译自：http://www.marknagelberg.com/overview-python-and-non-python-mapping-tools-for-data-scientists/

理解数据常常要基于地图。因此，数据科学家应该要了解主要的地图工具。

我以前就常用到地图工具。如今，作为温尼伯市的交通资产数据科学家，我更要好好了解各类地图工具了。

可介绍的工具有很多。不过我的主要语言是Python，所以会从Python地图生态说起，后面再介绍其他的地图类软体。

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Python地图工具

GeoPandas

GeoPandas是一个很棒的库，从Python中提取地理数据非常简单。

GeoPandas的核心库就是大家熟知的Pandas。实际上，它一开始就是在pandas基础上封装的，扩展出类似于「GeoSeries」和」GeoDataFram」这样的数据结构，自然也就有了类似Pandas的操作便利。

GeoPandas还封装了地理数据分析

工具sharply和fiona，而地理绘图功能则来与descartes和matplotlib。

在GeoPandas里读取空间数据和在pandas里是一样的，并且读取常见的空间数据GeoJSON和ESRI文件都没有问题。下载数据后，可以方便地制作投影、进行几何操作、以地理形式聚合数据、在空间节点合并数据及采取地理编码（基于地理编码包geopy)。

Basemap

Basemap是一个基于matplotlib的地理画图库，matplotlib可是python画图库里的祖师爷了。和matplotlib相似，basemap很强大、灵活，而代价就是比较需要花时间倒腾。

注意了，2016年出了个协议，basemap将逐步被Cartopy取代。尽管basemap会被维护到2020年，Matplotlib官网已经说明了所有的开发力量将会集中到Cartopy，用户应该转而使用Cartopy了。所以如果你准备开始使用Basemap，那么考虑使用……

Cartopy

用Cartopy可以实现几何转化和映射。和Basemap类似，Cartopy也是基于matplotplib来绘制地图的。功能强大，几乎什么都可以实现，不过缺点也是类似的：画一个好看的地图颇为耗费时间，需要更多的代码来捣鼓。

Geoplotlib

Geoplotlib也是另一个灵活、强大的Python地图画图库，能创建地图、制作交互地图和可视化动画。我从未用过这个新库，不过大家今后可以多关注。

gmplot

Gmplot可以方便地在谷歌地图上绘制三角形、线条和点，交互与matplotlib相似，这样就可以方便地在谷歌地图上对数据可视化。画图种类包括填充的三角形，打点，散点图，网格线和热图等，是快速简易的互动式地图可视化的好选择。

Maplink

Maplink是用C++写成、Python封装的工具包，用于专业的地图类应用。其目标是开发网路地图应用。目前网路中大量的地图应用如Open-StreetMap和MapBox等，都得益于Mapnik。

Folium

用Folium让你不需要写任何JavaScript代码，就可以使用上流行的leaflet.js框架制作互动式地图。这是一个我最近几个月常常用到的好库。

用Folium可以在地图上画点、线、三角形，创建地区分布图、热图、分层地图（用户可以自行启用或禁用），还可以创建地理数据弹出提示框（这些提示框还支持html，你可以把它们设计得很好看）。还有大量用户可灵活创建和调整的标记和线条，可以用于地图绘制。

总之，Foliium在用途多样、灵活性和编程方便性之间，找到了一个很好的平衡。

Plotly

Plotly是一个公司，他们提供了许多在线的数据分析和可视化工具。Plotly的中心是帮助用户方便地在网路上可视化。用户可以通过Python或R代码，实现基于强大的D3.js库的可视化。大家可以通过他们的网站的展示感受一下多种地图绘制选择。

除了图表和地图工具，他们还有许多相关相关的产品值得了解。其中我特别有兴趣的是Dash，你可以只用Python(不需要JavaScript或HTML），在Dash创建互动式的数据驱动网路应用（主要用来设计仪表板）。我肯定会进一步了解Dash的功能，日后可能还会写一篇相关的博客。

Bokeh

Bokeh是个专门用来创建用于浏览器展示的可视化的库，其中包含了地理数据和地图。和Dash相似，Bokeh可以创建互动式的网路应用，数据实时更新，并对用户输入作出反应（通过「Bokeh Server」实现）。

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其他非Python地图工具

显然在非Python生态里也有许多地图工具，我将简单介绍其中的一些你可能想要关注的。请记得有许多工具没有介绍，我熟悉的只是其中的一部分而已。

Kepler.gl

Kepler是一个基于网路的地理数据探索应用。这个工具很新，在2018年5月末才由Uber发布。你可以在它的网站上在线使用——这是一个用户端的应用，没有伺服器后端，所以所有数据都保存在你的本地机器/伺服器上。你也可以下载Kepler应用，在本地机器或伺服器上运行，或嵌入你已有的网路应用中。

这个工具有很多好的功能，你想要的互动式地图应用功能几乎一应俱全。网站上展示的例子都很好看，软体也很易用（对于非编程用户很友好）。

用户指南里提供了很多Kepler的信息，它能做什么，要怎么做。我希望之后的一些项目可以用到这些工具。

Mapbox

Mapbox提供了一系列的地图工具，帮助开发者创建需要地图与空间数据分析的应用。它提供了从制作漂亮的网站地图，到地理信息处理应用的多种功能。

这个概述介绍了Mapbox可以做些什么，你可以制作个性化地图，添加数据，创建网路和手机应用等。它还提供了额外的功能，如地理编码、导向、空间分析等。尽管Mapbox需要付费，他们好像也有提供有限的免费API服务（价格在此）。

重型地理信息系统（GIS）应用

还有一类很重要的地图工具就是成熟的GIS应用，如ArcGIS和QGIS。它们极其强大，地理数据分析师应该要对它们有所了解。ArcGIS很贵，不过是行业标准，所以值得了解。而免费和开源的QGIS则更为常用。

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