Python 基础地图上的国家标签

我想在底图上绘制一条轨迹，并将国家标签（名称）显示为覆盖图

以下是当前代码及其生成的映射：

import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 
from mpl_toolkits.basemap import Basemap


path = "path\\to\\data"

animal_data = pd.DataFrame.from_csv(path, header=None)
animal_data.columns = ["date", "time", "gps_lat", "gps_long"]

# data cleaning omitted for clarity 

params = {
        'projection':'merc', 
        'lat_0':animal_data.gps_lat.mean(), 
        'lon_0':animal_data.gps_long.mean(), 
        'resolution':'h', 
        'area_thresh':0.1, 
        'llcrnrlon':animal_data.gps_long.min()-10, 
        'llcrnrlat':animal_data.gps_lat.min()-10, 
        'urcrnrlon':animal_data.gps_long.max()+10, 
        'urcrnrlat':animal_data.gps_lat.max()+10
}
map = Basemap(**params)

map.drawcoastlines()
map.drawcountries()
map.fillcontinents(color = 'coral')
map.drawmapboundary()          

x, y = map(animal_data.gps_long.values, animal_data.gps_lat.values)

map.plot(x, y, 'b-', linewidth=1)    
plt.show()

这将在地图中显示：

这是一张迁徙鸟类的轨迹图。虽然这是一张非常漂亮的地图（！），但我需要国家名称标签，这样就可以很容易地确定鸟要飞到的国家

---

有没有直接添加国家名称的方法？

我的解决方案依赖于一个外部数据文件，该文件将来可能可用，也可能不可用。然而，其他地方也可以找到类似的数据，因此这不应该是一个太大的问题

首先，打印国家名称标签的代码：

import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 
from mpl_toolkits.basemap import Basemap

class MyBasemap(Basemap):     
    def printcountries(self, d=3, max_len=12):
        data = pd.io.parsers.read_csv("http://opengeocode.org/cude/download.php?file=/home/fashions/public_html/opengeocode.org/download/cow.txt", 
                                      sep=";", skiprows=28 )
        data = data[(data.latitude > self.llcrnrlat+d) & (data.latitude < self.urcrnrlat-d) & (data.longitude > self.llcrnrlon+d) & (data.longitude < self.urcrnrlon-d)]
        for ix, country in data.iterrows():                            
                plt.text(*self(country.longitude, country.latitude), s=country.BGN_name[:max_len]) 

将熊猫作为pd导入
将matplotlib.pyplot作为plt导入
从mpl_toolkits.basemap导入basemap
类MyBasemap（Basemap）：
def打印国家（自身，d=3，最大长度=12）：
data=pd.io.parsers.read\u csv（“http://opengeocode.org/cude/download.php?file=/home/fashions/public_html/opengeocode.org/download/cow.txt", 
sep=“；”，skiprows=28）
数据=数据[（data.latitude>self.llcrnrlat+d）和（data.latitudeself.llcrnrlon+d）和（data.longitude

所做的一切就是从下载一个国家位置数据库，然后选择当前在地图上的国家，并标记它们

完整代码：

import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 
from mpl_toolkits.basemap import Basemap

class MyBasemap(Basemap):     
    def printcountries(self, d=3, max_len=12):
        data = pd.io.parsers.read_csv("http://opengeocode.org/cude/download.php?file=/home/fashions/public_html/opengeocode.org/download/cow.txt", 
                                      sep=";", skiprows=28 )
        data = data[(data.latitude > self.llcrnrlat+d) & (data.latitude < self.urcrnrlat-d) & (data.longitude > self.llcrnrlon+d) & (data.longitude < self.urcrnrlon-d)]
        for ix, country in data.iterrows():                            
                plt.text(*self(country.longitude, country.latitude), s=country.BGN_name[:max_len]) 


path = "path\\to\\data"

animal_data = pd.DataFrame.from_csv(path, header=None)
animal_data.columns = ["date", "time", "gps_lat", "gps_long"]

params = {
        'projection':'merc', 
        'lat_0':animal_data.gps_lat.mean(), 
        'lon_0':animal_data.gps_long.mean(), 
        'resolution':'h', 
        'area_thresh':0.1, 
        'llcrnrlon':animal_data.gps_long.min()-10, 
        'llcrnrlat':animal_data.gps_lat.min()-10, 
        'urcrnrlon':animal_data.gps_long.max()+10, 
        'urcrnrlat':animal_data.gps_lat.max()+10
}

plt.figure()
map = MyBasemap(**params)

map.drawcoastlines()
map.fillcontinents(color = 'coral')
map.drawmapboundary()          
map.drawcountries()
map.printcountries()

x, y = map(animal_data.gps_long.values, animal_data.gps_lat.values)

map.plot(x, y, 'b-', linewidth=1)    
plt.show()

将熊猫作为pd导入
将matplotlib.pyplot作为plt导入
从mpl_toolkits.basemap导入basemap
类MyBasemap（Basemap）：
def打印国家（自身，d=3，最大长度=12）：
data=pd.io.parsers.read\u csv（“http://opengeocode.org/cude/download.php?file=/home/fashions/public_html/opengeocode.org/download/cow.txt", 
sep=“；”，skiprows=28）
数据=数据[（data.latitude>self.llcrnrlat+d）和（data.latitudeself.llcrnrlon+d）和（data.longitude

最后，结果是：

---

显然，这并不像人们希望的那样仔细标注，应该实施一些关于国家大小、名称长度和地图大小的启发式方法，以使其完美，但这是一个很好的起点

哇，那只鸟飞了好远！如果您需要国家名称和坐标，请查看。要在地图上打印文本，请看一看打印压力的示例，似乎您可以只执行

plt.text（x，y，text）

。谢谢！这很有帮助。我将很快在下面发布完整的解决方案。