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免费的中国行政区划矢量地图数据:四级 Shapefile 一套拿齐,10 分钟从克隆到出图

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免费的中国行政区划矢量地图数据:四级 Shapefile 一套拿齐,10 分钟从克隆到出图

发布时间:2026/8/16 13:49:35
免费的中国行政区划矢量地图数据:四级 Shapefile 一套拿齐,10 分钟从克隆到出图 免费的中国行政区划矢量地图数据四级 Shapefile 一套拿齐10 分钟从克隆到出图【免费下载链接】ChinaAdminDivisonSHP中国行政区划矢量图ESRI Shapefile格式共四级国家、省/直辖市、市、区/县。关键字中国行政区划图中国地图中国行政区中国行政区地图行政区地图行政区行政区划地图矢量数据矢量地理数据省级直辖市市级区/县级行政区划图。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/ChinaAdminDivisonSHP周五下午四点半领导丢过来一句下班前给我一张全国门店分布图。我盯着屏幕愣了两秒——画图本身不难难的是手里根本没有一张干净的底图网上搜到的中国行政区划矢量地图数据清晰的要付费免费的缺边界好不容易凑齐一套坐标系又各说各话。那天我顺手找到了 ChinaAdminDivisonSHP一个把四级行政边界整理成标准 Shapefile 的开源项目。自此底图这事再没让我加过班。![中国行政区划矢量地图数据——省级边界效果预览](https://raw.gitcode.com/gh_mirrors/ch/ChinaAdminDivisonSHP/raw/398535de74baa19be2013d6e00a4c01d4491157d/5. Demo/Province.png?utm_sourcegitcode_repo_files)项目本身不复杂把国家、省/直辖市、市、区县四个层级的边界全部转成 ESRI Shapefile 放进同一个仓库clone 下来就是一套能直接用的中国行政区划矢量地图数据。和那些要注册、要授权、甚至按下载量收费的数据源相比它直接 MIT 开源格式、坐标系、字段名都替你统一好了——这就是它和各类散装数据最不一样的地方。第一次上手从 clone 到出图我只用了十分钟当时的完整操作我原样复述一遍。先是拉仓库git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/ChinaAdminDivisonSHP接着就踩了个小坑——仓库里的目录名带着序号和空格比如2. Province直接cd会报目录不存在。加上引号就通了cd ChinaAdminDivisonSHP/2. Province然后打开 QGIS按打开数据源 → 矢量选中province.shp一张 34 个省级行政单位的中文轮廓图瞬间铺满画布从北京到港澳台一个不少。从动手到出图十分钟出头。⏱️那天晚上我又试了代码路线用 Python 的 geopandas 一行gpd.read_file(province.shp)边界和属性表一起装进 DataFrame后面做分析、导格式都顺顺当当。四个层级一次配齐从全国大屏切到区县网格第一次打开区县级数据时我是有点震撼的——边界密集到接近马赛克跟省级那张的粗线条完全是两个世界。![中国行政区划矢量地图数据——区县级边界效果](https://raw.gitcode.com/gh_mirrors/ch/ChinaAdminDivisonSHP/raw/398535de74baa19be2013d6e00a4c01d4491157d/5. Demo/District.png?utm_sourcegitcode_repo_files)仓库里按层级分成四个目录1. Country/国家级 1 个要素、2. Province/省级 34、3. City/地级市 371、4. District/区县级 2875。做多层级下钻地图时从全国缩放到某个区县直接换文件就行不用再去别处凑素材。属性表里藏着血缘关系用 adcode 完成一次全省圈选比边界更有用的是属性。每个区县的记录里都带着省、市、县三级的编码和名称翻一眼仓库里的DistrictAttr.png就能明白数据结构长什么样![中国行政区划矢量地图数据——区县属性表与行政编码](https://raw.gitcode.com/gh_mirrors/ch/ChinaAdminDivisonSHP/raw/398535de74baa19be2013d6e00a4c01d4491157d/5. Demo/DistrictAttr.png?utm_sourcegitcode_repo_files)关键就在这个六位adcode行政编码上前两位是省中间两位是市后两位是区县。110000是北京110101就是东城区。所以只要某省的全部区县这种需求一句按pr_adcode前两位的匹配筛选就搞定了把 GDP、人口这些统计值 join 到名称字段上再按数值渐变上色一张经济分布热力图也就顺手出来了。新手最该记住的两个细节第一.cpg文件别删。它声明了属性表的中文字符集一套五个配套文件.shp / .dbf / .prj / .shx / .cpg最好原样保留少一个都可能遇到乱码或打不开的麻烦。第二坐标系要留个心眼。README 写得很明确坐标基于 WGS 1984实际带 GCJ-02火星坐标偏移。如果你的 GPS 数据是纯 WGS-84叠加时可能偏差几十米到几百米做地图服务前记得先做转换。知道坑在哪比踩过坑更值钱。彩蛋拿编码反向定位再一行转 GeoJSON最后分享一个容易被忽略的玩法。因为编码有规律你甚至可以反向使用拿到任意一个区县编码就能反推出它属于哪个市、哪个省做下钻和聚合完全不需要额外拼表。想给前端做 Web 地图用 geopandas 读进来后一行to_file(province.geojson, driverGeoJSON)直接喂给 Leaflet 或 MapLibre格式转换比想象中顺手得多。这套中国行政区划矢量地图数据替你完成了找数据、洗数据、对坐标的全部苦活。现在就 clone 下来试着只保留你所在的省份、再按城市重新着色——十分钟后你会发现一张能讲故事的底图从来就没这么近过。【免费下载链接】ChinaAdminDivisonSHP中国行政区划矢量图ESRI Shapefile格式共四级国家、省/直辖市、市、区/县。关键字中国行政区划图中国地图中国行政区中国行政区地图行政区地图行政区行政区划地图矢量数据矢量地理数据省级直辖市市级区/县级行政区划图。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/ChinaAdminDivisonSHP创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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