folium是python的一個用來繪製地圖，並在地圖上打點，畫圈，做顏色標記的工具類。簡單易學，和pandas可以很好的融合，是居家必備良品。

一 基本功能演示

import folium
import webbrowser
m=folium.Map(location=[40.009867,116.485994],zoom_start=10) # 繪製地圖，確定聚焦點
folium.Marker([40.2,116.7],popup='浮標上面的那個文字').add_to(m) # 定一個點，放到地圖m上
folium.Marker([40.22,116.72],popup='浮標上面的那個文字',icon=folium.Icon(color='red')).add_to(m)
# 把浮標變成紅色
folium.Marker([40.24,116.74],icon=folium.Icon(color='green',icon='info-sign')).add_to(m)
# 浮標改圖樣
#標記一個空心的圈
folium.Circle(
 location=[40.2,117.7],radius=10000,color='crimson',popup='popup',fill=False
).add_to(m)
#標記一個實心圓
folium.CircleMarker(
 location=[39.2,radius=100,color='#DC143C',#圈的顏色
 fill=True,fill_color='#6495ED' #填充顏色
).add_to(m)
m.save('f1.html')
webbrowser.open('f1.html')

另外，folium還支援互動，比如滑鼠點選的地方顯示經緯度，或者直接在點選過的地方標記一個icon

import folium
import webbrowser as wb
# 地圖上懸浮顯示經緯度
m = folium.Map(
 location=[36.68159,117.103565],zoom_start=10
)
m.add_child(folium.LatLngPopup())
# 手動打點功能
m.add_child(
 folium.ClickForMarker(popup='Waypoint')
)
m.save('f2.html')
wb.open('f2.html')

二 使用folium繪製散點圖，熱力圖

熱力圖,現實中資料的量級不好控制，有時候用folium畫出的熱力圖，效果往往不是太好。

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import folium
import webbrowser
from folium.plugins import HeatMap
#匯入資料集：
posi = pd.read_excel("D:/Python/File/Cities2015.xlsx")
posi = posi.dropna()
#生成所需要的陣列格式資料：
lat = np.array(posi["lat"][0:len(posi)])
lon = np.array(posi["lon"][0:len(posi)])
pop = np.array(posi["pop"][0:len(posi)],dtype=float)
gdp = np.array(posi["GDP"][0:len(posi)],dtype=float)
data1 = [[lat[i],lon[i],pop[i]] for i in range(len(posi))]
#建立以高德地圖為底圖的密度圖：
map_osm = folium.Map(
 location=[35,110],zoom_start=5,tiles='http://webrd02.is.autonavi.com/appmaptile?lang=zh_cn&size=1&scale=1&style=8&x={x}&y={y}&z={z}',attr="&copy; <a href="http://ditu.amap.com/" rel="external nofollow" >高德地圖</a>"
 )
#建立以騰訊地圖為底圖的密度圖：
map_osm = folium.Map(
 location=[35,tiles='http://rt{s}.map.gtimg.com/realtimerender?z={z}&x={x}&y={y}&type=vector&style=0',attr="&copy; <a href="http://map.qq.com/" rel="external nofollow" >騰訊地圖</a>"
 )
#生成互動式地圖：
HeatMap(data1).add_to(map_osm)
file_path = r"D:/Python/Image/People.html"
map_osm.save(file_path)
webbrowser.open(file_path)

folium的散點圖更適合作展示，考慮到載入的順暢性，不建議讀取太大的資料，另外其元件可能會讀一些外網的js，如果所在的網路不能訪問google可能效果無法展示。解決辦法是把裡面的js地址替換成國內的映象。

import pandas as pd
import numpy as np
import os
import folium
from folium import plugins
import webbrowser
import geopandas as gp
#資料匯入：
full = pd.read_excel("D:/Python/File/Cities2015.xlsx")
full = full.dropna()
#建立地圖物件：
schools_map = folium.Map(location=[full['lat'].mean(),full['lon'].mean()],zoom_start=10)
marker_cluster = plugins.MarkerCluster().add_to(schools_map) 
#標註資料點：
for name,row in full.iterrows():
 folium.Marker([row["lat"],row["lon"]],popup="{0}:{1}".format(row["cities"],row["GDP"])).add_to(marker_cluster) 
#逐行讀取經緯度，數值，並且打點
#folium.RegularPolygonMarker([row["lat"],row["GDP"]),number_of_sides=10,radius=5).add_to(marker_cluster)
schools_map.save('schools_map.html') #儲存到本地
webbrowser.open('schools_map.html') #在瀏覽器中開啟

除此之外folium還可以繪製填充圖，填充圖比較素顏，如下圖

這裡有一些官方示例，感興趣可以看下 ：

https://nbviewer.jupyter.org/github/python-visualization/folium/tree/master/examples/

補充：Python遙感視覺化 — folium模組展示熱力圖

“本節通過folium模組來繪製全國PM2.5熱力分佈圖，並生成對應的html檔案。”

今天的遙感之美—歌曲《歐若拉》中的阿拉斯加。阿拉斯加州位於北美大陸西北端，東與加拿大接壤，另三面環北冰洋、白令海和北太平洋。衛星俯瞰神祕北極圈，阿拉斯加的山巔，誰的臉出現海角的天邊（盜用歌詞捂臉）。

哥倫比亞冰川位於美國阿拉斯加州，從海拔3,050米的冰原開始下降，沿著楚加奇山脈的側翼下降，進入一個狹窄的入口，通往阿拉斯加東南部的威廉王子灣，它是世界上變化最快的冰川之一。科學家使用Landsat 4,5,7和8跟蹤哥倫比亞冰川的變化已超過30年。哥倫比亞冰川是一個大型的潮水冰川，最終流入大海。

由Landsat系列衛星捕獲的假彩色影象顯示了自1986年以來冰川及其周圍景觀的變化。影象由以下感測器收集—專題製圖儀（TM），增強型專題製圖儀（ETM +）和陸地成像儀（OLI）—來自四種不同的Landsat衛星（4,7和8）。

Landsat影象結合了電磁波譜的短波紅外，近紅外和綠光波段。通過這種波長組合，雪和冰呈現明亮的青色，植被為綠色，云為白色或淺橙色，水體為深藍色。暴露的基岩呈棕色，而冰川表面的岩石碎片呈灰色。

在過去三十年裡，終點站向北退縮了20公里。在某些年份，終點站退縮了一公里以上，但速度不均勻。例如，終點站的運動在2000年至2006年之間停滯不前，因為大努納塔克峰和卡丁峰（直接向西）限制了冰川的運動並將冰塊固定。自20世紀80年代以來，冰川已經失去了其總厚度和體積的一半左右（譯自Landsat官網）。

folium是Python中一個繪製地圖的模組，並可以在地圖（底圖）上打點，畫圈，做顏色標記的工具類。簡單易學，和pandas可以很好的融合，是地圖視覺化的一款神器。

在命令列中直接線上安裝即可，快速、簡潔、方便、高效。

pip install folium

這個開源庫中有許多來自OpenStreetMap、MapQuest Open、MapQuestOpen Aerial、Mapbox和Stamen的內建地圖元件，而且支援使用Mapbox或Cloudmade的API金鑰來定製個性化的地圖元件。Folium支援GeoJSON和TopoJSON兩種檔案格式的疊加，也可以將資料連線到這兩種檔案格式的疊加層，最後可使用color-brewer配色方案建立分佈圖。

本節先來展示一下它的簡單應用，主要以2018年1月全國1000多個PM2.5地面觀測站點為例，將這些資料以熱力圖（heat map）的形式展現給大家，並生成相應的html檔案。

程式碼實現：

# _*_ coding: utf-8 _*_
__author__ = 'xbr'
__date__ = '2019/1/9 15:47'
 
import numpy as np
import pandas as pd
import folium
import webbrowser
from folium.plugins import HeatMap
 
 
# 讀取csv檔案,以Dataframe形式儲存
df = pd.read_csv(r"D:\data\PM25-20180101.csv")
# 獲取資料個數
num = df.shape[0]
# 獲取緯度
lat = np.array(df["lat"][0:num])
# 獲取經度
lon = np.array(df["lon"][0:num])
# 獲取PM2.5，轉化為numpy浮點型
pm25 = np.array(df["PM25"][0:num],dtype=float)
# 將資料製作成[lats,lons,weights]的形式
data1 = [[lat[i],pm25[i]] for i in range(num)]
# 繪製Map，中心經緯度[32,120],開始縮放程度是5倍
map_osm = folium.Map(location=[32,zoom_start=5)
# 將熱力圖新增到前面建立的map裡
HeatMap(data1).add_to(map_osm)
 
file_path = r"D:\AirQualityMap.html"
# 儲存為html檔案
map_osm.save(file_path)
# 預設瀏覽器開啟
webbrowser.open(file_path)

結果圖：

對結果圖區域性放大：

對結果圖區域性放大：

縮小後全景圖：

以上為個人經驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支援我們。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。