使用Plotly画中国地图

本文将详细介绍使用Plotly库在Python环境下实现绘制中国地图，并探讨如何在地图中展示省份、城市数据，以及如何美化地图样式。

一、绘制中国地图

使用Plotly绘制中国地图非常简单，只需要安装Plotly库，调用绘图函数即可。下面是一个简单的示例代码，Python版本为3.7：

import plotly.graph_objs as go
import plotly.io as pio

# 构造地图数据
data = [go.Choropleth(
    locations=['CN'],  # 只绘制中国地图
    z=[1],  # 给每个区域赋值，这里只需要赋值1
    locationmode='ISO-3',  # 国际标准的表示区域的方式
    colorscale=[[0, '#FFFFFF'], [1, '#AAAAAA']],  # 设置颜色，白色和深灰色
    showscale=False)]  # 不显示标尺

# 设置布局
layout = go.Layout(geo=dict(showframe=False,   # 不显示边框
                             showcoastlines=False,  # 不显示海岸线
                             projection=dict(type='mercator')))  # 设置地图的投射方式（投影方式）

# 绘制地图
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
pio.show(fig)

运行上述代码，就可以看到生成的中国地图。绘制中国地图的核心组件是Choropleth。这个组件可以用来绘制各种类型的地图（如国家地图、行政区域地图、城市地图等），只需要提供相应的数据即可。

二、展示省份、城市数据

在地图上展示省份或城市的数据，需要使用到中国的行政区划数据。这里推荐使用的是中华人民共和国民政部发布的“中华人民共和国行政区划代码”。我们可以使用Python的pandas库导入csv格式的行政区划数据，然后进行地图绘制。

1. 绘制省份地图

我们可以通过合并Excel表格的方式，将每个省份的数据都整合到一个Excel文件中。下面是一个示例代码，用于绘制各省份人口分布图：

import pandas as pd
import plotly.graph_objs as go
import plotly.io as pio

# 读取省份数据
df = pd.read_excel('population.xlsx')

# 计算省份人口所占比例，最大为1，最小为0.1
df['Proportion'] = df['Population'] / df['Population'].max() * 0.9 + 0.1

# 构建地图数据
data = [go.Choropleth(
    locations=df['Code'],  # 省份的行政区划代码
    text=df['Province'],   # 省份名称
    z=df['Proportion'],    # 省份人口所占比例
    locationmode='ISO-3',
    colorscale='Reds',
    autocolorscale=False,
    marker_line_color='white')]

# 设置布局
layout = go.Layout(title='中国各省份人口分布图',
                   geo=dict(showframe=False,
                            showcoastlines=False,
                            projection=dict(type='mercator')))

# 绘制地图
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)

# 显示地图
pio.show(fig)

上述代码中，`pd.read_excel('population.xlsx')`读取了一个Excel文件，里面包含了各个省份的行政区划代码、人口数等信息；通过计算每个省份的人口所占比例，可以控制各个省份在地图中的显示大小。

2. 绘制城市点状地图

在地图上展示城市数据，可以使用散点图或点状地图。下面是一个简单的点状地图示例：

import pandas as pd
import plotly.graph_objs as go
import plotly.io as pio

# 读取城市数据
df = pd.read_excel('cities.xlsx')

# 构建地图数据
data = [go.Scattergeo(
    lon=df['Longitude'],    # 经度
    lat=df['Latitude'],     # 纬度
    text=df['City'],        # 城市名
    mode='markers',
    marker=dict(size=df['Population'] / 500000,  # 点的大小，和城市人口数相关
                color=df['GDP'],
                colorbar=dict(title='GDP'),
                colorscale='Blues'))]

# 设置布局
layout = go.Layout(title='中国城市经济发展情况（点状地图）',
                   geo=dict(showframe=False,
                            showcoastlines=False,
                            projection=dict(type='mercator')))

# 绘制地图
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)

# 显示地图
pio.show(fig)

上述代码中，`pd.read_excel('cities.xlsx')`读取了一个Excel文件，包含了各个城市的名称、经纬度、人口、GDP等信息。根据每个城市的经纬度和相关指标值（如人口、GDP等），在地图上绘制相应的点，点的大小和颜色可以根据指标赋值不同的数值，以达到更好的可视化效果。

三、美化地图样式

地图的样式美化可以从多个方面进行。下面介绍几种常用的美化方式。

1. 调整地图颜色

地图颜色是一个非常重要的调整点，可以根据需求进行个性化的设置。Plotly提供了多种颜色序列，可以通过传入相应的参数进行设置。例如：

data = [go.Choropleth(
    locations=df['Code'],
    text=df['Province'],
    z=df['Proportion'],
    locationmode='ISO-3',
    autocolorscale=False,
    colorscale=[
        [0.0, '#FFE4E1'],   # 粉红色
        [0.5, '#FFB6C1'],   # 浅粉红色
        [1.0, '#FF69B4']    # 热情的粉红色
    ],
    marker_line_color='white')]

上述代码中，`colorscale`参数设置了三个颜色，用于表示比例大小的不同程度。可通过 `autocolorscale=False`将色彩积分设置为手动，以控制自己的色彩映射。

2. 自定义标注

地图上的标注（例如省份名称、城市名称）是非常重要的，可以使用Plotly的标注组件go.Annotation()进行自定义。例如：

data = [go.Scattergeo(
    lon=df['Longitude'],
    lat=df['Latitude'],
    text=df['City'],
    mode='markers',
    marker=dict(size=df['Population'] / 500000,
                color=df['GDP'],
                colorbar=dict(title='GDP'),
                colorscale='Blues'))]

annotations = [
    dict(
        showarrow=False,
        align='right',
        text='北京',
        lon=116.4074,   # 经度
        lat=39.9042,    # 纬度
        font=dict(size=12)
    ),
    dict(
        showarrow=False,
        align='right',
        text='上海',
        lon=121.4737,
        lat=31.2304,
        font=dict(size=12)
    )]

layout = go.Layout(
    title='中国城市经济发展情况（点状地图）',
    geo=dict(
        showframe=False,
        showcoastlines=False,
        projection=dict(type='mercator')),
    annotations=annotations)

# 绘制地图
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)

# 显示地图
pio.show(fig)

上述代码中，`annoations`参数设置了两个标注，表示北京和上海的位置。标注的位置需要按照经纬度进行设置。

3. 修改地图显示范围

默认情况下，地图的显示范围是根据数据自适应的。有时候，我们需要手动控制地图的显示范围，例如只显示中国的西南部分。可以通过设置`layout.geo.fitbounds`属性来实现，例如：

layout = go.Layout(
    title='中国城市经济发展情况（点状地图）',
    geo=dict(showframe=False,
             showcoastlines=False,
             projection=dict(type='mercator'),
             fitbounds='locations'))

上述代码中，设置了`fitbounds='locations'`，表示按照地图的数据范围进行自适应调整。

四、总结

本文介绍的内容包括使用Plotly绘制中国地图、展示省份、城市数据、美化地图样式等。使用Plotly可以很方便地进行数据可视化，并且支持非常多的图表类型，包括常用的散点图、折线图、柱状图、热力图等。