事前准备
绘制地铁站点路线图
- 利用百度api获取地铁站点坐标[^1]
- 经纬度坐标系的转换[^2]
- 绘制地铁路线图[^3]
- 设置地图默认语言为中文[^4]
绘制精细地铁线路图
- 利用百度api获取精细地铁线路百度墨卡托（BD-09MC）坐标[^1]
- 提取地铁路线经纬度坐标序列
- 绘制地铁路线图

事前准备

需要安装的第三方库：plotly、requests、numpy
由于plotly使用的地图api是mapbox，我们需要先注册一个mapbox的账号，之后可在Account界面下获取一个token备用，也可直接使用我代码中所用的token而无需注册

绘制地铁站点路线图

利用百度api获取地铁站点坐标¹

^{百度地图获取城市地铁站点信息的api为http://map.baidu.com/?qt=bsi&c={城市编号}&t={13位时间戳}，这里附上百度地图城市编号文件：BaiduMap_cityCode}

^{有了api之后，我们以广州为例，获取广州所有地铁站点信息，代码如下}

^{import requests
import timenull = None #将json中的null定义为None
city_code = 257 #广州的城市编号
station_info = requests.get('http://map.baidu.com/?qt=bsi&c=%s&t=%s' % (city_code, int(time.time() * 1000))
)
station_info_json = eval(station_info.content) #将json字符串转为python对象}

^{这样处理以后我们会得到json格式的字典，其中键名为content的内容是我们感兴趣的线路信息字典组成的列表，其中每一个字典为一条线路的信息，现给出线路字典的键值信息如下}

键名	描述	数据类型
line_name	线路名	str
line_uid	线路uid	str
pair_line_uid	反向线路uid	str
stops	站点信息	dict
而每一个站点信息字典的键值信息如下
键名	描述	数据类型
:-:	:-:	:-:
is_practical	未知	int
name	站点名字	str
uid	站点uid	str
x	站点百度墨卡托x坐标	float
y	站点百度墨卡托y坐标	float
这样我们可提取出我们所需的各条地铁线路的站点名及百度墨卡托（BD-09MC）坐标，代码如下

^{for line in station_info_json['content']:  plots = []plots_name = []for plot in line['stops']:plots.append([plot['x'], plot['y']])plots_name.append(plot['name'])plot_mercator = np.array(plots)#......}

^{经纬度坐标系的转换²}

^{由于mapbox采用WGS-84坐标系，我们还得将提取出的BD-09MC坐标转换为WGS-84坐标系下的经纬度，要做到这一点，我们先将BD-09MC坐标转换到BD-09坐标系（百度的另一个坐标系）下，再转到GCJ-02坐标系（国内常用的坐标系）下，之后才能转换到WGS-84坐标系下，关于这几个坐标系就不在此赘述了，下面提供几个转换函数}

^{import numpy as np
import mathPI = math.pidef _transformlat(coordinates):lng = coordinates[ : , 0] - 105lat = coordinates[ : , 1] - 35ret = -100 + 2 * lng + 3 * lat + 0.2 * lat * lat + \0.1 * lng * lat + 0.2 * np.sqrt(np.fabs(lng))ret += (20 * np.sin(6 * lng * PI) + 20 *np.sin(2 * lng * PI)) * 2 / 3ret += (20 * np.sin(lat * PI) + 40 *np.sin(lat / 3 * PI)) * 2 / 3ret += (160 * np.sin(lat / 12 * PI) + 320 *np.sin(lat * PI / 30.0)) * 2 / 3return retdef _transformlng(coordinates):lng = coordinates[ : , 0] - 105lat = coordinates[ : , 1] - 35ret = 300 + lng + 2 * lat + 0.1 * lng * lng + \0.1 * lng * lat + 0.1 * np.sqrt(np.fabs(lng))ret += (20 * np.sin(6 * lng * PI) + 20 *np.sin(2 * lng * PI)) * 2 / 3ret += (20 * np.sin(lng * PI) + 40 *np.sin(lng / 3 * PI)) * 2 / 3ret += (150 * np.sin(lng / 12 * PI) + 300 *np.sin(lng / 30 * PI)) * 2 / 3return retdef gcj02_to_wgs84(coordinates):"""GCJ-02转WGS-84:param coordinates: GCJ-02坐标系的经度和纬度的numpy数组:returns: WGS-84坐标系的经度和纬度的numpy数组"""ee = 0.006693421622965943  # 偏心率平方a = 6378245  # 长半轴lng = coordinates[ : , 0]lat = coordinates[ : , 1]is_in_china= (lng > 73.66) & (lng < 135.05) & (lat > 3.86) & (lat < 53.55)_transform = coordinates[is_in_china]  #只对国内的坐标做偏移dlat = _transformlat(_transform)dlng = _transformlng(_transform)radlat = _transform[ : , 1] / 180 * PImagic = np.sin(radlat)magic = 1 - ee * magic * magicsqrtmagic = np.sqrt(magic)dlat = (dlat * 180.0) / ((a * (1 - ee)) / (magic * sqrtmagic) * PI)dlng = (dlng * 180.0) / (a / sqrtmagic * np.cos(radlat) * PI)mglat = _transform[ : , 1] + dlatmglng = _transform[ : , 0] + dlngcoordinates[is_in_china] = np.array([_transform[ : , 0] * 2 - mglng, _transform[ : , 1] * 2 - mglat]).Treturn coordinatesdef bd09_to_gcj02(coordinates):"""BD-09转GCJ-02:param coordinates: BD-09坐标系的经度和纬度的numpy数组:returns: GCJ-02坐标系的经度和纬度的numpy数组"""x_pi = PI * 3000 / 180x = coordinates[ : , 0] - 0.0065y = coordinates[ : , 1] - 0.006z = np.sqrt(x * x + y * y) - 0.00002 * np.sin(y * x_pi)theta = np.arctan2(y, x) - 0.000003 * np.cos(x * x_pi)lng = z * np.cos(theta)lat = z * np.sin(theta)coordinates = np.array([lng, lat]).Treturn coordinatesdef bd09_to_wgs84(coordinates):"""BD-09转WGS-84:param coordinates: BD-09坐标系的经度和纬度的numpy数组:returns: WGS-84坐标系的经度和纬度的numpy数组"""return gcj02_to_wgs84(bd09_to_gcj02(coordinates))def mercator_to_bd09(mercator):"""BD-09MC转BD-09:param coordinates: GCJ-02坐标系的经度和纬度的numpy数组:returns: WGS-84坐标系的经度和纬度的numpy数组"""MCBAND = [12890594.86, 8362377.87, 5591021, 3481989.83, 1678043.12, 0]MC2LL = [[1.410526172116255e-08,   8.98305509648872e-06,    -1.9939833816331,        200.9824383106796,       -187.2403703815547,      91.6087516669843,-23.38765649603339,      2.57121317296198,        -0.03801003308653,17337981.2],[-7.435856389565537e-09,  8.983055097726239e-06,   -0.78625201886289,96.32687599759846,       -1.85204757529826,       -59.36935905485877,47.40033549296737,       -16.50741931063887,      2.28786674699375,10260144.86],[-3.030883460898826e-08,  8.98305509983578e-06,    0.30071316287616,59.74293618442277,       7.357984074871,          -25.38371002664745,13.45380521110908,       -3.29883767235584,       0.32710905363475,6856817.37],[-1.981981304930552e-08,  8.983055099779535e-06,   0.03278182852591,40.31678527705744,       0.65659298677277,        -4.44255534477492,0.85341911805263,        0.12923347998204,        -0.04625736007561,4482777.06], [3.09191371068437e-09,    8.983055096812155e-06,   6.995724062e-05,23.10934304144901,       -0.00023663490511,       -0.6321817810242,-0.00663494467273,       0.03430082397953,        -0.00466043876332,2555164.4],  [2.890871144776878e-09,   8.983055095805407e-06,   -3.068298e-08,7.47137025468032,        -3.53937994e-06,         -0.02145144861037,-1.234426596e-05,        0.00010322952773,        -3.23890364e-06,826088.5]] x = np.abs(mercator[ : , 0])y = np.abs(mercator[ : , 1])coef = np.array([MC2LL[index] for index in (np.tile(y.reshape((-1, 1)), (1, 6)) < MCBAND).sum(axis=1)])   return converter(x, y, coef)def converter(x, y, coef):x_temp = coef[ : ,0] + coef[ : ,1] * np.abs(x)x_n = np.abs(y) / coef[ : ,9]y_temp = coef[ : ,2] + coef[ : ,3] * x_n + coef[ : ,4] * x_n ** 2 + \coef[ : ,5] * x_n ** 3 + coef[ : ,6] * x_n ** 4 + coef[ : ,7] * x_n ** 5 + \coef[ : ,8] * x_n ** 6x[x < 0] = -1x[x >= 0] = 1y[y < 0] = -1y[y >= 0] = 1    x_temp *= xy_temp *= ycoordinates = np.array([x_temp, y_temp]).Treturn coordinates}

^{绘制地铁路线图³}

^{接下来就可利用plotly绘制出地铁站点路线图了，代码如下}

^{import plotly.offline as py
import plotly.graph_objs as go
from plotly.offline import init_notebook_modeinit_notebook_mode(connected=True) #如果使用jupyter需要加上这一句，把地图显示在页面上mapbox_access_token = ('pk.eyJ1IjoibHVrYXNtYXJ0aW5lbGxpIiwiYSI6ImNpem85dmhwazAy''ajIyd284dGxhN2VxYnYifQ.HQCmyhEXZUTz3S98FMrVAQ'
) # 此处的写法只是为了排版，结果为连接在一起的字符串
layout = go.Layout(autosize=True,mapbox=dict(accesstoken=mapbox_access_token,center=dict(lat=23.12864583, #广州市纬度lon= 113.2648325 #广州市经度),pitch=0,zoom=10,),
)color = ('blue', 'green', 'yellow', 'purple', 'orange', 'red', 'violet', 'navy', 'crimson', 'cyan', 'magenta', 'maroon', 'peru') #可按需增加
data = [] #绘制数据
marked = set()
cnt = 0
for line in station_info_json['content']:uid = line['line_uid']if uid in marked: #由于线路包括了来回两个方向，需要排除已绘制线路的反向线路continueplots = [] #站台BD-09MC坐标plots_name = [] #站台名称for plot in line['stops']:plots.append([plot['x'], plot['y']])plots_name.append(plot['name'])plot_mercator = np.array(plots)plot_coordinates = bd09_to_wgs84(mercator_to_bd09(plot_mercator)) #站台经纬度data.append(go.Scattermapbox(lon=plot_coordinates[:, 0], #站台经度lat=plot_coordinates[:, 1], #站台纬度mode='markers+lines',name=line['line_name'], #线路名称，显示在图例（legend）上text=plots_name, #各个点的名称，鼠标悬浮在点上时显示# 设置标记点的参数marker=go.scattermapbox.Marker(size=10,color=color[cnt]),))marked.add(uid) #添加已绘制线路的uidmarked.add(line['pair_line_uid']) #添加已绘制线路反向线路的uidcnt = (cnt + 1) % len(color)fig = dict(data=data, layout=layout)
#py.iplot(fig) #直接显示地图
py.plot(fig, filename='Guangzhou_railway.html') #生成html文件并打开}

^{如想获取更多颜色可参考https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6117528.html

完整的代码文件}

^{设置地图默认语言为中文⁴}

^{将地铁路线图绘制出来后，我们会发现里面的地点名是中英混合的，原因在于plotly使用的mapbox的默认语言是英文，而有些地点名没有英文名称就显示为中文了。为了解决这个问题，我去翻过了plotly的api，遗憾的是没有找到相关的配置，最后只能修改生成的html文件将默认语言设置为中文了（其实我对前端一窍不通），步骤如下}

^{在工作目录下找到生成的html文件，把里面的代码用js相关工具格式化一下，我这里使用了在线格式化工具，将格式化的代码保存下来}
^{在head标签内添加如下代码}

^{<script src='https://api.mapbox.com/mapbox-gl-js/plugins/mapbox-gl-language/v0.10.0/mapbox-gl-language.js'></script>}

如图所示

3. 在代码中搜索”Map({“（如果使用正则表达式要注意加上转义），找到定义Map的地方，在后面添加如下代码

p.addControl(new MapboxLanguage({defaultLanguage: 'zh'
})); //p是定义为Map类型的变量

如图所示

这样修改之后打开该html文件就能以中文地名显示了，可视化效果如下

这时候可能有挑剔的小伙伴会说：“这地铁路线图看上去好假啊喂（嫌弃）。“那么接下来我们再来绘制更加精细的地铁路线图。

绘制精细地铁线路图

利用百度api获取精细地铁线路百度墨卡托（BD-09MC）坐标¹

^{百度地图获取城市精细地铁线路坐标的api为https://map.baidu.com/?qt=bsl&tps=&newmap=1&uid={地铁线路uid}&c={城市编号}，获取广州精细地铁线路坐标的代码如下}

^{import requests
import timenull = None #将json中的null定义为None
city_code = 257 #广州的城市编号
station_info = requests.get('http://map.baidu.com/?qt=bsi&c=%s&t=%s' % (city_code, int(time.time() * 1000))
)
station_info_json = eval(station_info.content) #将json字符串转为python对象
for railway in station_info_json['content']:uid = railway['line_uid']railway_json = requests.get('https://map.baidu.com/?qt=bsl&tps=&newmap=1&uid=%s&c=%s' % (uid, city_id))railway_json = eval(railway_json.content) #将json字符串转为python对象#......}

^{这样做之后我们同样得到了一个字典，键名为content的内容是长度为1的保存了线路信息字典的列表，现给出线路信息字典的部分键值信息如下}

键名	描述	数据类型
geo	整条线路坐标信息，以 ”\|“ 为分隔符分为三部分，第三部分为该线路有序的BD-09MC坐标，格式为" $x_1,y_1,x_2,y_2,...,x_n,y_n;$ "	str
stations	具体站点信息	list
uid	地铁路线uid	str
lineColor	线路16进制RGB	str

提取地铁路线经纬度坐标序列

有了上面获取到的字典，我们可以提取出里面的BD-09MC坐标并转换成WGS-84坐标，代码如下

    trace_mercator = np.array(# 取出线路信息字典，以“|”划分后，取出第三部分信息，去掉末尾的“;”,获取BD-09MC坐标序列railway_json['content'][0]['geo'].split('|')[2][ : -1].split(','), dtype=float).reshape((-1, 2)) trace_coordinates = bd09_to_wgs84(mercator_to_bd09(trace_mercator))

绘制地铁路线图

与前面的绘制路线图的代码整合后，最新的绘制代码如下

import randommapbox_access_token = ('pk.eyJ1IjoibHVrYXNtYXJ0aW5lbGxpIiwiYSI6ImNpem85dmhwazAy''ajIyd284dGxhN2VxYnYifQ.HQCmyhEXZUTz3S98FMrVAQ'
) # 此处的写法只是为了排版，结果为连接在一起的字符串
layout = go.Layout(autosize=True,mapbox=dict(accesstoken=mapbox_access_token,bearing=0,center=dict(lat=23.12864583, #广州市纬度lon= 113.2648325 #广州市经度),pitch=0,zoom=10),
)
colors = ('blue', 'green', 'yellow', 'purple', 'orange', 'red', 'violet', 'navy', 'crimson', 'cyan', 'magenta', 'maroon', 'peru') #可按需增加
null = None #将json中的null定义为None
city_code = 257 #广州的城市编号
data = [] #绘制数据
marked = set()
for railway in station_info_json['content']:uid = railway['line_uid']if uid in marked: #由于线路包括了来回两个方向，需要排除已绘制线路的反向线路continuerailway_json = requests.get('https://map.baidu.com/?qt=bsl&tps=&newmap=1&uid=%s&c=%s' % (uid, city_code))railway_json = eval(railway_json.content) #将json字符串转为python对象trace_mercator = np.array(# 取出线路信息字典，以“|”划分后，取出第三部分信息，去掉末尾的“;”,获取BD-09MC坐标序列railway_json['content'][0]['geo'].split('|')[2][ : -1].split(','), dtype=float).reshape((-1, 2)) trace_coordinates = bd09_to_wgs84(mercator_to_bd09(trace_mercator))plots = [] #站台BD-09MC坐标plots_name = [] #站台名称for plot in railway['stops']:plots.append([plot['x'], plot['y']])plots_name.append(plot['name'])plot_mercator = np.array(plots)plot_coordinates = bd09_to_wgs84(mercator_to_bd09(plot_mercator)) #站台经纬度color = railway_json['content'][0]['lineColor'] #利用json所给线路的颜色if color == '':color = random.choice(colors)data.extend([# 地铁路线go.Scattermapbox(lon=trace_coordinates[:, 0], #路线点经度lat=trace_coordinates[:, 1], #路线点纬度mode='lines',# 设置路线的参数line=go.scattermapbox.Line(width=2,color=color),         name=railway['line_name'], #线路名称，显示在图例（legend）上legendgroup=railway['line_name']),# 地铁站台go.Scattermapbox(lon=plot_coordinates[:, 0], #站台经度lat=plot_coordinates[:, 1], #站台纬度mode='markers',   text=plots_name,# 设置标记点的参数marker=go.scattermapbox.Marker(size=10,color=color),name=railway['line_name'], #线路名称，显示在图例（legend）及鼠标悬浮在标记点时的路线名上legendgroup=railway['line_name'], #设置与路线同组，当隐藏该路线时隐藏标记点showlegend=False #不显示图例（legend))])marked.add(uid) #添加已绘制线路的uidmarked.add(railway['pair_line_uid']) #添加已绘制线路反向线路的uidfig = dict(data=data, layout=layout)
#py.iplot(fig) #直接显示地图
py.plot(fig, filename='Guangzhou_railway.html') #生成html文件并打开

最后，再通过上述同样的步骤完成地图默认语言的设置，即可得到最终效果，如图
放大后我们能够看出地铁路线与地图道路的匹配程度较好，如图
完整的代码文件

2019.05.22更新：坐标系转换代码第57行bool_out_of_china更正为is_in_china
2019.07.07更新：更改错误描述“墨卡托”为“百度墨卡托（BD-09MC）”，更改参考2中非百度摩卡托坐标转换参考链接。
2019.07.30更新：更改原代码中mapbox_access_token的赋值操作，避免因缩进导致字符串中出现空格，进而导致认证失败，地图加载不出来
2019.09.25更新：新增城市公交百度api如下

百度地图获取城市公交信息的api为https://map.baidu.com/?qt=spot&c={城市编号}&wd=XX市公交&rn=50&t={13位时间戳}，如https://map.baidu.com/?qt=spot&c=257&wd=广州市公交&rn=50&t=1563956728633

百度地图获取城市公交详细线路信息的api为https://map.baidu.com/?qt=bsl&uid={公交线路uid}&c={城市编号}&t={13位时间戳}，如https://map.baidu.com/?qt=bsl&uid=89426be2781c4681f70e7757&c=257&t=1564015808798

2019.12.08更新：改正精细线路绘制代码中由于查询接口返回的颜色值可能为空导致的错误，具体修改如下

import random

station_info_json = eval(station_info.content) #将json字符串转为python对象
colors = ('blue', 'green', 'yellow', 'purple', 'orange', 'red', 'violet',
'navy', 'crimson', 'cyan', 'magenta', 'maroon', 'peru') #可按需增加
data = [] #绘制数据
marked = set()

color = railway_json['content'][0]['lineColor'] #利用json所给线路的颜色
if color == '':
color = random.choice(colors)

地图地铁信息api参考http://www.yanweijia.cn/2016/07/24/subway_info_api/ ↩︎ ↩︎
非百度墨卡托坐标转换参考https://blog.csdn.net/pashine/article/details/81283390
百度墨卡托坐标转换参考https://www.jianshu.com/p/063bee79507a ↩︎
plotly官方文档参考https://plot.ly/python/maps/
plotly python版api参考https://plot.ly/python/reference/ ↩︎
html文件设置mapbox的默认语言参考https://blog.csdn.net/hyzhang6/article/details/79760166 ↩︎

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目录

事前准备

绘制地铁站点路线图

利用百度api获取地铁站点坐标¹

^{经纬度坐标系的转换²}

^{绘制地铁路线图³}

^{设置地图默认语言为中文⁴}

绘制精细地铁线路图

利用百度api获取精细地铁线路百度墨卡托（BD-09MC）坐标¹

提取地铁路线经纬度坐标序列

绘制地铁路线图

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绘制地铁站点路线图

利用百度api获取地铁站点坐标1

经纬度坐标系的转换2

绘制地铁路线图3

设置地图默认语言为中文4

绘制精细地铁线路图

利用百度api获取精细地铁线路百度墨卡托（BD-09MC）坐标1

提取地铁路线经纬度坐标序列

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