Python中使用Bokeh绘制地理图的示例

Bokeh是一种交互式数据可视化库，它支持在Python中绘制地理图。使用Bokeh可以创建各种各样的地理可视化，例如散点图、热力图、区域图等。

在使用Bokeh绘制地理图之前，首先需要安装Bokeh库并导入相关的模块：

pip install bokeh
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
from bokeh.tile_providers import CARTODBPOSITRON, get_provider
from bokeh.models import ColumnDataSource, HoverTool

接下来，我们可以使用Bokeh绘制一个简单的地理图。下面的示例将绘制一张包含若干城市的地理图：

# 创建地理图
output_file("city_map.html")
tile_provider = get_provider(CARTODBPOSITRON)

p = figure(x_range=(-2000000, 6000000), y_range=(-1000000, 7000000),
           x_axis_type="mercator", y_axis_type="mercator")
p.add_tile(tile_provider)

# 绘制城市坐标
lon = [116.4074, 121.4737, 139.6917]
lat = [39.9042, 31.2304, 35.6895]
names = ["Beijing", "Shanghai", "Tokyo"]

p.circle(x=lon, y=lat, size=10, fill_color="red", line_color="black")

# 添加城市名称提示
source = ColumnDataSource(data=dict(x=lon, y=lat, names=names))
tooltips = [
    ("Name", "@names")
]
p.add_tools(HoverTool(tooltips=tooltips, renderers=[p.circle]))

show(p)

在上述代码中，首先我们创建了一个地理图p，指定了地理坐标范围，并指定了使用mercator投影。然后我们使用get_provider函数获取地图的背景样式，这里使用了CARTODBPOSITRON样式。

接下来，我们绘制了三个城市的坐标点，使用了circle函数绘制散点图，并指定了点的大小、填充颜色和边框颜色。

最后，我们为图形添加了城市名称的提示框，通过ColumnDataSource将城市的坐标和名称关联起来，然后使用HoverTool工具来添加提示框，并指定了要显示的名称。

运行上述代码后，会生成一个名为city_map.html的HTML文件，打开该文件即可看到绘制的地理图。

通过上述示例，我们可以看到使用Bokeh绘制地理图非常简单，只需要简单的几行代码就可以实现。你可以根据自己的需求修改代码，绘制不同类型的地理图。