Python调用百度地图API实现经纬度转换和热力地图生成全流程指南

Python是一种广泛使用的编程语言，其强大的库和框架使得实现地理信息处理变得非常简便。本文将介绍如何通过Python调用百度地图API实现经纬度转换和热力地图生成的全流程指南。无论是将经纬度坐标进行相互转换，还是根据经纬度数据生成热力地图，Python都可以轻松地完成这些任务。通过本文，读者将了解如何在Python环境中安装必要的库，如何申请百度地图API密钥，以及如何利用百度地图API进行经纬度转换和热力地图生成。让我们一起探索利用Python进行地理信息处理的奇妙之旅吧！

本文就是用这种手段，以一个简单的表格文件出发，在不知道相关地点经纬度的情况下，通过python调用百度地图API实现热力地图，这其中需要申请密钥、批量经纬度换算、转换成js数据、百度热力地图api相关参数的调整等等。

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（1）初始数据：csv格式的数据表格

初始数据为2017年1月70个大中城市新建住宅价格指数同比值，直接从国家统计局网站公布的数据copy过来（下图），数据已整理好，为两列（城市city、房价指数price），并保存为csv格式。在实际中，我们常常通过爬取网站上万条地区数据并存为csv格式来分析，在这里为简化流程，初始数据来源直接copy已有数据。

（2）城市转换成经纬度第一步：注册密钥

在百度地图api上相关位置的展现是以经纬度为基础的（这里暂不介绍百度地图坐标体系与其他地图的区别），如北京，其经度（longitude）为：116.395645，纬度（latitude）为：39.929986，在这里既需要通过百度的Geocoding API来获取不同城市的经纬度坐标，又要求将csv数据文件导入python，批量获取这70个城市的坐标信息。在做这些之前，需要注册百度地图api（首先你要用百度的账号）以获取免费的密钥，才能完全使用该api。

登录网址：http://lbsyun.baidu.com/，

首页点击申请密钥按钮，经过填写个人信息、邮箱注册等，成功之后在开放平台上点击“创建应用”，填写相关信息，在这里特别说明的是，在IP白名单框里，如果不清楚自己的IP地址，最好设置为：0.0.0.0/0，虽然百度提醒它会有泄露使用的风险，但是有时候你把你自己的IP地址输进去可能也不行。提交后，在你创建应用的访问应用（AK）那一栏就是你的密钥。

（3）城市转换成经纬度第二步：构造经纬度获取函数

注册密钥后就可以在百度Web服务API下的Geocoding API接口来获取你所需要地址的经纬度坐标并转化为json结构的数据，其网址为：

http://lbsyun.baidu.com/index.php?title=webapi/guide/webservice-geocoding，

网页中有相关说明，根据示例URL，采用python3软件，写出如下函数：

在这里特别要注意str_temp = ‘{“lat”:’ + str(lat) + ‘,”lng”:’ + str(lng) + ‘,”count”:’ + str(c) +’},’，这一行的命令，这是参照百度地图JavaScript API热力图制作的相应格式而生成的，生成的json数据格式为：{“lat”:39.92998577808024,”lng”:116.39564503787867,”count”:124.7},如下图所示，来自于网址：http://developer.baidu.com/map/jsdemo.htm#c1_15。

（5）生成热力地图

接下来就比较简单，我们先建立一个html文件，将http://developer.baidu.com/map/jsdemo.htm#c1_15 网址中源代码复制过来，首先将代码中的ak换成你自己的密钥；

然后将生成的point.json文件里的数据复制出来，在替换掉var points =[ ]里的内容，即可。这里要注意的是，由于百度地图JavaScript API热力图默认的是以天安门为中心的北京区域地图，而我们的数据是全国性的，所以这里还需要对热力图中“设置中心点坐标和地图级别”的部分进行修改（见下图），具体设置可以参考百度创建地图api中：

http://api.map.baidu.com/lbsapi/creatmap/ ，自己可以去调试出合适的中心点与地图级别。

最后，由于我们的大部分price数据（也就是points里的count）都超过了100（默认最大为100），还需要对热点图代码中的点最大值进行设定（这里设为140）。

保存后，用浏览器打开，即得到了2017年1月70个大中城市新建住宅价格指数同比的热力地图

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