㈠ python调用百度地图API实现经纬度换算、热力地图全流程指南
本文旨在指导开发者如何利用Python调用网络地图API实现经纬度转换与热力地图制作。地图数据可视化应用广泛，支持多种工具，如Excel的Power Map包、数据分析软件的地图库、在线交互工具等，但自定义可视化地图也受到许多专业人士青睐。通过调用网络地图API，用户能够实现地图的个性化构建。
过程始于获取数据源，以2017年1月70个大中城市新建住宅价格指数作为示例。数据整理为两列，包括城市名称与房价指数，存储为CSV格式文件。在实际操作中，数据通常通过爬虫技术获取。
实现地图可视化的第一步是获取城市坐标，即经纬度。这需要使用网络地图API的Geocoding服务。为了使用API，用户需在网络地图开放平台注册并获取API密钥。注册过程涉及账号登录、个人信息填写及邮箱验证等步骤。在完成注册后，用户可创建应用并获取API密钥。
接下来，通过Python编写函数，实现城市名称到经纬度的批量转换。函数调用API接口，将CSV文件中城市名称作为参数，返回经纬度信息，并将数据转换为JSON格式。转换过程中，确保遵循API返回数据的JSON结构规则，如“lat”、“lng”和“count”字段。
数据准备完成后，用户使用HTML文件与JavaScript API创建热力地图。HTML文件中包含网络地图JavaScript API的源代码，用户需替换代码中的API密钥，并将JSON格式的经纬度数据引入，形成热力地图。在调整地图中心点坐标与级别设置时，用户需确保地图覆盖全国范围，以匹配数据分布。
最后，对热力图中的点最大值进行调整，确保数据展示的准确性和视觉效果。通过浏览器打开HTML文件，即可生成反映2017年1月房价指数的热力地图。
综合上述步骤，用户能够利用Python与网络地图API实现数据的地理可视化，生成反映房价指数的热力地图，直观展示房价上涨热点区域，如合肥、南京、杭州、福州、厦门及广州等。