folium是基於leaflet.js的python地圖套件，讓使用者可以很快速的使用python產生一些可互動的地圖。
我們可以很方便把加工後的GIS資料丟進去，並完成一個網頁地圖。

leaflet: [Day 13] WebGIS中的向量資料-在Leaflet實作 - iT 邦幫忙::一起幫忙解決難題，拯救 IT 人的一天

以下我們就快速來試一試

另外一個GIS資料畫圖的利器是Geoplot，它擴充了cartopy與matplotlib，讓GIS資料的視覺化更方便，當然，他也設計給Geopandas作為其資料的端口。

有關geoplot的安裝，使用annaconda：
conda install geoplot -c conda-forge

前幾天我們也有利用Geopandas裡面包的matplotlib做一些基本的繪圖
GIS資料很常出現在日常生活的資訊視覺化，除了在資料工程上用在Data wrangling外，資料視覺化扮演著資訊發布的重任，GIS或是地圖的視覺化的學習與資源非常的多，今天我們以matplotlib，討論一下GIS資料視覺化的一些要素。

今天的主題是延續Day04 幾何資料基本運算，記錄一下在GIS向量資料中，可能會碰到但比較進階的幾何處理，今天的測試主要是圍繞在shapely的應用，shapely在Geopandas也有依賴，因此相關操作可以互相延伸。

前一天的資料聚合，所舉的應用例是行政區村里，實作簡單的點資料與空間單元做結合，然而事實上，聚合的單元不限於行政區村里，以台灣來說，可以使用內政部最小統計區的空間單元來做資料聚合，最小統計區與其發佈區的劃設主要是根據人口，有關最小統計區請參考最小統計區圖｜MOI Open Data。

另外，也有特別針對其他用途的統計區：經濟統計區圖資| 政府資料開放平臺，或是如集水區等都可以採用前一天的方法，與點資料做整合，相關資料請自行參閱。

今天要介紹的也與昨日的資料聚合有一點關係-geohash