title("Population Distribution in China")plt.show()