Prettymaps预设系统详解:10个现成模板快速上手地图绘制
2026-01-15 17:21:46作者:廉彬冶Miranda
Prettymaps是一个基于Python的精美地图绘制工具,它通过OpenStreetMap数据创建风格独特的地图。这个强大的工具最吸引人的功能之一就是它的预设系统,让新手也能轻松制作专业级地图作品。😊
什么是Prettymaps预设系统?
预设系统是Prettymaps的核心功能,它允许用户通过简单的JSON配置文件来定义地图的图层、样式和参数。这意味着你不需要深入了解复杂的代码,就能创建出令人惊叹的地图可视化效果。
10个现成预设模板介绍
1. 默认预设 (default)
- 功能:提供完整的城市地图渲染
- 包含所有标准图层:建筑、街道、水域、绿地等
- 特色:色彩丰富,细节完整
2. 极简预设 (minimal)
- 功能:简洁风格的地图展示
- 适合:需要清晰简洁布局的场景
3. 巴塞罗那风格 (barcelona)
- 功能:模拟巴塞罗那城市规划风格
- 特色:宽阔的主干道,清晰的街区划分
4. 绘图仪预设 (plotter)
- 功能:专为笔式绘图仪设计的输出
- 适合:需要物理打印的地图作品
5. 澳门风格 (macao)
- 功能:展现澳门特有的城市肌理
- 特色:密集的建筑布局,弯曲的街道
6. 蒂茹卡风格 (tijuca)
- 功能:巴西蒂茹卡地区的特色地图
- 适合:学习不同城市风格的布局
7. 海尔许霍瓦德风格 (heerhugowaard)
- 功能:荷兰城市规划的典型代表
- 特色:放射状道路系统,规整的建筑排列
8. 巴塞罗那绘图仪 (barcelona-plotter)
- 功能:结合巴塞罗那风格和绘图仪输出
- 特色:适合艺术创作和装饰用途
9. 简约预设 (cb-bf-f)
- 功能:更加简洁的地图呈现
- 适合:快速原型设计和概念展示
10. 阿布拉卡救赎风格 (abraca-redencao)
- 功能:独特的艺术化地图风格
- 特色:强调视觉冲击力和艺术表现力
如何使用预设模板?
使用预设非常简单,只需要一行代码:
import prettymaps
plot = prettymaps.plot('你的位置', preset='预设名称')
预设文件位置和结构
所有预设文件都位于 prettymaps/presets/ 目录下,每个预设都是一个JSON文件,包含:
- layers:定义要显示的地图图层
- style:设置各个图层的视觉样式
- 其他参数:如半径、圆形边界等
创建自定义预设
你也可以创建自己的预设:
prettymaps.create_preset(
"我的预设",
layers={...},
style={...}
)
预设系统的优势
🎯 快速上手:无需学习复杂参数 🎨 风格统一:确保地图设计的一致性 📁 易于分享:配置文件便于团队协作 🔄 可复用性:一次设置,多次使用
实用技巧
- 预览所有预设:使用
prettymaps.presets()查看可用选项 - 查看预设详情:使用
prettymaps.preset('预设名')了解具体配置 - 组合使用:可以加载预设后再进行个性化调整
结语
Prettymaps的预设系统为地图可视化提供了强大的支持,无论你是数据可视化新手还是专业设计师,都能通过这些现成模板快速创建精美的地图作品。开始探索这些预设,发现适合你项目的最佳地图风格吧!🌟
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0100
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
478
3.57 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
287
340
暂无简介
Dart
728
175
Ascend Extension for PyTorch
Python
288
321
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
850
447
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
239
100
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
10
1
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
451
180
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.28 K
705

