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本篇內(nèi)容主要講解“怎么用Python和用戶實(shí)際地理位置做任意區(qū)域人員流量圖”，感興趣的朋友不妨來(lái)看看。本文介紹的方法操作簡(jiǎn)單快捷，實(shí)用性強(qiáng)。下面就讓小編來(lái)帶大家學(xué)習(xí)“怎么用Python和用戶實(shí)際地理位置做任意區(qū)域人員流量圖”吧!
專注于為中小企業(yè)提供網(wǎng)站建設(shè)、成都做網(wǎng)站服務(wù),電腦端+手機(jī)端+微信端的三站合一,更高效的管理,為中小企業(yè)彭山免費(fèi)做網(wǎng)站提供優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。我們立足成都，凝聚了一批互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)人才，有力地推動(dòng)了千余家企業(yè)的穩(wěn)健成長(zhǎng)，幫助中小企業(yè)通過(guò)網(wǎng)站建設(shè)實(shí)現(xiàn)規(guī)模擴(kuò)充和轉(zhuǎn)變。
一、首先是數(shù)據(jù)獲取數(shù)據(jù)獲取
騰訊其實(shí)開(kāi)放了數(shù)據(jù)接口，但是只能商用：
經(jīng)過(guò)分析發(fā)現(xiàn)，每次請(qǐng)求都會(huì)發(fā)送4個(gè)post請(qǐng)求，每次請(qǐng)求的參數(shù)如下：
rank值從1變化到4，咱也不知道是啥意思，索性就都爬了，大不了再去重
返回?cái)?shù)據(jù)如下：
主要是locs字段，以第一組數(shù)據(jù)為例，3295代表緯度信息，11590代表經(jīng)度信息，分別除100既是經(jīng)緯度原始值，6代表該位置人數(shù)。
下面我們開(kāi)始寫(xiě)寫(xiě)代碼獲取數(shù)據(jù)：
import requests
import json
header={
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64; rv:82.0) Gecko/20100101 Firefox/82.0'}
url = 'https://xingyun.map.qq.com/api/getXingyunPoints'
for i in range(1,5):
payload = {'count': i, 'rank': 0}
response = requests.post(url, data=json.dumps(payload))
datas=json.loads(response.text)['locs']
datas=datas.split(',')
datas=[int(i) for i in datas[:-1]]
all_data=[]
a=[]
for n,data in enumerate(datas):
a.append(data)
all_data.append(a)
if (n+1)%3==0:
a=[]
all_data=[[i[0]/100,i[1]/100,i[2]] for i in all_data]將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為DataFrame格式：
import pandas as pd
lat=[float(i[0]) for i in all_data]
long=[i[1] for i in all_data]
weight=[i[2] for i in all_data]
dataframe=pd.DataFrame({'緯度':lat,'經(jīng)度':long,'人數(shù)':weight})對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行去重：
dataframe=dataframe.drop_duplicates(keep='first')
有了這些坐標(biāo)信息，我們可以估算一個(gè)區(qū)域的人流量
pandas小知識(shí)：
DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)
subset用來(lái)指定特定的列，默認(rèn)所有列；
keep="first"表示刪除重復(fù)項(xiàng)并保留第一次出現(xiàn)的項(xiàng)，此外，keep值還可以為'last':表示保留最后一次出現(xiàn)的值；'false'：表示所有相同的數(shù)據(jù)都刪除
選定區(qū)域：
data1=dataframe[(dataframe.緯度.between(39.26,41.03)) & (dataframe.經(jīng)度.between(115.25,117.30))]
二、用folium畫(huà)熱力圖：
import folium
from folium.plugins import HeatMap
map_data = data1[['緯度', '經(jīng)度', '人數(shù)']].values.tolist()
hmap = folium.Map(
location=[data1['緯度'].mean(), data1['經(jīng)度'].mean()], #地圖中心坐標(biāo)
control_scale=True,
zoom_start=13 #地圖顯示級(jí)別
)
hmap.add_child(HeatMap(map_data, radius=5, gradient={.1: 'blue',.3: 'lime', .5: 'yellow',.7:'red'}))
到此，相信大家對(duì)“怎么用Python和用戶實(shí)際地理位置做任意區(qū)域人員流量圖”有了更深的了解，不妨來(lái)實(shí)際操作一番吧！這里是創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，更多相關(guān)內(nèi)容可以進(jìn)入相關(guān)頻道進(jìn)行查詢，關(guān)注我們，繼續(xù)學(xué)習(xí)！
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