对于Python地图可视化，有多个库可供选择。以下是一些常用的Python地图可视化库：

1. Matplotlib
Matplotlib是一个功能强大的Python绘图库，也可以用于绘制地图。虽然Matplotlib本身并不提供地理数据的支持，但可以使用一些其他库（如Basemap）来创建地图。Matplotlib提供了广泛的绘图功能，可以绘制各种类型的地图，包括散点图、线图和填充地图等。

2. Basemap
Basemap是一个专门用于地图绘制的Matplotlib扩展库。它提供了一些用于处理地理数据的工具和基本地图投影方法。Basemap可以绘制各种类型的地图，包括经纬度坐标系、UTM投影和多边形区域等。此外，Basemap还支持绘制经纬度网格、海岸线和河流等地理特征。

3. Folium
Folium是一个用于创建交互式地图的库，可以将地图保存为HTML文件，并在Web浏览器中进行交互。使用Folium，可以轻松绘制不同类型的地图，包括点标记、热力图和填充地图等。Folium还支持添加地图图层、控制地图缩放和样式等功能。

4. Geopandas
Geopandas是一个用于处理地理数据的Python库，它结合了Pandas和Shapely库的功能。Geopandas可以读取地理数据文件（如Shapefile）并进行空间数据的分析和处理。它提供了一些用于绘制地图的函数，可以轻松地创建各种类型的地图，如散点图、面图和线图等。

5. Plotly
Plotly是一个用于创建交互式图表和地图的库，支持多种编程语言，包括Python。它可以创建各种类型的地图，包括散点图、线图和填充地图等。Plotly的地图可以在Plotly官方网站上进行交互，并且可以与其他图表和地图进行组合显示。

综上所述，以上是一些常用的Python地图可视化库。根据具体需求选择适合的库来创建地图可视化效果。

Python中有多个库可以用于地图的可视化，以下是其中几个常用的库：

1. Matplotlib
Matplotlib是一个用于创建静态、动态和交互式图形的绘图库。它提供了一系列用于绘制地图的函数和类，通过使用Basemap模块，可以在地图上绘制不同类型的地理数据，如线条、多边形、标记点等。Matplotlib提供了丰富的绘图选项，能够根据需求自定义地图的样式和风格。

2. Seaborn
Seaborn是基于Matplotlib的Python数据可视化库，提供了一系列高级数据可视化功能。Seaborn中的`seaborn.heatmap`函数可以用于绘制热力图，将数据映射到颜色值并在地图上显示出来。这对于可视化地理数据的分布和热点非常有用。

3. Plotly
Plotly是一个交互式的可视化库，可以创建各种类型的图形，包括地图。使用Plotly的`plotly.graph_objects.Figure`类可以创建地图，并通过添加不同的图层和标记点来显示地理数据。Plotly提供了许多交互式功能，如缩放、平移、旋转等，使用户可以对地图进行自由的操作。

4. Folium
Folium是一个用于创建交互式地图的Python库，它基于Leaflet.js并利用了数据结构JSON格式的数据源。Folium提供了简单的API，可以用于在地图上显示各种地理数据，包括标记点、线条、多边形等。使用Folium，可以创建具有交互性和可视化效果的地图，并将其导出为HTML文件。

5. Geopandas
Geopandas是一个基于Pandas的地理数据处理库，它结合了Pandas的数据处理功能和Shapely的地理几何操作功能。Geopandas提供了一种方便的方式来加载、处理和可视化地理数据，包括地理边界、点数据等。通过使用Geopandas，可以快速绘制包含地理信息的数据，并对数据进行分析和操作。

这些库各有特点，可以根据具体的需求选择合适的库。无论选择哪个库，都可以使用Python进行地图的可视化，并根据需要进行数据处理和分析。

在Python中进行地图可视化有多种库可以选择，常用的包括Matplotlib、Folium和Plotly。这些库都提供了强大的功能，能够帮助我们展示地理数据和地图。

1. Matplotlib:
Matplotlib是一个非常常用的绘图库，也可以用于地图可视化。它提供了多种绘图函数和方法，可以绘制各种类型的图表，包括地理图表。要在地图上绘制数据，我们可以使用Basemap子库或Cartopy库。

使用Basemap绘制地图，首先需要安装Basemap包。然后，我们可以创建一个Basemap对象，指定地图的投影方式（如直角坐标和经纬度坐标）、地图的边界范围（如经纬度）、地图的大小和分辨率等。接下来，我们可以使用Basemap对象的绘图方法来绘制地理数据，如绘制点、线、多边形等。最后，我们可以使用Matplotlib的其他函数和方法来设置坐标轴、标题、图例等。

2. Folium:
Folium是一个基于Leaflet.js的Python库，它可以帮助我们创建交互式地图。Folium可以用于绘制点、线、多边形等地理数据，并且可以添加自定义的地图图层。Folium支持多种地图图层，包括OpenStreetMap、Mapbox和Google Maps等。我们可以使用Folium的Map函数创建一个地图对象，并指定地图的中心点坐标、缩放级别和地图图层。接下来，我们可以使用地图对象的方法来添加地理数据和图层，如添加标记、线、多边形等。最后，我们可以使用.save方法将地图保存为HTML文件，以便在网页中显示。

3. Plotly:
Plotly是一个用于创建漂亮的交互式图表和地图的库。它可以用于绘制各种类型的地图，包括散点图、热力图、等高线图等。要使用Plotly绘制地图，我们首先需要导入plotly.graph_objs模块，并创建一个地图对象。接下来，我们可以使用地图对象的方法和属性来设置地图的样式和布局。然后，我们可以使用scatter方法绘制散点图，并将地理坐标转换为Plotly要求的格式（使用lon和lat字段）。最后，我们可以使用.plot方法将地图显示在屏幕上，或使用.plotly的.offline.plot函数将地图保存为HTML文件。

总结：
以上是在Python中进行地图可视化的三个常用库。使用Matplotlib可以绘制灵活的地图图表，使用Folium可以创建交互式地图，而使用Plotly可以绘制漂亮的地图和图表。根据自己的需求，选择合适的库进行地图可视化操作，可以帮助我们更好地展示和分析地理数据。