利用pyecharts實(shí)現(xiàn)地圖可視化?很多新手對(duì)此不是很清楚,為了幫助大家解決這個(gè)難題,下面小編將為大家詳細(xì)講解,有這方面需求的人可以來(lái)學(xué)習(xí)下,希望你能有所收獲。
創(chuàng)新互聯(lián)建站為客戶提供專業(yè)的做網(wǎng)站、網(wǎng)站制作、程序、域名、空間一條龍服務(wù),提供基于WEB的系統(tǒng)開發(fā). 服務(wù)項(xiàng)目涵蓋了網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)、網(wǎng)站程序開發(fā)、WEB系統(tǒng)開發(fā)、微信二次開發(fā)、成都手機(jī)網(wǎng)站制作等網(wǎng)站方面業(yè)務(wù)。地圖文件被分成了三個(gè) Python 包,分別為:
全球國(guó)家地圖: echarts-countries-pypkg (1.9MB)
中國(guó)省級(jí)地圖: echarts-china-provinces-pypkg (730KB)
中國(guó)市級(jí)地圖: echarts-china-cities-pypkg (3.8MB)
直接使用python的pip安裝:
pip install echarts-countries-pypkg pip install echarts-china-provinces-pypkg pip install echarts-china-cities-pypkg
這里要提醒大家,一定要注意,安裝完地圖包以后一定要重啟jupyter notebook,不然是無(wú)法顯示地圖的。
安裝完畢我們就可以直接畫圖了。
兩個(gè)項(xiàng)目:
一、全國(guó)主要城市空氣質(zhì)量
from pyecharts import Geo data = [ ("海門", 9),("鄂爾多斯", 12),("招遠(yuǎn)", 12),("舟山", 12),("齊齊哈爾", 14),("鹽城", 15), ("赤峰", 16),("青島", 18),("乳山", 18),("金昌", 19),("泉州", 21),("萊西", 21), ("日照", 21),("膠南", 22),("南通", 23),("拉薩", 24),("云浮", 24),("梅州", 25), ("文登", 25),("上海", 25),("攀枝花", 25),("威海", 25),("承德", 25),("廈門", 26), ("汕尾", 26),("潮州", 26),("丹東", 27),("太倉(cāng)", 27),("曲靖", 27),("煙臺(tái)", 28), ("福州", 29),("瓦房店", 30),("即墨", 30),("撫順", 31),("玉溪", 31),("張家口", 31), ("陽(yáng)泉", 31),("萊州", 32),("湖州", 32),("汕頭", 32),("昆山", 33),("寧波", 33), ("湛江", 33),("揭陽(yáng)", 34),("榮成", 34),("連云港", 35),("葫蘆島", 35),("常熟", 36), ("東莞", 36),("河源", 36),("淮安", 36),("泰州", 36),("南寧", 37),("營(yíng)口", 37), ("惠州", 37),("江陰", 37),("蓬萊", 37),("韶關(guān)", 38),("嘉峪關(guān)", 38),("廣州", 38), ("延安", 38),("太原", 39),("清遠(yuǎn)", 39),("中山", 39),("昆明", 39),("壽光", 40), ("盤錦", 40),("長(zhǎng)治", 41),("深圳", 41),("珠海", 42),("宿遷", 43),("咸陽(yáng)", 43), ("銅川", 44),("平度", 44),("佛山", 44),("???, 44),("江門", 45),("章丘", 45), ("肇慶", 46),("大連", 47),("臨汾", 47),("吳江", 47),("石嘴山", 49),("沈陽(yáng)", 50), ("蘇州", 50),("茂名", 50),("嘉興", 51),("長(zhǎng)春", 51),("膠州", 52),("銀川", 52), ("張家港", 52),("三門峽", 53),("錦州", 54),("南昌", 54),("柳州", 54),("三亞", 54), ("自貢", 56),("吉林", 56),("陽(yáng)江", 57),("瀘州", 57),("西寧", 57),("宜賓", 58), ("呼和浩特", 58),("成都", 58),("大同", 58),("鎮(zhèn)江", 59),("桂林", 59),("張家界", 59), ("宜興", 59),("北海", 60),("西安", 61),("金壇", 62),("東營(yíng)", 62),("牡丹江", 63), ("遵義", 63),("紹興", 63),("揚(yáng)州", 64),("常州", 64),("濰坊", 65),("重慶", 66), ("臺(tái)州", 67),("南京", 67),("濱州", 70),("貴陽(yáng)", 71),("無(wú)錫", 71),("本溪", 71), ("克拉瑪依", 72),("渭南", 72),("馬鞍山", 72),("寶雞", 72),("焦作", 75),("句容", 75), ("北京", 79),("徐州", 79),("衡水", 80),("包頭", 80),("綿陽(yáng)", 80),("烏魯木齊", 84), ("棗莊", 84),("杭州", 84),("淄博", 85),("鞍山", 86),("溧陽(yáng)", 86),("庫(kù)爾勒", 86), ("安陽(yáng)", 90),("開封", 90),("濟(jì)南", 92),("德陽(yáng)", 93),("溫州", 95),("九江", 96), ("邯鄲", 98),("臨安", 99),("蘭州", 99),("滄州", 100),("臨沂", 103),("南充", 104), ("天津", 105),("富陽(yáng)", 106),("泰安", 112),("諸暨", 112),("鄭州", 113),("哈爾濱", 114), ("聊城", 116),("蕪湖", 117),("唐山", 119),("平頂山", 119),("邢臺(tái)", 119),("德州", 120), ("濟(jì)寧", 120),("荊州", 127),("宜昌", 130),("義烏", 132),("麗水", 133),("洛陽(yáng)", 134), ("秦皇島", 136),("株洲", 143),("石家莊", 147),("萊蕪", 148),("常德", 152),("保定", 153), ("湘潭", 154),("金華", 157),("岳陽(yáng)", 169),("長(zhǎng)沙", 175),("衢州", 177),("廊坊", 193), ("菏澤", 194),("合肥", 229),("武漢", 273),("大慶", 279)] geo = Geo("全國(guó)主要城市空氣質(zhì)量", "data from pm2.5", title_color="#fff", title_pos="center", width=1000, height=600, background_color='#404a59') attr, value = geo.cast(data) geo.add("", attr, value, visual_range=[0, 200], maptype='china',visual_text_color="#fff", symbol_size=10, is_visualmap=True) geo.render("全國(guó)主要城市空氣質(zhì)量.html")#生成html文件 geo#直接在notebook中顯示
結(jié)果如下:
二、滄州市圖例面積
from pyecharts import Map districts = ['運(yùn)河區(qū)', '新華區(qū)', '泊頭市', '任丘市', '黃驊市', '河間市', '滄縣', '青縣', '東光縣', '海興縣', '鹽山縣', '肅寧縣', '南皮縣', '吳橋縣', '獻(xiàn)縣', '孟村回族自治縣'] areas = [109.92, 109.47, 1006.5, 1023.0, 1544.7, 1333.0, 1104.0, 968.0, 730.0, 915.1, 796.0, 525.0, 794.0, 600.0, 1191.0, 387.0] map_1 = Map("滄州市圖例-各區(qū)面積", width=1200, height=600) map_1.add("", districts, areas, maptype='滄州', is_visualmap=True, visual_range=[min(areas), max(areas)], visual_text_color='#000', is_map_symbol_show=False, is_label_show=True) map_1
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