如何用Python在香港地图上绘制带坐标的强度分布图？

推荐两个能快速实现需求的库，分别适配交互式和静态可视化场景：

1. Folium（交互式地图首选） #

Folium基于Leaflet.js，能轻松把自定义点叠加到在线地图上，还支持按数值映射颜色，适合做可交互的网页地图。

代码示例 #

import folium
from branca.colormap import LinearColormap

# 你的数据集（注意：示例坐标已调整为香港范围，可替换为真实数据）
data = [
    (22.3193, 114.1694, -100),
    (22.2855, 114.1577, -50)
]

# 创建香港中心地图，设置初始缩放级别
hk_map = folium.Map(location=[22.3193, 114.1694], zoom_start=12)

# 定义强度到颜色的映射：从蓝色（低强度）过渡到红色（高强度）
colormap = LinearColormap(colors=['blue', 'yellow', 'red'], 
                          vmin=min(d[2] for d in data), 
                          vmax=max(d[2] for d in data))

# 遍历数据添加带颜色的标记点
for lat, lon, intensity in data:
    point_color = colormap(intensity)
    # 圆形标记，可调整半径、透明度等参数
    folium.CircleMarker(
        location=[lat, lon],
        radius=8,
        color=point_color,
        fill=True,
        fill_color=point_color,
        popup=f"强度值: {intensity}"  # 点击点可查看具体强度
    ).add_to(hk_map)

# 添加颜色图例到地图
colormap.add_to(hk_map)

# 保存为HTML文件，直接打开即可交互查看
hk_map.save('hk_intensity_map.html')

2. Matplotlib + Contextily（静态地图首选） #

如果需要生成静态图片，用Matplotlib绘制点，再通过Contextily叠加香港瓦片地图，全程本地可控，适合插入报告或文档。

代码示例 #

import matplotlib.pyplot as plt
import contextily as ctx
import numpy as np

# 你的数据集
lats = np.array([22.3193, 22.2855])
lons = np.array([114.1694, 114.1577])
intensities = np.array([-100, -50])

# 创建绘图画布
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8))

# 绘制点：用colormap映射强度到颜色，设置点大小和透明度
scatter = ax.scatter(lons, lats, c=intensities, cmap='coolwarm', s=200, alpha=0.7)

# 叠加香港开源瓦片地图（自动适配当前坐标范围）
ctx.add_basemap(ax, crs='EPSG:4326', source=ctx.providers.OpenStreetMap.Mapnik)

# 添加颜色条标注强度对应关系
plt.colorbar(scatter, label='强度值')

# 设置图表标题和坐标轴标签
ax.set_title('香港强度点位分布图')
ax.set_xlabel('经度')
ax.set_ylabel('纬度')

plt.show()

关键提示 #

• 两个库都无需手动下载地图数据，Folium调用在线地图服务，Contextily自动拉取瓦片资源；
• 颜色映射可通过cmap参数切换不同色卡（比如viridis、RdBu），适配正负强度的展示需求；
• 确保数据集使用WGS84坐标系（EPSG:4326），这是大多数地图服务的标准坐标格式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user16971617