Python地图可视化库有大家熟知的pyecharts、plotly、folium，还有稍低调的bokeh、basemap、geopandas，也是地图可视化利器。
bokeh擅长制作交互式图表，当然在地图展示方面也毫不逊色。
示例代码地址：
https://automating-gis-processes.github.io/2017/lessons/L5/interactive-map-bokeh.html
Bokeh支持google地图、geojson数据的地理可视化展示，关键是可以动态交互。
Bokeh官网提供了详细的地图可视化方案，感兴趣的把示例代码拉出来跑一跑。
学习网站：
https://docs.bokeh.org/en/lates
可以毫不夸张的说，basemap是python地图可视化最牛逼的第三方库，没有之一。
basemap基于matplotlib开发，所以它具有创建数据可视化的所有功能，必须配合matplotlib使用。
只需要几行代码就可以画一张世界地图：
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import matplotlib.pyplot as plt
map = Basemap()
map.drawcoastlines()
plt.show()
plt.savefig('test.png')
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import matplotlib.pyplot as plt
map = Basemap(projection='ortho',
lat_0=0, lon_0=0)
#Fill the globe with a blue color
map.drawmapboundary(fill_color='aqua')
#Fill the continents with the land color
map.fillcontinents(color='coral',lake_color='aqua')
map.drawcoastlines()
plt.show()
由于basemap无所不能的绘图能力，你还可以画：
风勾图
轮廓图
填充轮廓图
伪彩色图
地理标记图
矢量场流线图
实景地图
多子图地图
3D地图
示例代码及basemap学习网站：
https://basemaptutorial.readthedocs.io/en/latest/
geopandas，顾名思义是基于pandas的地图可视化工具，所以它对地理数据的处理非常方便。
推荐大家将geopandas作为地理信息数据处理的主要工具。
之前写过一个geopandas的入门教程，供大家参考：
配合使用matplotlib，很简单的代码就可以画出漂亮的地图：
原文：https://www.cnblogs.com/zhuwjwh/p/12325694.html