如何用 Python 画出新型冠状病毒疫情地图？

作者 | 天元浪子

责编 | 胡巍巍

近日，在笔者的微信群里，白垩老师问如何用Python画武汉肺炎疫情地图。白垩老师是研究海洋生态与地球生物的学者，国家重点实验室成员，于不惑之年学习Python，实为我等学习楷模。

先前我并没有关注武汉肺炎的具体数据，也没有画过类似的数据分布图。于是就拿了两个小时，专门研究了一下，遂成此文。

数据下载

网上一搜，首先搜到的是腾讯的疫情实时追踪，那就用这个数据源吧。

有了网址怎么抓数据呢？这里，我送大家一双火眼金睛，可以从纷乱中找到最靠谱的下载方式。我习惯用Firefox浏览器，下面的讲解就以Firefox为例（其他浏览器基本类似）。

打开菜单，点击“Web开发者”，在递进菜单中选择"网络"：

刷新页面，我们很快就能发现，应答类型为JSON格式的这个请求，最有可能包含我们需要的数据了：

深入分析，我们就得到了URL地址、请求方法、参数、应答格式等信息。查询参数中，Callback是回调函数名，我们可以尝试置空，而“_”应该是以毫秒为单位的当前时间戳。

有了这些信息，分分钟就可以抓到数据了。我们先在IDLE中以交互方式抓一下看看效果：

>>> import time, json, requests
>>> url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=wuwei_ww_area_counts&callback=&_=%d'%int(time.time()*1000)
>>> data = json.loads(requests.get(url=url).json()['data'])
>>> print(len(data))
301
>>> print(data[0])
{'country': '中国', 'area': '湖北', 'city': '武汉', 'confirm': 698, 'suspect': 0, 'dead': 63, 'heal': 42}
>>> print(data[-1])
{'country': '中国', 'area': '山东', 'city': '枣庄', 'confirm': 2, 'suspect': 0, 'dead': 0, 'heal': 0}

只要两行代码，就可以抓到数据了。怎么样，是不是超级简单？

数据处理

以省为单位画疫情图，我们只需要统计同属一个省的所有地市的确诊数据即可。最终的数据抓取代码如下：

import time, json, requests

def catch_distribution():
    """抓取行政区域确诊分布数据"""

    data = dict()
    url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=wuwei_ww_area_counts&callback=&_=%d'%int(time.time()*1000)
    for item in json.loads(requests.get(url=url).json()['data']):
        if item['area'] not in data:
            data.update({item['area']:0})
        data[item['area']] += int(item['confirm'])

    return data

数据可视化

数据可视化，我习惯使用Matplotlib模块。Matplotlib有很多扩展工具包（Toolkits），比如，画3D需要mplot3d工具包，画地图的话，则需要Basemap工具包，以及处理地图投影的Pyproj模块。

另外画海陆分界线、国界线、行政分界线等还需要Shape数据。所需模块请自行安装，Shape文件可以从这里下载(https://github.com/dongli/china-shapefiles)。

绘图用到的矢量字库可以从自己的电脑上随便找一个（我用的是simsun.ttf）。我的主程序是2019nCoV.py，Shape文件下载下来之后，是这样保存的：

以下为全部代码，除了疫情地图，还包括了全国每日武汉肺炎确诊数据的下载和可视化。

# -*- coding: utf-8 -*-

import time
import json
import requests
from datetime import datetime
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.figure
from matplotlib.font_manager import FontProperties
from matplotlib.backends.backend_agg import FigureCanvasAgg
from matplotlib.patches import Polygon
from matplotlib.collections import PatchCollection
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong']  # 设置默认字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决保存图像时'-'显示为方块的问题

def catch_daily():
    """抓取每日确诊和死亡数据"""

    url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=wuwei_ww_cn_day_counts&callback=&_=%d'%int(time.time()*1000)
    data = json.loads(requests.get(url=url).json()['data'])
    data.sort(key=lambda x:x['date'])

    date_list = list() # 日期
    confirm_list = list() # 确诊
    suspect_list = list() # 疑似
    dead_list = list() # 死亡
    heal_list = list() # 治愈
    for item in data:
        month, day = item['date'].split('.')
        date_list.append(datetime.strptime('2020-%s-%s'%(month, day), '%Y-%m-%d'))
        confirm_list.append(int(item['confirm']))
        suspect_list.append(int(item['suspect']))
        dead_list.append(int(item['dead']))
        heal_list.append(int(item['heal']))

    return date_list, confirm_list, suspect_list, dead_list, heal_list

def catch_distribution():
    """抓取行政区域确诊分布数据"""

    data = {'西藏':0}
    url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=wuwei_ww_area_counts&callback=&_=%d'%int(time.time()*1000)
    for item in json.loads(requests.get(url=url).json()['data']):
        if item['area'] not in data:
            data.update({item['area']:0})
        data[item['area']] += int(item['confirm'])

    return data

def plot_daily():
    """绘制每日确诊和死亡数据"""

    date_list, confirm_list, suspect_list, dead_list, heal_list = catch_daily() # 获取数据

    plt.figure('2019-nCoV疫情统计图表', facecolor='#f4f4f4', figsize=(10, 8))
    plt.title('2019-nCoV疫情曲线', fontsize=20)

    plt.plot(date_list, confirm_list, label='确诊')
    plt.plot(date_list, suspect_list, label='疑似')
    plt.plot(date_list, dead_list, label='死亡')
    plt.plot(date_list, heal_list, label='治愈')

    plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%m-%d')) # 格式化时间轴标注
    plt.gcf().autofmt_xdate() # 优化标注（自动倾斜）
    plt.grid(linestyle=':') # 显示网格
    plt.legend(loc='best') # 显示图例
    plt.savefig('2019-nCoV疫情曲线.png') # 保存为文件
    #plt.show()

def plot_distribution():
    """绘制行政区域确诊分布数据"""

    data = catch_distribution()

    font = FontProperties(fname='res/simsun.ttf', size=14)
    lat_min = 0
    lat_max = 60
    lon_min = 70
    lon_max = 140

    handles = [
            matplotlib.patches.Patch(color='#ffaa85', alpha=1, linewidth=0),
            matplotlib.patches.Patch(color='#ff7b69', alpha=1, linewidth=0),
            matplotlib.patches.Patch(color='#bf2121', alpha=1, linewidth=0),
            matplotlib.patches.Patch(color='#7f1818', alpha=1, linewidth=0),
]
    labels = [ '1-9人', '10-99人', '100-999人', '>1000人']

    fig = matplotlib.figure.Figure()
    fig.set_size_inches(10, 8) # 设置绘图板尺寸
    axes = fig.add_axes((0.1, 0.12, 0.8, 0.8)) # rect = l,b,w,h
    m = Basemap(llcrnrlon=lon_min, urcrnrlon=lon_max, llcrnrlat=lat_min, urcrnrlat=lat_max, resolution='l', ax=axes)
    m.readshapefile('res/china-shapefiles-master/china', 'province', drawbounds=True)
    m.readshapefile('res/china-shapefiles-master/china_nine_dotted_line', 'section', drawbounds=True)
    m.drawcoastlines(color='black') # 洲际线
    m.drawcountries(color='black')  # 国界线
    m.drawparallels(np.arange(lat_min,lat_max,10), labels=[1,0,0,0]) #画经度线
    m.drawmeridians(np.arange(lon_min,lon_max,10), labels=[0,0,0,1]) #画纬度线

    for info, shape in zip(m.province_info, m.province):
        pname = info['OWNER'].strip('\x00')
        fcname = info['FCNAME'].strip('\x00')
        if pname != fcname: # 不绘制海岛
            continue

        for key in data.keys():
            if key in pname:
                if data[key] == 0:
                    color = '#f0f0f0'
                elif data[key] < 10:
                    color = '#ffaa85'
                elif data[key] <100:
                    color = '#ff7b69'
                elif  data[key] < 1000:
                    color = '#bf2121'
                else:
                    color = '#7f1818'
                break

        poly = Polygon(shape, facecolor=color, edgecolor=color)
        axes.add_patch(poly)

    axes.legend(handles, labels, bbox_to_anchor=(0.5, -0.11), loc='lower center', ncol=4, prop=font)
    axes.set_title("2019-nCoV疫情地图", fontproperties=font)
    FigureCanvasAgg(fig)
    fig.savefig('2019-nCoV疫情地图.png')

if __name__ == '__main__':
    plot_daily()
    plot_distribution()

2019-nCoV疫情曲线：

2019-nCoV疫情地图：

上图为圆柱投影，这也是Basemap默认的投影模式，我们还可以换用其他投影模式，比如兰勃托等角投影，只需要将97行代码改为：

m = Basemap(projection='lcc', width=5000000, height=5000000, lat_0=36, lon_0=102, resolution='l', ax=axes)

兰勃托投影效果如下：

还可以使用正射投影：

m = Basemap(projection='ortho', lat_0=30, lon_0=105, resolution='l', ax=axes)

正射投影效果如下：

近期CSDN还会推出疫情期间的程序员迁徙报告，欢迎继续关注！

版权声明：本文为CSDN博主「天元浪子」的原创文章。

【END】

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