知道经纬度⽤python画路线图_神级程序员教你⽤Python如何python怎么读csv数据
画⼀个中国地图！（好好玩）...
为什么是Python
先来聊聊为什么做数据分析⼀定要⽤ Python 或 R 语⾔。编程语⾔这么多种， Java , PHP 都很成熟，但是为什么在最近热⽕的数据分析领域，很多⼈选择⽤ Python 语⾔？
数据分析只是⼀个需求，理论上来讲，任何语⾔都可以满⾜任何需求，只是⿇烦与简易之别。 Python 这门语⾔诞⽣也相当之早，它的第⼀个版本是 26 年前发表的，曾经(或者说当前)也被⽤于web开发，但是就流⾏程度来说，远远⼲不过 Java 和 PHP 。东⽅不亮西⽅亮，在与 Java⼲仗失败的这20⼏年时光⾥， Python 练就了⼀⾝独门武艺，是 Java 和 PHP 远远不及的(当然以后是不是能追得上来，⽬前还不好说)。你要说做个博客⽹站， Python 的特长不在这⾥， PHP 和 Java 也是分分钟的事情。你要说做个 BBS ⽹站，做个电商⽹站，
PHP ⼿到擒来。 Python在这些⽅⾯和 Java 或者 PHP 竞争，基本就是作死的节奏，虽然也有 django 这样的框架，但流⾏程度远远不及其他语⾔。但在这些年默默的失败背后，有⼀帮研究⼈员⽤ Python ⼲出了⼀些惊天地泣⿁神的神器，使 Python 在数据研究领域做到了除了 R 语⾔以外基本⽆⼈能及的地步。
Jupyter
⾸先，第⼀神器是 Jupyter 。如果你是第⼀次使⽤，可能搞不清楚它的开发者做这么个⿁东西出来⼲什么，说它是博客系统也不像，说它是web服务器也不像，但它就是有⽤。因为我们传统的web开发⾸先想的就是⾯向公众，你做⼀个服务器就是要服务成千上万浏览器的，当然 Jupyter 也可以服务众多浏览器，但它更多的还是⽅便研究⼈员，对研究⼈员来说简直是太⽅便了，你把代码像写⽂章⼀样直接写在输⼊框⾥，然后在本页⾯直接就看到了这个代码的结果，随时修改，随时展现，⽂码混排，是 Markdown 的⼀个增强版，毕竟 Markdown 还只能显⽰⽂字，最多再加上⼀些图⽚，⽽ Jupyter 是可以直接运⾏ Python 代码的。当然，也有些⼈试图在 Jupyter⾥运⾏ PHP 或Java 代码，但显然成不了⽓候。因为 Python 这个语⾔天⽣就是脚本语⾔，可能将来唯⼀有希望往⾥移植的就是 Javascript ，这货也是⼀个脚本语⾔。脚本语⾔的好处就是不⽤编译，⼀⾏⼀个结果。纵观计算机语⾔发展历史，就是⼀个从繁到简的过程，C语⾔需要编译+链接才能运⾏， Java 只要 javac ⼀下，把编译和链接合⼆为⼀， PHP 更简单，直接运⾏就⾏了，连编译都省了。但是还不够直接，因为还要编写⼀个 .php ⽂件存盘，然后才能运⾏，到了 Python 以及其它脚本语⾔这⾥，可以直接在壳⾥运⾏，但最⼤的问题是运⾏可以运⾏，⽆法保存，要保存就⼜要跟传统⽅式⼀样，个编辑器来，或者 vi ，存成⽂件以后才可以运⾏。 Jupyter最⼤的优点就是：它本⾝还是⼀个外壳环境，可以运⾏脚本，但同时也帮你⾃动把这些脚本代码保存了下来，不但保存脚本代码，并且你插在脚本代码当中的所有注释不是普通注释，
⽽是各种格式化的Markdown都⼀并帮你保存下来，并且可以随时修改。所以它兼具了脚本外壳和⽂件管理系统的优点，从此你开发Python代码再也不⽤先在IDE⾥写好代码，然后再到终端⾥去运⾏，⽽直接在⼀个web页⾯上就全部搞定了。Java有这样的⼯具
吗？PHP有这样的⼯具吗？没有，所以我们必须选择Python。
Pandas
第⼆神器是 Pandas。如果我让你读取⼀个csv⽂件，然后求每⼀列数据的平均值，最⼤值，最⼩值，⽅差，⽤Java或PHP怎么做？你⾸先要fopen ⼀个⽂件，然后⼀⾏⼀⾏读进来，再给它整个数据结构，然后弄个循环计算，最后你可能还要 fclose这个⽂件。总之代码⼀坨，⿇烦死。⽽Python语⾔因为有Pandas这个神器，⼀⾏代码搞定：
scikit-learn
第三神器 scikit-learn，⼀般缩写为sclearn，各种机器学习算法，基本上只要你能想得到的，线性回归，逻辑回归，SVM，随机森林，最近邻居等等等等，各种算法全部在 这⾥⾯ ，简⽽⾔之，只有你想不到，没有它做不到，不详述。所以这就是为什么玩机器学习必选Python 的原因，你给我⼀个Java或者PHP有这样多种算法的库来？
matplotlib
第四神器是 matplotlib。如果我让你根据上⾯csv⽂件⾥的信息，画⼀个图，⽤Java
该怎么做？你当然会去第三⽅插件库，然后⼜是⼀通折腾，终于把图做出来，然后编译，然后运⾏。如果我要改配⾊呢？如果我要求画地图呢？如果要画热⼒图呢？那个⿇烦就不是⼀星半点，⽽对于 matplotlib来说，简直就是⼩菜⼀碟。简单的直⽅图就不说了，下⾯重点介绍如何⽤matplotlib配合Basemap画⼀个中国地图。
安装Basemap
先安装相应的组件。我假定你已经都安装好了 Python以及Jupyter等等。如果没有安装的话，就去尝试⼀下brew install python3和brew install jupyter吧，⽹上有很多教程。
然后你需要⽤pip3 install很多我们下⾯可能需要⽤到的库。但是因为我们要⽤⼀个叫做Basemap的库，⽽这个库没有办法⽤简单的pip3 install
安装，所以稍多两个步骤：
brew install geos
开始画图
启动 Jupyter 之后，我们还是本着从最简单的代码开始。先画⼀个世界地图：
import matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.basemap import Basemapplt.figure(figsize=(16,8))m =
Basemap()m.drawcoastlines()plt.show()
前⾯两⾏引⼊相应的库，真正的代码就4⾏，够简单吧。第1⾏甚⾄可以不写，它定义了图的⼤⼩。第2⾏我们创建⼀个地图，第3⾏把海岸线画上，第4⾏显⽰这个地图，就是这样：
你⽤ Java的4⾏代码画⼀个地图出来？
然后我们开始画上国家，⼜是1⾏代码：
m.drawcountries(linewidth=1.5)
就变成了这样：
⽤ Java可能吗？⽤PHP可能吗？如果我们想显⽰中国地图，只需要在创建Basemap时指定⼀下经纬度
就⾏了：
然后就得到了中国地图：
看上去有点变形，这是因为我们没有添加任何投影的原因， Basemap提供24种不同的投影⽅式，你可以⾃⼰⼀个个试⼀下，⽐较常⽤的是兰勃特投影，我们添加⼀下：
这次终于看上去⽐较正常了：
我们想加上省的边界怎么办呢？
Basemap缺省的包⾥没有中国的省区，只有美国的州，毕竟是美国⼈做的嘛。不过好在世界很⼤，有专门的国际组织⼲这事，在 这⾥ 你可以下载全世界任何⼀个国家的⾏政区划Shape⽂件，然后我们给它加上：
然后就得到了下图：
再往后，你还可以往图上改颜⾊啦，写数字啦，这些就留待你研究吧。总之，我想说的是，⽤ Python画地图真的超容易。
最后再为 Java和PHP美⾔⼏句：⼤家分⼯不同，Java和PHP虽然做这样的数字研究不是很⽅便，但还是⾮常适合web开发的，⽽Python 在这⽅⾯并不适合。所以通常的做法是：⾸先⽤Python验证算法，经过⼀系列复杂的计算，把算法确定下来之后，当要应⽤到web上的时候，再⽤Java或者PHP把最终形成的结论重写⼀遍，这样就能充分利⽤各种语⾔的优势。
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