Python 分析出租车轨迹数据：绘制热点交互网络热力图

本文将介绍如何利用 Python 分析出租车轨迹数据，统计每个经纬度点的出现次数，并使用 folium 库绘制热点交互网络热力图，帮助您可视化出租车活动区域的热点分布。

代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import folium
from folium.plugins import HeatMap

# 读取出租车轨迹数据，包括经纬度和时间
df = pd.read_csv('taxi_data.csv')

# 统计每个点的出现次数（热度）
heat_data = []
for index, row in df.iterrows():
    heat_data.append([row['latitude'], row['longitude']])

# 利用 folium 绘制热力图
map_hooray = folium.Map(location=[df['latitude'].mean(), df['longitude'].mean()], zoom_start=13) 
HeatMap(heat_data).add_to(map_hooray)

# 保存热力图
map_hooray.save("heatmap.html")

解析：

首先导入 pandas、numpy、folium 等必要的库。
使用 pandas 读取出租车轨迹数据，存储在 DataFrame 中。
遍历 DataFrame，统计每个经纬度点出现的次数，保存在列表 heat_data 中。
利用 folium 创建一个地图对象 map_hooray，设置地图中心位置和缩放级别。
利用 HeatMap 函数绘制热力图，并将其添加到地图对象中。
最后，使用 save 函数保存热力图为 HTML 文件。