PythonのgmplotパッケージでGoogleマップ上にデータをプロットする方法

Googleマップ上に地理座標を描画する方法はいくつもありますが、その結果をローカルファイル（HTML）として保存したい場合は、Pythonモジュール「gmplot」を利用するのが最も手軽です。

gmplotは、matplotlibに似た直感的なインターフェースを備えたPythonライブラリで、HTMLとJavaScriptを自動生成し、Googleマップ上にさまざまなデータを重ねて表示することができます。

gmplotのインストール方法

gmplotがまだ環境にインストールされていない場合は、pipコマンドで簡単に導入できます。

pip install gmplot

上記のコマンドを実行すると、以下のような出力が表示されます。

この例では、最新バージョンの「gmplot-1.2.0」がコンピュータにインストールされたことが確認できます。

gmplotには複数のプロット用メソッドが用意されており、探索的な地図ビューを非常に簡単に作成できます。HTMLを直接生成できるため、柔軟性の高いGoogleマップの作成が可能です。

以下に、代表的な活用方法をいくつか紹介します。

ケース1：gmplotで基本のマップを作成する

特定の場所にマップを表示したい場合は、その場所の緯度・経度とズームレベルを指定します。

# gmplotライブラリをインポート
from gmplot import *

# マップを作成
# 最初の2つの引数は地理座標（緯度・経度）、3番目はズームレベル
gmap = gmplot.GoogleMapPlotter(17.438139, 78.39583, 18)

# ファイルの保存先を指定
gmap.draw("C:\\Users\\rajesh\\Desktop\\map11.html")

出力結果1

注意： 地図に「For Development Purpose Only」と表示されるのは、現在GoogleマップがAPI経由では無料サービスではなくなっているためです。高品質なGoogleマップを表示するには、自分のAPIキーを設定する必要があります。以下はAPIキーを組み込んだコード例です。

ケース1（GOOGLE_API_KEYを設定した場合）

# gmplotライブラリをインポート
from gmplot import *

# マップを作成
# 最初の2つの引数は地理座標（緯度・経度）、3番目はズームレベル
gmap = gmplot.GoogleMapPlotter(17.438139, 78.39583, 18)

# Googleマップは有料サービスになったため、APIキーの取得が必要です。
# 下の行をコメントアウトすると、「For Development Purpose Only」という
# 文字が表示された低解像度のマップになります。
#gmap.apikey = "Your_API_KEY"
gmap.apikey = "AIzaSyDeRNMnZ__VnQDiATiuz4kPjF_c9r1kWe8"

# ファイルの保存先を指定
gmap.draw("C:\\Users\\rajesh\\Desktop\\map11.html")

注意： 「Your_API_KEY」の部分に取得したGoogle MapsのAPIキーを設定し、gmap.apikeyに代入してください。下記の出力例は筆者自身のキーを使用したものですが、誰でも次のリンクからAPIキーを取得できます。

https://developers.google.com/maps/documentation/embed/get-api-key

出力結果1（APIキー適用後）

ケース2：Googleマップ上にポリゴンを描画する

# gmplotパッケージをインポート
import gmplot

latitude_list = [17.4567417, 17.5587901, 17.6245545]
longitude_list = [78.2913637, 78.007699, 77.9266135]

gmap = gmplot.GoogleMapPlotter(17.438139, 78.3936413, 11)

# 各座標位置にポイントを配置
gmap.scatter(latitude_list, longitude_list, '#FF0000', size=40, marker=False)

# polygonメソッドで座標をもとにポリゴンを描画
gmap.polygon(latitude_list, longitude_list, color='cornflowerblue')

gmap.apikey = "Your_API_KEY"

gmap.draw("C:\\Users\\rajesh\\Desktop\\map3.html")

出力結果2

ケース3：散布点のプロットと座標間の線分描画

複数の地点を散布図としてプロットし、それらを線で結ぶこともできます。以下はインド・ハイデラバードのチャルミナール周辺の観光名所を例にしたサンプルです。

# gmplotパッケージをインポート
import gmplot

# 緯度・経度の各ポイントを設定
Charminar_top_attraction_lats, Charminar_top_attraction_lons = zip(*[
    (17.3833, 78.4011),(17.4239, 78.4738),(17.3713, 78.4804),(17.3616, 78.4747),
    (17.3578, 78.4717),(17.3604, 78.4736),(17.2543, 78.6808),(17.4062, 78.4691),
    (17.3950, 78.3968),(17.3587, 78.2988),(17.4156, 78.4750)])

# マップの中心座標とズームレベルを指定
gmap3 = gmplot.GoogleMapPlotter(17.3616, 78.4747, 13)

# 散布図としてプロット
gmap3.scatter(Charminar_top_attraction_lats, Charminar_top_attraction_lons,
              '#FF0000', size=50, marker=False)

# plotメソッドで指定した座標間に線を描画
gmap3.plot(Charminar_top_attraction_lats, Charminar_top_attraction_lons,
           'cornflowerblue', edge_width=3.0)

# 自分のGoogle APIキーを設定
gmap3.apikey = "API_Key"

# HTMLファイルとして保存
gmap3.draw(r"c:\users\rajesh\desktop\maps\scatter.html")

出力結果3

ケース4：地震分布を表すヒートマップと散布図の併用

ランダムに生成した700件の緯度・経度データを使い、ヒートマップと散布図を同じマップ上に重ねて表示します。

# 必要なライブラリをインポート
import gmplot
import numpy as np

# 緯度・経度のダミーデータを700件生成
latitude = (np.random.random_sample(size=700) - 0.5) * 180
longitude = (np.random.random_sample(size=700) - 0.5) * 360

# マップの中心座標とズームレベルを指定
gmap = gmplot.GoogleMapPlotter(0, 0, 2)

# ヒートマップを描画
gmap.heatmap(latitude, longitude)
gmap.scatter(latitude, longitude, c='r', marker=True)

# 自分のGoogle APIキーを設定
gmap.apikey = "Your_Google_API_Key"

# HTMLファイルとして保存
gmap.draw(r"c:\users\rajesh\desktop\maps\country_heatmap.html")

出力結果

まとめ

gmplotを使えば、基本マップの生成からポリゴンやラインの描画、ヒートマップによるデータ可視化まで、すべてシンプルなPythonコードで実現できます。さらに、結果は単一のHTMLファイルとして出力されるため、ブラウザで手軽に確認・共有できるのも大きな魅力です。位置情報データの可視化が必要な場面で、ぜひ活用してみてください。