随着地理空间技术逐渐融入数据科学、深度学习和人工智能， 许多程序员和开发人员开始自行创建高效的库， 例如用于 GIS 的 R 库、Python 库等， 它们可以帮助开发简单有效的地图。 因此， 制图逐渐成为 Python 和 R studio 不可或缺的一部分。

Python 编程语言通常被定义为解释型高级通用编程语言。 Python 的设计理念强调代码的可读性， 并显著使用了大量缩进。 它的语言结构和面向对象的方法旨在帮助程序员为小型和大型项目编写清晰的逻辑代码。 受科学、教育、政府和行业创新者的启发， RStudio 为同时使用 R 和 Python 的团队开发免费和开放的 R 工具和企业级专业产品， 以扩展和共享他们的工作。 今天，数百万人在日常生活中下载和使用 RStudio 开源产品， 而成千上万的机构和个人有需要和能力在本地或在线购买商业产品。 根据其网站， R Studio 的使命是为数据科学、科学研究和技术交流创建免费的开源软件。

由于其增强的统计、数据可视化和空间分析功能， GIS 的 R 库的使用正在增长， 而 Python 特别擅长处理文件系统、网络、网络抓取和自动化。 接下来让我们一起阅读本文关于专门用于制图的主要 Python 和 R 库。

Arcpy

ArcPy 是一个 Python 站点软件包， 它提供了一种有用且高效的方式来使用 Python 执行地理数据分析、数据转换、数据管理和地图自动化。 该软件包提供丰富的本地 Python 体验， 提供了代码补全以及每个函数、模块和类的参考文档。

GeoPandas

开源项目 GeoPandas 使在 Python 中处理地理空间数据变得更加容易。 Pandas 扩展了 pandas 使用的数据类型， 以允许对几何类型进行空间操作， 几何运算由 Shapely 执行。

GeoPandas 的目标是使在 Python 中处理地理空间数据变得更加容易。 它结合了 Pandas 和 Shapely 的功能， 在 Pandas 中提供地理空间操作， 并为 Shapely 提供多个几何图形的高级接口。 GeoPandas 能够轻松地在 Python 中执行操作， 否则需要空间数据库（如 PostGIS）。

GDAL

GDAL 是一个用于栅格和矢量地理空间数据格式的翻译库， 由开源地理空间基金会根据 X/MIT 风格的开源许可证发布。 作为一个库， 它为所有支持的格式向调用应用程序提供单个栅格抽象数据模型和单个矢量抽象数据模型， 同时还提供了用于数据转换和处理的各种有用的命令行实用程序。

PySAL

PySAL 是一个旨在支持空间数据科学的开源项目。 它是在修改后的 BSD 许可证下发布的。 它增强了空间数据的可视化， 并且在与 Matplotlib 等工具结合使用时效果很好。

Cartography

它创建地图并将其集成到 R 工作流程中。 该软件包有助于设计制图表示， 例如比例符号、等值线、类型学、流向或不连续性地图。 它还提供了一些改进地图图形显示的功能， 例如地图调色板、布局元素（比例、指北针、标题）、标签或图例。

GGMAPS

用于在来自各种在线来源（如谷歌地图和 Stamen 地图）的静态地图上可视化空间数据和模型。 它包括这些任务通用的工具， 包括地理定位和路由功能。

MapView

Mapview 提供的功能可以非常快速方便​​地创建空间数据的交互式可视化。 它的主要目标是弥合快速（非演示级）交互式绘图与视觉研究空间数据两个方面（几何图形及其属性）之间的差距。