Python 的库是一个强大的工具，用于转换和可视化类似于 ArcGIS 或 QGIS 的地理数据。 库将 Python 的多功能性与地球科学家、卫生专业人员甚至地方政府使用的制图和投影制图功能结合在一起。 地理信息系统 (GIS) 可用于分析基于位置的数据，并使用户能够可视化可能取决于地理位置的统计数据，否则可能与其他分析方法不明确。

在本教程中，我将探索包括纬度和经度点在内的不同数据，以使用 Python 中可用的可视化工具分析其地理变异性。

库简单绘图
Python 示例库（此处）是学习如何在 Python 中绘制 GIS 数据的绝佳资源。 首先，我想创建一个简单的示例来测试工具包是否正常工作。

Python代码
如果您最终无法生成上面的图，则可能是 Python 和库的安装存在错误。 库需要许多其他库，因此请确保在推进之前处理与库相关的任何错误。

映射 CSV 数据
在下面的示例中，我使用的是此处找到的 ASOS 站文件。 我已经重新格式化它，以便使用 Python 的 ‘csv’ 库轻松阅读。 .csv 格式的文件可以在下面找到。 下载文件并确保它被命名为“asos_stations.csv”——这应该是默认名称。 确保它与本教程中使用的项目和代码保存在同一文件夹中。 下载文件后，运行下面的 csv 点绘图仪代码并验证它是否已将数百个点绘制到世界地图上。

Python代码
如果我们只取 UTC -5 和 UTC -8（美国大陆）之间的数据，我们可以得到一个更清晰的图，真正显示 ASOS 站的分布：

映射有趣的数据
现在我们已经创建了一个可以读取 .csv 文件和绘制地理点的例程，让我们创建一些有趣的可视化，我们可以操纵它们来讲述一个故事。 在下面的例子中，我仍在使用 ASOS 站 .csv 文件，但现在我将高程合并到颜色图中，以给点一个颜色编码的分布。

Python代码
本教程展示了 Python 的工具包的强大功能以及如何使用公开可用的数据来映射地理数据。 通过在天气、地理、航空甚至医疗服务中的应用，人们可以看到这一工具的强大功能。 以地理格式组装数据很容易，Python 中可用的工具通过其专门为 GIS 应用程序设计的功能强大的工具箱和库使数据易于处理。

详情参阅http://viadean.com/py_mapping.html