摘要: 1.安装Python包 Python 2.7 numpy pandas 安装VC环境 这里安装免费的精简的VC版本，下载链接[Microsoft Visual C++ 2008 Express Edition] Visual C++提供了一套开发环境：Vis...
1.安装Python包
Python 2.7 numpy pandas
安装VC环境
这里安装免费的精简的VC版本，下载链接[Microsoft Visual C++ 2008 Express Edition] Visual C++提供了一套开发环境：Visual Studio，它是以C++语言和C语言为蓝本的可视化编译、开发环境，用微软的C++语言编写程序，并兼容C语言，可以识别C/C++语言并进行编译等。
编译安装GEOS
软件包的主页是http://trac.osgeo.org/geos/ ，网址http://download.osgeo.org/geos/ 提供了GEOS各个版本的软件包，其版本是geos-3.3.3.tar。
下载解压后的目录如下图所示：
如果VC已经安装完毕，我们就能打开“Visual Studio 命令提示窗”，打开方式如下图所示，点击图中黑色框中的CMD即可。
在命令提示窗中切换到你的VC\bin目录 （即C:\Program Files\Microsoft Visual Studio 9.0\VC>, 打开命令提示窗就已经进入到VC目录，直接输入cd bin即可），然后键入以下命令
C:\Program Files\Microsoft Visual Studio 9.0\VC\bin>vcvars32.bat然后在刚才的命令提示窗中切换到GEOS的解压目录，也就是上面那张图所示的目录，看到我用红色框标注的那两个文件了吗，它们与下面我们要执行的两个命令有关。 依次执行如下连个命令：
E:\geos-3.3.3\geos-3.3.3>autogen.bat
E:\geos-3.3.3\geos-3.3.3>nmake /f makefile.vc src_dir经过漫长的等待（大约3-4分钟），屏幕如走马观花一般走过许多编译信息，希望中途没有差错吧。
下面这张图展示了编译GEOS的全过程
编译完成后软件包体积陡增，从10多M增加到200M左右，下图是编译结束的提示
为GEOS设置环境变量
因为安装Basemap需要调用GEOS包中的一些头文件和编译生成库，所以需要设置环境变量
为了方便，我把编译后的GEOS包（近200M）到C盘根目录下，如下图
设置的环境变量依次是：
新建环境变量GEOS_DIR = C:\geos-3.3.3
新建环境变量include = C:\geos-3.3.3\capi
新建环境变量 lib = C:\geos-3.3.3\src;
后面的两个环境变量名如果已存在，就改为添加即可。
安装Basemap
只需要一个命令，然后等待即可
pip install basemapBasemap 的使用
首先要引入basemap包
from mpl_toolkits.basemap import Basemap定义一个绘制地图的函数basic_map_plot
#程序输入是4个经度纬度参数，表示绘制范围，默认的纬度范围是17.25到20.25度，经度范围是-75到-71度。def basic_map_plot(ax=None, lllat=17.25, urlat=20.25,
lllon=-75, urlon=-71):
# 创建极球面投影的Basemap实例，projection='stere'表示地图类型是极球面，lon_0和lat_0表示地图中心点.
m = Basemap(ax=ax, projection='stere',
lon_0=(urlon + lllon) / 2,
lat_0=(urlat + lllat) / 2,
llcrnrlat=lllat, urcrnrlat=urlat,
llcrnrlon=lllon, urcrnrlon=urlon,
resolution='f')
m.drawcoastlines() #绘制海岸线
m.drawstates() #绘制州界
m.drawcountries() #绘制国界
return m
在地图上绘制坐标点
相关的代码如下：
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
#下面根据中心点的维度和扩展范围计算4个边界参数
lat0 = 18.533333;lon0 = -72.333333;change = 3;
lllat=lat0-change; urlat=lat0+change; lllon=lon0-change; urlon=lon0+change;
#调用basic_map_plot函数绘制基本地图，包括海岸线，国界等。m = basic_map_plot(ax, lllat=lllat, urlat=urlat,lllon=lllon, urlon=urlon)
下面两行获得下一步要绘制的点的坐标（以经度和纬度表示）数据，不必深究，只知道cat_data是个DataFrame对象
code = '2a'
cat_data = data[data['category_%s' % code] == 1]
# 将初始经纬度数据（cat_data.LONGITUDE.values, cat_data.LATITUDE.values）计算经过极球面映射后的坐标.
x, y = m(cat_data.LONGITUDE.values, cat_data.LATITUDE.values)
添加数据
m.plot(x, y, 'k.', alpha=0.5)
ax.set_title('Food shortages reported in Port-au-Prince')
plt.savefig('myfig.png',dpi=400,bbox_inches='tight')
在地图上添加街道数据
源码与前一个基本相同，Python源码如下：
#街道数据的路径
shapefilepath = 'ch08/PortAuPrince_Roads/PortAuPrince_Roads'
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
lat0 = 18.533333;lon0 = -72.333333;change = 0.13;
lllat=lat0-change; urlat=lat0+change; lllon=lon0-change; urlon=lon0+change;
m = basic_map_plot(ax, lllat=lllat, urlat=urlat,lllon=lllon, urlon=urlon)
m.readshapefile(shapefilepath,'roads') #添加街道数据
code = '2a'
cat_data = data[data['category_%s' % code] == 1]
# compute map proj coordinates.
x, y = m(cat_data.LONGITUDE.values, cat_data.LATITUDE.values)
m.plot(x, y, 'k.', alpha=0.5)
ax.set_title('Food shortages reported in Port-au-Prince')
plt.savefig('myfig.png',dpi=400,bbox_inches='tight')
上面代码调用的街道数据是shapefile类型的，ESRI Shapefile（shp），或简称shapefile，是美国环境系统研究所公司（ESRI）开发的一种空间数据开放格式。目前，该文件格式已经成为了地理信息软件界的一个开放标准，这表明ESRI公司在全球的地理信息系统市场的重要性。Shapefile也是一种重要的交换格式，它能够在ESRI与其他公司的产品之间进行数据互操作。
Shapefile文件用于描述几何体对象：点，折线与多边形。例如，Shapefile文件可以存储井、河流、湖泊等空间对象的几何位置。除了几何位置，shp文件也可以存储这些空间对象的属性，例如一条河流的名字，一个城市的温度等等。
本代码所调用的shapefile文件目录如下所示：
给出一个网址http://www.statsilk.com/maps/download-free-shapefile-maps，可以下载某个国家、城市等的地理数据。
