pyecharts动态轨迹图的实现示例

今天的主题!最近很多朋友问起pyecharts,尤其是地理坐标图的制作,都说被其图形之美给吸引到了。刚好今天也有同事问起来,那么今天就以pyecharts的动态地理轨迹图为例,说说该怎么使用pyecharts。

import pandas as pd
import random
from pyecharts import GeoLines, Style  #地理轨迹图的类就是Geolines

在同事那里拿了一份国内部分城市的经纬度数据,首先用pandas读取数据,看看数据长什么样子,我们发现数据由一列组成,基本结构为'地名':['经度','纬度'],那么接下来我们将各地方的地名,经度,纬度提取出来。

#读取数据
data = pd.read_excel('./Desktop/data.xlsx',header = None,names = ['name'])
print(data.head())
        name
0   '上海': [121.4648,31.2891],
1    '东莞': [113.8953,22.901],
2   '东营': [118.7073,37.5513],
3    '中山': [113.4229,22.478],
4   '临汾': [111.4783,36.1615],

#写个遍历,把各地方的地名,经度,纬度提取出来,并存取在DataFrame中
city_list = []
lad_list = []
long_list = []
for i in data['name']:
  s = i.strip().split(':')     #去除前后空格,并以":"为分隔符分裂字符
  city = s[0][1:-1]        #取分裂后字符的第一个,得到地名
  lad = s[1].split(',')[0][2:]   #取分裂后字符的第二个,继续以','为分隔符分裂字符
  long = s[1].split(',')[1][:-2]
  city_list.append(city)
  lad_list.append(lad)
  long_list.append(long)
result = pd.DataFrame({'地点': city_list, '经度': lad_list, '纬度': long_list})

从result数据框我们看到,一共由114行,3列数据组成,114行太多了,画到地图上会很乱,于是我们用random包随机抽样20个出来做实验;

在抽样之前,我们需要将数据整理成geolines要求的格式,格式为[('始点','终点')];

另外因为我们要自定义各城市的经纬度(担心部分城市在地图显示不出来),pyecharts里面城市经纬度的格式为{'城市':['经度','纬度']},因此我们还需要组装一下我们数据。

#以东莞为始点,其他各个城市为终点,整理数据
plotting = result[result['地点'] != '东莞']['地点'].apply(lambda x : ('东莞',x))

#自定义各城市的经纬度
geo_cities_coords = {result.iloc[i]['地点']:[result.iloc[i]['经度'],result.iloc[i]['纬度']] for i in range(len(result))}

#随机抽样20个城市组合
plotting_data = random.sample(list(plotting),20)

数据已经准备好了,接下来就套路来了,先设定画布的格式,然后将geolines作为类Geolines的实例,接着设置geolines的参数,最后展示成果!

#设置画布的格式
style = Style(title_pos="center",
       width=1000,
       height=800)

#部分地理轨迹图的格式
style_geolines = style.add(is_label_show=True,
           line_curve=0.3,       #轨迹线的弯曲度,0-1
           line_opacity=0.6,      #轨迹线的透明度,0-1
           geo_effect_symbol='plane', #特效的图形,有circle,plane,pin等等
           geo_effect_symbolsize=10,  #特效图形的大小
           geo_effect_color='#7FFFD4', #特效的颜色
           geo_effect_traillength=0.1, #特效图形的拖尾效果,0-1
           label_color=['#FFA500', '#FFF68F'],#轨迹线的颜色,标签点的颜色,
           border_color='#97FFFF',   #边界的颜色
           geo_normal_color='#36648B', #地图的颜色
           label_formatter='{b}',   #标签格式
           legend_pos = 'left')

#作图
geolines = GeoLines('小文的pyechart出行轨迹图', **style.init_style)
geolines.add('从东莞出发',
       plotting_data,
       maptype='china',  #地图的类型,可以是省的地方,如'广东',也可以是地市,如'东莞'等等
       geo_cities_coords=geo_cities_coords,
       **style_geolines)

#发布,得到图形的html文件
geolines.render()

做到这里地理轨迹图已经完成了,那么假如我们想画一个既有出发又有回来的轨迹图怎么画呢?其实很简单,就在上面的基础上,再增加一个add就可以了,如下:

geolines.add('回到东莞',
       [('海口','东莞'),('拉萨','东莞'),('贵州','东莞'),('兰州','东莞')],
       maptype='china',
       geo_cities_coords=geo_cities_coords,
       **style_geolines)

好了,我们看到了有几架小飞机回到东莞了,分别是我们设置的拉萨,贵州,海口和兰州,这样看似乎有点乱,那么我们可以设置一个参数,使得出发和回程分开,先设置is_legend_show = True,再设legend_selectdmode = 'single',点击不同的图例就可以显示了,如下:

style_geolines = style.add(is_label_show=True,
           line_curve=0.3,
           line_opacity=0.6,
           geo_effect_symbol='plane',
           geo_effect_symbolsize=10,
           geo_effect_color='#7FFFD4',
           geo_effect_traillength=0.1,
           label_color=['#FFA500', '#FFF68F'],
           border_color='#97FFFF',
           geo_normal_color='#36648B',
           label_formatter="{b}",
           is_legend_show=True,
           legend_pos = 'left',
           legend_selectdmode = 'single')  #单例模式
geolines.add('从东莞出发',     #图例1名称
       plotting_data,
       maptype='china',
       geo_cities_coords=geo_cities_coords,
       **style_geolines)
geolines.add('回到东莞',      #图例2名称
       [('海口','东莞'),('拉萨','东莞'),('贵州','东莞'),('兰州','东莞')],
       maptype='china',
       geo_cities_coords=geo_cities_coords,
       **style_geolines)

到此这篇关于pyecharts动态轨迹图的实现示例的文章就介绍到这了,更多相关pyecharts动态轨迹图内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • 基于Python pyecharts实现多种图例代码解析

    词云图 from pyecharts.charts import WordCloud def word1(): words= [ ("Sam S Club", 10000), ("Macys", 6181), ("Amy Schumer", 4386), ("Jurassic World", 4055), ("Charter Communications", 2467), ("Chick Fil

  • python实现Pyecharts实现动态地图(Map、Geo)

    一些经常画图的开发人员大概都用过echart,不过小白用Python比较多,学习了python下的Pyecharts,发现这个包真的很强大.下面是小白对动态地图的实践案例: 假如有这样一组数据,全国每个城市的酒店数(虚拟),那么如何在地图上展示呢? 1.Python需要安装Pycharts 当安装完成后需要添加地图包: 安装pyecharts后还需要根据需要安装城市.省份等地图包,下面是对包的整理,大家可以根据需要下载. pip install pyecharts pip install ech

  • 通过Python pyecharts输出保存图片代码实例

    安装pyecharts:pip install pyecharts 安装snapshot-selenium:pip install snapshot-selenium 安装ChromeDriver:下载地址 注意:下载和电脑上的谷歌浏览器版本相同或者相近的版本,将ChromeDriver.exe放到项目文件所在文件夹即可. 代码示例 from pyecharts.charts import Bar from pyecharts import options as opts # 导入输出图片工具

  • 安装pyecharts1.8.0版本后导入pyecharts模块绘图时报错: “所有图表类型将在 v1.9.0 版本开始强制使用 ChartItem 进行数据项配置 ”的解决方法

    安装pyecharts1.8.0版本后导入pyecharts模块绘图时报错: "所有图表类型将在 v1.9.0 版本开始强制使用 ChartItem 进行数据项配置 "的解决方法; 作者这里可能仅仅只是针对某些情况,希望对你有所帮助! 安装pyecharts: 对于学习大数据可视化萌新来说我们一般都会使用 pip install pyecharts 命令来安装pyecharts包,因为这个pip命令是最简单快捷的方式,但是使用这个命令一般来说默认安装的是最新版本的包. 当我们安装完成后

  • Python中pyecharts安装及安装失败的解决方法

    pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库.Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库.这篇文章重点给大家介绍pyecharts安装失败的处理方法,具体详情如下: pyecharts库的安装 1.正常安装 首先在打开终端输入以下命令:pip install pyecharts 在终端输入pip list查看是否安装成功测试程序: from pyecharts.charts import Bar bar = Bar() bar.add_xaxis(["衬衫"

  • python使用pyecharts库画地图数据可视化的实现

    python使用pyecharts库画地图数据可视化导库中国地图代码结果世界地图代码结果省级地图代码结果地级市地图代码结果 导库 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Map 中国地图 代码 data = [('湖北', 9074),('浙江', 661),('广东', 632),('河南', 493),('湖南', 463), ('安徽', 340),('江西', 333),('重庆', 275),

  • 利用pyecharts读取csv并进行数据统计可视化的实现

    因为需要一个html形式的数据统计界面,所以做了一个基于pyecharts包的可视化程序,当然matplotlib还是常用的数据可视化包,只不过各有优劣:基本功能概述就是读取csv文件数据,对每列进行数据统计并可视化,最后形成html动态界面,选择pyecharts的最主要原因就是这个动态界面简直非常炫酷. 先上成品图: 数据读取和数据分析模块: #导入csv模块 import csv #导入可视化模块 from matplotlib import pyplot as plt from pyla

  • Pyecharts 动态地图 geo()和map()的安装与用法详解

    把一些地域性比较明显的数据显示在一张地图上,远比给别人一个 Excel 文件好得多. Matplotlib 中也有画地图的函数,但是是静态图,因此这里主要讲 Pyecharts 模块中的画图功能. 安装Pyecharts 方法一:pip install ... 方法二:conda install -c anaconda pyecharts 方法三:下载模块--安装 https://pypi.org/project/pyecharts/0.1.9.4/#files下载模块: 将模块放进 xx 路径

  • python pyecharts 实现一个文件绘制多张图

    Grid并行显示多张图 注意: 第一个图需为 有 x/y 轴的图,即不能为 Pie,其他位置顺序任意 from pyecharts import Bar, Line, Scatter, EffectScatter, Grid ''' Grid类:并行显示多个图表 TODO 第一个图需为 有 x/y 轴的图,即不能为 Pie,其他位置顺序任意. ''' attr = ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", &quo

  • pyecharts动态轨迹图的实现示例

    今天的主题!最近很多朋友问起pyecharts,尤其是地理坐标图的制作,都说被其图形之美给吸引到了.刚好今天也有同事问起来,那么今天就以pyecharts的动态地理轨迹图为例,说说该怎么使用pyecharts. import pandas as pd import random from pyecharts import GeoLines, Style #地理轨迹图的类就是Geolines 在同事那里拿了一份国内部分城市的经纬度数据,首先用pandas读取数据,看看数据长什么样子,我们发现数据由

  • Python之——生成动态路由轨迹图的实例

    一.scapy简介与安装 scapy(http://www.secdev.org/projects/scapy/)是一个强大的交互式数据包处理程序,它能够对数据包进行伪造或解包,包括发送数据包.包嗅探.应答和反馈匹配等功能.可以用在处理网络扫描.路由跟踪.服务探测.单元测试等方面,本节主要针对scapy的路由跟踪功能,实现TCP协议方式对服务可用性的探测,比如常用的80(HTTP)与443(HTTPS)服务,并生成美观的路由线路图报表,让管理员清晰了解探测点到目标主机的服务状态.骨干路由节点所处

  • 使用Python绘制台风轨迹图的示例代码

    参考: 1.Basemap绘制中国地图 2.Basemap生成的图中绘制轨迹 使用CMA热带气旋最佳路径数据集,对我国周边的台风进行绘制 import re import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.basemap import Basemap path=r"E:\Computer Science\数学建模\第二次模拟赛题\附件" files= os.listdir(pa

  • python学习之使用Matplotlib画实时的动态折线图的示例代码

    有时,为了方便看数据的变化情况,需要画一个动态图来看整体的变化情况.主要就是用Matplotlib库. 首先,说明plot函数的说明. plt.plot(x,y,format_string,**kwargs) x是x轴数据,y是y轴数据.x与y维度一定要对应. format_string控制曲线的格式字串 下面详细说明: color(c):线条颜色 linestyle(ls):线条样式 linewidth(lw):线的粗细 关于标记的一些参数: marker:标记样式 markeredgecol

  • Python实现Matplotlib,Seaborn动态数据图的示例代码

    目录 Matplotlib Seaborn Matplotlib 效果图如下 主要使用matplotlib.animation.FuncAnimation,上核心代码, # 定义静态绘图函数 def draw_barchart(year): dff = df[df['year'].eq(year)].sort_values(by='value', ascending=True).tail(10) ax.clear() ax.barh(dff['name'], dff['value'], colo

  • Ajax+Jpgraph实现的动态折线图功能示例

    本文实例讲述了Ajax+Jpgraph实现的动态折线图功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 一 代码 fun.js: var i=1; function progress(){ setInterval("beginProgress()", 600); } function beginProgress(){ $("#img").attr("src", "img.php?m="+i); i++; if(i>=12){ i=

  • 利用Python制作动态排名图的实现代码

    大家好,今天我们要讲的是如何使用 Pyecharts 制作动态排名变化图:point_down: 制作这样的一个动态图使用到的是 Pyecharts中的TimeLine(时间线轮播图) ,代码实现起来其实稍有难度,但我希望能 通过讲解这样一张动态图的制作过程,来让各位读者可以使用Pyecharts将任何一种图动起来 ,我们开始吧! 首先我们需要思考一下这样一种 动态图的生成逻辑 ,不就是把每天的数据制作成一张条形图然后轮动吗,OK那我们的 数据要整理成啥样 呢? 一个dataframe,每列是一

  • Qt编写地图迁徙图的实现示例

    目录 一.前言 二.功能特点 三.体验地址 四.效果图 五.相关代码 一.前言 在很多web系统中,尤其是大屏系统中,经常可以看到类似于飞机迁徙图的效果,这个在echart中也是最常用的一个效果,迁徙图既可以是一个飞机也可以是其他形状,然后有一条动态的移动轨迹来表示流向,一般都是多个点流向一个点,也可以做成一个点流向多个点,是个多对多的关系,常用来表示人口迁徙.动物迁徙.黑客攻击.病毒攻击.数据流向.产品流向等. 迁徙图和上一篇的闪烁点图类似,也需要提供三个基本要素:城市名称集合.城市经纬度集合

  • Python可视化神器pyecharts绘制折线图详情

    目录 折线图介绍 折线图模板系列 双折线图(气温最高最低温度趋势显示) 面积折线图(紧贴Y轴) 简单折线图(无动态和数据标签) 连接空白数据折线图 对数轴折线图示例 折线图堆叠(适合多个折线图展示) 二维曲线折线图(两个数据) 多维度折线图(颜色对比) 阶梯折线图 js高渲染折线图 折线图介绍 折线图和柱状图一样是我们日常可视化最多的一个图例,当然它的优势和适用场景相信大家肯定不陌生,要想快速的得出趋势,抓住趋势二字,就会很快的想到要用折线图来表示了.折线图是通过直线将这些点按照某种顺序连接起来

  • python之matplotlib学习绘制动态更新图实例代码

    简介 通过定时器Timer触发事件,定时更新绘图,可以形成动态更新图片.下面的实例是学习<matplotlib for python developers>一文的笔记. 实现 实现代码及简单介绍 通过self.user = self.user[1:] + [temp],每次删除列表的第一元素,在其尾部添加新的元素.这样完成user数据的动态更新.其他详细的解释见文中的注释部分. #-*-coding:utf-8-*- import wx from matplotlib.figure impor

随机推荐