java中怎么⾃⼰画地图_⽤4⾏代码画⼀幅中国地图
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。
python转java代码
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P
andas这个神器，⼀⾏代码搞定：df = pd.read_csv('a.csv')
⾏了，从此以后，df就是这个DataFrame，它本⾝就是⼀个强⼤的数据结构，也可以把它理解成mysql数据库中的⼀张表吧，各种增删改查，求总和，求平均都是⼀⾏代码的事情。所以有这样强⼤的库，研究⼈员有什么理由选择Java？
scikit-learn
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 plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
plt.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：
m = Basemap(llcrnrlon=73, llcrnrlat=18, urcrnrlon=135, urcrnrlat=53)
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：
m = Basemap(llcrnrlon=77, llcrnrlat=14, urcrnrlon=140, urcrnrlat=51, projection='lcc', lat_1=33, lat_2=45, lon_0=100)
这次终于看上去⽐较正常了：
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。
本⽂由马哥教育Python学院提供⽀持。

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