1 簡介

我們經(jīng)常會在一些「PPT報告」或者「宣傳廣告」中看到一些比較抽象的地圖，它們都是在正常地圖的基礎上，通過置換幾何元素，來實現(xiàn)出較為抽象的效果，這類的作品非常之多，因此本文不模仿實際的某幅作品，而是制作出下面三類抽象地圖：

圖1

2 基于Python模仿常見抽象地圖

對應圖１，我們下面來分別模仿３類抽象地圖，首先準備一下要用到的中國地圖數(shù)據(jù)，我們偷個懶直接使用高德開源的地圖數(shù)據(jù)接口：

圖2

為了方便和簡化之后的運算，我們利用unary_union來將融合所有要素為一個：

圖3

這樣我們的基礎數(shù)據(jù)就準備好了~

2.1 向外環(huán)形擴散的地圖

首先我們來制作圖1左圖所示，從以某個點為圓心，向外環(huán)形擴散的地圖，原理其實很簡單，只需要定義圓心坐標，接著向外按照等差數(shù)列，依次擴大半徑距離計算緩沖區(qū)的輪廓線：

from?shapely.geometry?import?Point
import?matplotlib.pyplot?as?plt

fig,?ax?=?plt.subplots(figsize=(8,?8))

#?以重慶為圓心，生成向外的環(huán)形線，間隔為80公里
center?=?gpd.GeoSeries([Point((106.546737,?29.566598))],?crs='EPSG:4326').to_crs(albers_proj)
circles?=?gpd.GeoSeries([center[0].buffer(i*1000*80).boundary?for?i?in?range(1,?45)],?crs=albers_proj)

ax?=?china_total.plot(ax=ax,?facecolor='none',?edgecolor='black')
ax?=?circles.plot(ax=ax)

圖4

可以看到目前生成的環(huán)形線已經(jīng)可以覆蓋中國全境，最后用china_total來裁剪即可：

fig,?ax?=?plt.subplots(figsize=(8,?8))

#?用china_total作為蒙版從circles中裁切出繪圖所需部分
ax?=?gpd.clip(circles,?mask=china_total).plot(ax=ax,?color='white')

ax.set_facecolor('#4a4db7')

fig.set_facecolor('#4a4db7')

ax.set_xticks([])
ax.set_yticks([])

ax.spines['left'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['bottom'].set_color('none')

fig.savefig('圖5.png',?dpi=500,?bbox_inches='tight',?pad_inches=0)

圖5

在這幅圖的基礎上，你就可以添加其他的文字標注等元素，形成配圖，使得你的報告更加高級。

2.2 像素風格地圖

接著我們來制作圖1中圖所示的由方塊組成的像素風格地圖，原理也很簡單，生成覆蓋china_total范圍的網(wǎng)格:

from?shapely.geometry?import?MultiLineString
from?shapely.ops?import?polygonize?#?用于將交叉線轉換為網(wǎng)格面
import?numpy?as?np

#?提取china_total左下角與右上角坐標
xmin,?ymin,?xmax,?ymax?=?china_total.total_bounds
xmin,?ymin,?xmax,?ymax?=?int(xmin),?int(ymin),?int(xmax),?int(ymax)

#?創(chuàng)建x方向上的所有坐標位置，間距50公里
x?=?np.arange(xmin,?xmax,?50*1000)

#?創(chuàng)建y方向上的所有坐標位置，間距50公里
y?=?np.arange(ymin,?ymax,?50*1000)

#?生成全部交叉線坐標信息
hlines?=?[((x1,?yi),?(x2,?yi))?for?x1,?x2?in?zip(x[:-1],?x[1:])?for?yi?in?y]
vlines?=?[((xi,?y1),?(xi,?y2))?for?y1,?y2?in?zip(y[:-1],?y[1:])?for?xi?in?x]

grids?=?gpd.GeoSeries(list(polygonize(MultiLineString(hlines?+?vlines))),?crs=albers_proj)
grids.plot(facecolor='none',?edgecolor='black')

圖6

再向內緩沖一定的距離，即可得到結果：

圖7

2.3 由不規(guī)則多邊形拼湊的地圖

最后我們來制作圖1右圖所示的由不規(guī)則多邊形拼湊的地圖，需要用到「泰森多邊形」，我們可以通過pip install geovoronoi來安裝輔助庫。

因為泰森多邊形需要從點出發(fā)創(chuàng)建多邊形，因此我們可以生成目標面內部的隨機散點，再作為輸入來生成所需的多邊形：

from?geovoronoi?import?voronoi_regions_from_coords


np.random.seed(42)
coords?=?gpd.GeoSeries([Point(x,?y)?for?x,?y?in?zip(np.random.uniform(xmin,?xmax,?1000),?
????????????????????????????????????????????????????np.random.uniform(ymin,?ymax,?1000))],
???????????????????????crs=albers_proj)

#?得到china_total內部的散點坐標數(shù)組
coords?=?coords[coords.within(china_total[0])]

#?利用geovoronoi得到所需的泰森多邊形，其中poly_shapes即為我們需要的多邊形
poly_shapes,?pts,?poly_to_pt_assignments?=?voronoi_regions_from_coords(np.array(coords.apply(lambda?g:?(g.x,?g.y)).tolist()),?
???????????????????????????????????????????????????????????????????????china_total[0])

fig,?ax?=?plt.subplots(figsize=(8,?8))

ax?=?china_total.plot(ax=ax,?facecolor='none',?
??????????????????????edgecolor='white',?linewidth=0.5)

(
????gpd
????.GeoSeries(poly_shapes)
????.buffer(-10*1000)
????.plot(ax=ax,?
??????????facecolor='white',
??????????linewidth=0.2)
)

ax.set_xticks([])
ax.set_yticks([])

ax.set_facecolor('#4a4db7')
fig.set_facecolor('#4a4db7')

ax.spines['left'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['bottom'].set_color('none')

fig.savefig('圖8.png',?dpi=500,?bbox_inches='tight',?pad_inches=0)