基于地图的可视化数据应用方便且易于实现，有很多方法来实现地图可视化。包括excel的power map包、在线交互地图可视化工具，如Echarts、Tableau Public、polyMaps等，及地图库。这里实现的是通过软件调用百度地图的api，自己DIY可视化地图，这种办法需要软件编程知识，并熟悉地图api的具体用法。下面以一个简单的需求出发，通过python调用百度地图API实现地点信息转换及房价指数热力地图，这其中需要申请密钥、批量经纬度换算、转换成js数据、百度热力地图api调参等过程。
百度地图开发平台提供了各式各样的API可供开发者调用，而本文则涉及到了其中的Place API和Geocoding API。
其中Place API用于查询某个地点信息的经纬度坐标；Geocoding API用于查询某个经纬度坐标的结构化地址。
参考文档如下：
Place API：/index.php?title=webapi/guide/webservice-placeapi
GeocodingAPI：/index.php?title=webapi/guide/webservice-geocoding
一 问题需求
根据房价指数数据，进行Python编程使用百度地图API实现地点信息转换，展示房价指数热力地图
二 解决思路
百度地图api上相关位置的展现是以经纬度为基础的，如北京，其经度（longitude）为：116.395645，纬度（latitude）为：39.929986，在这里需要通过百度的Geocoding API来获取不同城市的经纬度坐标。
因此可通过csv数据文件导入python，通过调用百度地图API，批量获取所有城市的坐标信息。
根据得到得json数据绘制热力地图。
三 地点信息转换
1. 开发第一步：注册密钥
在做所有工作之前，需要注册百度地图api（首先你要用百度的账号）以获取免费的密钥，才能完全使用该api。登录网址：/ 首页点击申请密钥按钮，经过填写个人信息、邮箱注册等注册成功之后在开放平台上点击“创建应用”，填写相关信息，填写应用的名字，并在IP白名单框里输入访问白名单，如果不清楚自己的IP地址，可设置为：0.0.0.0/0，注意：百度提醒它会有泄露使用的风险。提交后，在你创建应用的访问应用（AK）那一栏就是你的密钥。
2. 整理城市房地产数据
初始数据为3月份70个大中城市商品住宅销售价格变动情况，国家统计局网站公布的数据链接为：http://www./tjsj/zxfb/04/t0418_1594610.html，数据整理为03house.c's'v，为两列（城市city、房价指数price），并保存为csv格式。
3. 信息转换实现1）编写中文城市地址获取城市地图信息函数getBaidulnglat2）读03house.csv，逐个城市调用getBaidulnglat3）百度Web服务API下的Geocoding API接口来获取你所需要地址的经纬度坐标并转化为json结构的数据
import json,csvfrom urllib.request import urlopen, quotedef getBaidulnglat(address):url = 'http://api./geocoder/v2/'output = 'json' # 百度地图API可以指定JSON或者XML的返回数据ak = 'MMMMMMMMMMMs9SG539999999xxxxx'add = quote(address)# 防止中文出现乱码，先用quote进行编码url = url + '?' + 'address=' + add + '&output=' + output + '&ak=' + akreq = urlopen(url)res = req.read().decode() # 对返回的response对象，将其他编码的字符串解码成unicodetemp = json.loads(res) # 对json数据进行解析return tempfile = open(r'files\\baiduapi_point.json','w')file1 = open(r'files\\baiduapi_citys.json','w') with open(r'files\\03house.csv', 'r') as csvfile:reader = csv.reader(csvfile)for line in reader:if reader.line_num == 1:continueb = line[0].strip() # 第一列cityc = line[1].strip() getcity = getBaidulnglat(b) # 调用函数获取API返回包lng = getBaidulnglat(b)['result']['location']['lng']# 调用函数获取经度lat = getBaidulnglat(b)['result']['location']['lat']# 获取纬度str_temp = '{"lat":' + str(lat) + ',"lng":' + str(lng) + ',"count":' + str(c) +'},'file.write(str_temp) file1.write(str(getcity))file.close() file1.close()
baiduapi_point.json 的输出内容如下：
四 制作热力地图
1. 从百度开发平台获取初始HTML代码
我们先建立一个html文件，将/map/jsdemo.htm#c1_15网址中源代码复制过来，首先将代码中的ak换成你自己的密钥；（注意：这个密钥和前面python里面调用百度API的密钥不一样， 需要在刚才创建密钥的地方重新创建一个，并选择密钥类型为前端，用来支持调用baidu的javascriptAPI）
2. 更新数据。将前面生成的baiduapi_point.json文件里的数据复制出来，替换掉HTML代码中var points =[ ]里的内容
3. 设置热力地图中心点和地图级别，这里以西安为中心点，级别为5。 百度地图JavaScript API热力图默认的是以天安门为中心的北京区域地图，因此需要对热力图中“设置中心点坐标和地图级别”的部分进行修改成合适的中心点与地图级别。（见下图），具体设置可以参考百度创建地图api中：http://api./lbsapi/creatmap/
4.热点图代码中的点最大值进行修改为150。 因为大部分price数据（也就是points里的count）都超过了100（默认最大为100）。
5. 效果展示。 运行本地HTML文件即可。
6. 扩展说明。 这里使用本地页面进行实现， 动态页面类似，不赘述。
五 另一个例子（地址信息转换）
另一个例子，百度地图API可以指定JSON或者XML的返回数据，本例子展示不同返回格式的用法，Place API使用的返回格式为JSON，Geocoding API使用的返回格式为XML，两种格式的处理方法稍有不同。
#encoding=utf-8'''使用Place API把从文本中提取出的地址转换为对应的经纬度坐标，再使用Geocoding API把经纬度坐标转换为结构化地址。'''from xml.etree import ElementTree import json import urllib.requestsearch=urllib.parse.quote(u'武汉'.encode('utf-8')) region=urllib.parse.quote(u'西安'.encode('utf-8'))url="http://api./place/v2/search?query=%s®ion=%s&city_limit=true&output=json&ak=你的AK"%(search,region)req = urllib.request.urlopen(url)#JSON格式的返回数据res = req.read().decode("utf-8") #将其他编码的字符串解码成unicodetemp = json.loads(res)print (temp)address = temp['results'][0]['address']#地址location = temp['results'][0]['location'] #经纬度坐标print (address,location)lat = str(location['lat'])#纬度坐标 lng = str(location['lng'])#经度坐标 url2 = 'http://api./geocoder/v2/?callback=renderReverse&location='+lat+','+lng+'&output=xml&pois=1&ak=你的AK'req2 = urllib.request.urlopen(url2)#XML格式的返回数据res2 = req2.read().decode("utf-8")#将其他编码的字符串解码成unicoderoot = ElementTree.fromstring(res2)#解析XML时直接将字符串转换为一个Element，解析树的根节点node_find = root.find('result/formatted_address')#find()用于查找属于某个tag的第一个element，这里查找结构化地址print(node_find.text)#输出结构化的地址
