prettymaps：用几行 Python 代码，把任意城市画成一幅艺术品

你是否曾经想过，把一座城市的地图变成一幅可以打印、挂在墙上的插画，却苦于不会 GIS、不熟悉复杂的制图流程？prettymaps 的出现，正是为了解决这个问题。它是一个基于 osmnx + matplotlib + shapely + vsketch 构建的极简 Python 库，开发者只需给出一句地名，就能生成风格化、可定制、高颜值的城市地图，让”数据可视化”变成”艺术创作”。本文将带你全面了解这个在 Hacker News 上引发热议、并被 Reddit 社区单独开设版块讨论的开源项目。

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prettymaps 项目目录截图

prettymaps 核心亮点

🎨 一行代码，地名即出图：整个快速上手只需要两行代码——import prettymaps 加上 prettymaps.plot( 地名 )。库会自动向 OpenStreetMap 请求数据、按图层解析几何、用预设配色渲染出图，无需任何 GIS 知识储备。

🧩 图层与样式完全可定制：plot() 提供了 layers（要抓取哪些 OSM 图层，如水系、建筑、道路、绿地）、style（每个图层对应的 matplotlib 样式，如填充色 fc、描边色 ec、调色板 palette）、preset（内置 JSON 预设，如 default、minimal、macao、tijuca）等参数，让同一块地皮能反复生成截然不同的视觉风格。

⭕ 灵活的边界控制：通过 circle、radius、dilate 三个参数，你可以决定输出是方形还是圆形、覆盖半径多大、边界外扩多少，非常适合制作明信片、徽章、唱片封面等圆形构图作品。

🖥️ 开箱即用的交互体验：项目自带 Streamlit 前端（streamlit run app.py），可以像调音台一样在线调参并实时预览；同时提供 marimo 可运行笔记本与 Google Colab 一键 Demo，学习曲线几乎为零。

🔍 不止于”好看”，还有”好学”：plot 返回值是一个 dataclass，内含每个图层对应的 GeoDataFrame、fig 与 ax 对象。这意味着你可以在漂亮的底图上继续叠加自定义分析——比如标注关键点（keypoints）、叠加山体晕渲（hillshade）、甚至做多图拼贴（multiplot）。

🛡️ 明确的开源立场：项目采用 GNU AGPL v3.0 许可（允许商用、分发与修改，但必须公开源码并保留版权声明），作者同时在 README 中明确声明：不支持、不授权将本项目用于 NFT 铸造，并要求所有输出图像保留对仓库与 OpenStreetMap 的署名。这种对社区伦理的坚持，在生成艺术领域尤为难得。

prettymaps 快速开始

只需几步，你就能在本地画出第一幅地图：

1. 安装：

   “`bash

   本地安装（推荐）

   $ pip install prettymaps
   “`

   如果你在 Google Colaboratory 上使用，则改用：

   bash
!pip install -e "git+https://github.com/marceloprates/prettymaps#egg=prettymaps"

   安装完成后需要重启运行时（Runtime → Restart Runtime），再导入 prettymaps。

2. 绘制你的第一张地图：

   “`python
   import prettymaps

   plot = prettymaps.plot( Stad van de Zon, Heerhugowaard, Netherlands )
   “`

   只要地名能被 OpenStreetMap 解析，就能立刻得到一张风格化的城市插画。

3. 自定义图层与配色：

   “`python
   import prettymaps

   plot = prettymaps.plot(
   Praça Ferreira do Amaral, Macau ,
   circle=True,
   radius=1100,
   layers={
   “water”: {“tags”: {“natural”: [“water”, “bay”]}},
   “building”: {“tags”: {“building”: True}},
   },
   style={
   “water”: {“fc”: “#a1e3ff”, “ec”: “#2F3737”},
   “building”: {“palette”: [“#FFC857”, “#E9724C”, “#C5283D”]},
   },
   )
   “`

4. 启动可视化前端：克隆仓库后，在项目根目录执行：

   bash
$ streamlit run app.py

   随后在浏览器中拖动滑块调参，实时预览不同风格的地图效果。

5. 运行完整教程：想系统学习全部能力（presets、multiplot、hillshade、keypoints 等），可以打开 marimo 笔记本：

   bash
$ pip install marimo
$ marimo edit notebooks/tutorial.py

   完整图文教程位于 docs/tutorial.md，也可直接在 Google Colab 中打开运行。

prettymaps 应用场景

场景一：生成艺术与个人创作 插画师、独立创作者可以使用 prettymaps 把家乡、母校、第一次旅行的城市绘制成定制海报或明信片。凭借圆形容器和丰富的配色预设，输出作品可直接用于印刷，许多用户正是通过 Reddit 的 prettymaps 版块分享自己的作品。

场景二：城市数据分析与可视化 由于 plot 对象暴露了每个图层对应的 GeoDataFrame，城市规划研究者、数据记者可以在此基础上统计建筑密度、水系占比、路网结构，并在同一张美学底图上叠加分析结果，让研究报告兼具专业性与可读性。

场景三：教学与地理信息入门 对于想学习 OSM 数据、shapely 几何操作或 matplotlib 样式的开发者而言，prettymaps 是一个极佳的练手项目——它把”拉取数据 → 几何处理 → 样式渲染”的完整链路压缩到了几十行代码里。

场景四：文档与演示配图 技术博客作者、产品团队可以用它为文章、幻灯片快速生成风格统一的地图插图，避免从零手绘或使用风格不协调的截图。

用户案例：项目曾登上 Hacker News 首页，并在 Reddit 上拥有独立的 prettymaps 社区，聚集了大量分享作品的用户；作者也公开提及 AeternaCivitas、geoartnft 等项目曾基于该仓库产出内容（尽管未按许可署名，也因此引发了关于开源伦理的公开讨论）。

prettymaps 链接

marceloprates / prettymaps项目地址：https://github.com/marceloprates/prettymaps

本文地址：https://www.tgoos.com/46654