摘要：地图可视化是数据分析中常用的场景，比如做轨迹分析、区域分布分析、地理空间分析等，都会用到地图可视化，通过地图的可视化表达能非常清晰的展现数据在地理空间上的分布。
地图可视化是数据分析中常用的场景，比如做轨迹分析、区域分布分析、地理空间分析等，都会用到地图可视化，通过地图的可视化表达能非常清晰的展现数据在地理空间上的分布。
这里推荐3个我常用的地图可视化分析工具，可视化分析和渲染能力都非常的强大。
其中有依赖Python的第三方可视化库-Basemap，还有基于web的可视化工具-Kepler.gl，也有独立的BI可视化软件-Tableau。
Basemap是一个Python第三方库，可以处理坐标和投影数据，然后基于matplotlib来进行地图可视化，和matplotlib语法一致，所以它其实是matplotlib的一个地图工具拓展。
Basemap可以通过matplotlib在转换后的坐标中绘制等高线、图像、矢量、线条或点，具有创建地图可视化的所有功能，而且它提供了海岸线、河流等数据集，能绘制各种地图。
可以通过pip安装basemap，然后你必须同时安装matplotlib，才能绘制地图。
basemap使用很简单，比如绘制一个海岸线
from mpl_toolkits.basemap import Basemapimport matplotlib.pyplot as pltm = Basemap(width=12000000,height=9000000,projection='lcc', resolution='c',lat_1=45.,lat_2=55,lat_0=50,lon_0=-107.)m.drawcoastlinesm.drawmapboundary(fill_color='aqua') m.fillcontinents(color='coral',lake_color='aqua')plt.showBasemap能绘制的地图形式非常多，以下是示例：
Kepler.gl 是一个非常的强大的地理空间可视化工具，做出来的图非常漂亮，主要用来设计一些酷炫的空间图表，比如飞机的航线图等。
Kepler.gl可以用于大规模数据集的可视化，而且它是开源的，你能依据协议嵌入到你自己的应用中，比如网站、APP、客户端等。
在Kepler.gl上传数据并绘制地图。
Kepler.gl提供了各种类型示例图，你可以上传数据进行绘制。
Tableau不同于前两个地图工具，它其实是一个专业的BI软件，但它的地图图表制作能力同样强大，非常适合绘制商业化的可视化地图，比如全国各城市的销售分布、不同地区的人口密度等。
Tableau比Power BI用起来更简单，用起来就几个步骤：连接数据、分析数据、制作图表。
新手操作三大件：
1、连接数据？可以连接excel、csv以及mysql等各种数据库
2、了解什么是度量和维度？度量就是数据表中的数值数据，维度是类别数据
3、看看tableau中的各类图表？柱状图、点图、线图、饼图、直方图、地图等等
前面展示的只是Tableau基础的地图绘制功能，它可以绘制非常好看的图。
来源：朱卫军AI
