Bagaimana untuk memanggil API Peta Baidu melalui pengaturcaraan Python untuk memaparkan peta hotspot trafik bandar?

Bagaimana untuk memanggil API Peta Baidu melalui pengaturcaraan Python untuk memaparkan peta haba trafik bandar?

Memandangkan trafik bandar menjadi semakin sesak, memahami hotspot trafik bandar adalah sangat penting untuk perancangan perjalanan dan pengurusan trafik. Peta Baidu menyediakan antara muka API yang berkuasa yang boleh mendapatkan data tempat liputan trafik dan memaparkannya secara visual. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan pengaturcaraan Python untuk memanggil API Peta Baidu untuk memaparkan peta haba trafik bandar.

Pertama, kita perlu mencipta aplikasi pada platform terbuka Peta Baidu dan mendapatkan kunci API. Buka laman web Platform Terbuka Peta Baidu, daftar dan log masuk ke akaun anda. Buat aplikasi baharu, pilih "Aplikasi Perkhidmatan Web", dan isikan nama aplikasi, kod keselamatan dan maklumat lain. Selepas penciptaan berjaya, kunci API boleh didapati pada halaman pengurusan aplikasi.

Seterusnya, kita perlu memasang permintaan perpustakaan permintaan HTTP Python. Jalankan arahan berikut dalam baris arahan untuk memasang:

pip install requests

Selepas pemasangan selesai, kita boleh mula menulis kod.

Mula-mula, import perpustakaan permintaan dan tentukan beberapa pembolehubah:

import requests

# 百度地图API密钥
API_KEY = 'your_api_key'

# 请求URL
url = 'http://api.map.baidu.com/traffic/v1/heatmap/weight'

Seterusnya, kita perlu membina parameter permintaan. Mula-mula, tentukan nama bandar dan cap masa:

# 城市名称
city = '北京市'

# 时间戳，当前时间的前一个小时
import time
timestamp = int(time.time()) - 3600

Kemudian, bina kamus parameter permintaan:

# 请求参数
params = {
    "ak": API_KEY,
    "region": city,
    "timestamp": timestamp
}

Seterusnya, hantar permintaan HTTP GET dan dapatkan data yang dikembalikan:

# 发送请求
response = requests.get(url, params=params)

# 获取返回的JSON数据
data = response.json()

Mengikut data JSON yang dikembalikan, kita boleh mendapatkan bandar Maklumat mengenai kawasan panas trafik. Sebagai contoh, anda boleh mendapatkan julat bandar, senarai lapisan, parameter haba, dsb. peta haba.

Akhir sekali, kami boleh melakukan paparan visual berdasarkan data yang diperoleh. Di sini, kami menggunakan matplotlib perpustakaan visualisasi Python untuk melukis peta hotspot trafik bandar. Anda perlu memasang perpustakaan matplotlib terlebih dahulu dan jalankan arahan berikut pada baris arahan untuk memasangnya:

pip install matplotlib

Kemudian, tulis kod untuk melukis peta haba:

import matplotlib.pyplot as plt

# 获取热力图数据
heatmap_data = data['data']

# 绘制热力图
plt.imshow(heatmap_data, cmap='hot', interpolation='nearest')

# 隐藏坐标轴
plt.axis('off')

# 添加标题
plt.title(f'{city}交通热点图')

# 显示热力图
plt.show()

Dalam kod di atas, kami menggunakan fungsi plt.imshow untuk melukis peta haba, dan parameter cmap menentukan penggunaan Skim pemetaan warna, parameter interpolasi menentukan kaedah interpolasi. Seterusnya, gunakan plt.axis('off') untuk menyembunyikan paksi dan gunakan plt.title untuk menambah tajuk. Akhir sekali, gunakan plt.show() untuk memaparkan peta haba.

Pada ketika ini, kami telah menyelesaikan keseluruhan proses memanggil API Peta Baidu melalui pengaturcaraan Python untuk memaparkan peta hotspot trafik bandar. Melalui contoh kod di atas, kami boleh mendapatkan data tempat liputan trafik bandar dengan mudah dan memaparkannya secara visual, membantu kami memahami keadaan trafik bandar dan mengoptimumkan perancangan perjalanan.

Perlu diingat bahawa API Peta Baidu mempunyai had akses tertentu Jika anda memerlukan akses frekuensi tinggi, sila mohon perkhidmatan peringkat lebih tinggi berdasarkan keperluan sebenar. Di samping itu, rujuk dokumentasi API Peta Baidu untuk mengetahui butiran lanjut tentang parameter dan mengembalikan data, serta membuat pelarasan dan pengoptimuman yang sesuai pada kod mengikut keperluan.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk memanggil API Peta Baidu melalui pengaturcaraan Python untuk memaparkan peta hotspot trafik bandar?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!