㈠ python調用百度地圖API實現經緯度換算、熱力地圖全流程指南
本文旨在指導開發者如何利用Python調用網路地圖API實現經緯度轉換與熱力地圖製作。地圖數據可視化應用廣泛，支持多種工具，如Excel的Power Map包、數據分析軟體的地圖庫、在線交互工具等，但自定義可視化地圖也受到許多專業人士青睞。通過調用網路地圖API，用戶能夠實現地圖的個性化構建。
過程始於獲取數據源，以2017年1月70個大中城市新建住宅價格指數作為示例。數據整理為兩列，包括城市名稱與房價指數，存儲為CSV格式文件。在實際操作中，數據通常通過爬蟲技術獲取。
實現地圖可視化的第一步是獲取城市坐標，即經緯度。這需要使用網路地圖API的Geocoding服務。為了使用API，用戶需在網路地圖開放平台注冊並獲取API密鑰。注冊過程涉及賬號登錄、個人信息填寫及郵箱驗證等步驟。在完成注冊後，用戶可創建應用並獲取API密鑰。
接下來，通過Python編寫函數，實現城市名稱到經緯度的批量轉換。函數調用API介面，將CSV文件中城市名稱作為參數，返回經緯度信息，並將數據轉換為JSON格式。轉換過程中，確保遵循API返回數據的JSON結構規則，如「lat」、「lng」和「count」欄位。
數據准備完成後，用戶使用HTML文件與JavaScript API創建熱力地圖。HTML文件中包含網路地圖JavaScript API的源代碼，用戶需替換代碼中的API密鑰，並將JSON格式的經緯度數據引入，形成熱力地圖。在調整地圖中心點坐標與級別設置時，用戶需確保地圖覆蓋全國范圍，以匹配數據分布。
最後，對熱力圖中的點最大值進行調整，確保數據展示的准確性和視覺效果。通過瀏覽器打開HTML文件，即可生成反映2017年1月房價指數的熱力地圖。
綜合上述步驟，用戶能夠利用Python與網路地圖API實現數據的地理可視化，生成反映房價指數的熱力地圖，直觀展示房價上漲熱點區域，如合肥、南京、杭州、福州、廈門及廣州等。