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),('江苏', 236),('四川', 231),
    ('山东', 230),('北京', 191),('上海', 182),('福建', 159),('陕西', 116),
    ('广西', 111),('云南', 105),('河北', 104),('黑龙江', 95),('辽宁', 69),
    ('海南', 64),('新疆', 21),('内蒙古', 21),('宁夏', 28),('青海', 11),('甘肃', 40),('西藏', 1),
    ('贵州', 38),('山西', 56),('吉林', 23),('台湾', 10),('天津', 48),('香港', 14),('澳门', 8)]
def map_china() -> Map:
  c = (
    Map()
    .add(series_name="确诊病例", data_pair=data, maptype="china",zoom = 1,center=[105,38])
    .set_global_opts(
      title_opts=opts.TitleOpts(title="疫情地图"),
      visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=9999,is_piecewise=True,
              pieces=[{"max": 9, "min": 0, "label": "0-9","color":"#FFE4E1"},
                  {"max": 99, "min": 10, "label": "10-99","color":"#FF7F50"},
                  {"max": 499, "min": 100, "label": "100-499","color":"#F08080"},
                  {"max": 999, "min": 500, "label": "500-999","color":"#CD5C5C"},
                  {"max": 9999, "min": 1000, "label": ">=1000", "color":"#8B0000"}]
                       )
    )
  )
  return c

d_map = map_china()
d_map.render_notebook()

结果

世界地图代码

data = [['China', 14489],['Japan', 20],['Thailand', 19],['Singapore', 18],['Korea', 15],
    ['Australia', 12],['Germany', 10],['Malaysia', 8],['United States', 8],['Vietnam', 7],['France', 6],
    ['United Arab Emirates', 5],['Canada', 4],['Italy', 2],['India', 2],
    ['United Kingdom', 2],['Philippines', 2],['Russia', 2],['Sri Lanka', 1],['Cambodia', 1],
    ['Nepal', 1],['Sweden', 1],['Finland', 1],['Spain', 1]]
def map_world() -> Map:
  c = (
    Map()
    .add("确诊病例", data, maptype="world",zoom = 1)
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    .set_global_opts(
      title_opts=opts.TitleOpts(title="疫情地图"),
      visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=100,is_piecewise=False),
    )
  )
  return c

d_map = map_world()
d_map.render_notebook()

结果

省级地图代码

data = [['昆明市', 31],['玉溪市', 11],['楚雄彝族自治州', 2],['西双版纳傣族自治州', 12],['普洱市', 4],
    ['昭通市', 8],['曲靖市', 5],['迪庆藏族自治州', 0],['丽江市', 7],['临沧市', 1],['保山市', 8],
    ['怒江傈僳族自治州', 0],['大理白族自治州', 7],['德宏傣族景颇族自治州', 4],['红河哈尼族彝族自治州', 5],
    ['文山壮族苗族自治州', 0]]
def map_yunnan() -> Map:
  c = (
    Map()
    .add("确诊病例", data, "云南",zoom = 1)
    .set_global_opts(
      title_opts=opts.TitleOpts(title="云南疫情地图"),
      visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=31,is_piecewise=True,
              pieces=[{"max": 0, "min": 0, "label": "0","color":"#FFFFFF"},
                  {"max": 9, "min": 1, "label": "0-9","color":"#FFE4E1"},
                  {"max": 99, "min": 10, "label": "10-99","color":"#FF7F50"},
                  {"max": 499, "min": 100, "label": "100-499","color":"#F08080"},
                  {"max": 999, "min": 500, "label": "500-999","color":"#CD5C5C"},
                  {"max": 9999, "min": 1000, "label": ">=1000", "color":"#8B0000"}]
                       ),
    )
  )
  return c

d_map = map_yunnan()
d_map.render_notebook()

结果

地级市地图代码

data = [['楚雄市', 31],['玉溪市', 11],['楚雄彝族自治州', 2],['西双版纳傣族自治州', 12],['普洱市', 4],
    ['昭通市', 8],['曲靖市', 5],['迪庆藏族自治州', 0],['丽江市', 7],['临沧市', 1],['保山市', 8],
    ['怒江傈僳族自治州', 0],['大理白族自治州', 7],['德宏傣族景颇族自治州', 4],['红河哈尼族彝族自治州', 5],
    ['文山壮族苗族自治州', 0]]
def map_yunnan() -> Map:
  c = (
    Map()
    .add("确诊病例", data_pair=data, maptype="楚雄彝族自治州",zoom = 1)
    .set_global_opts(
      title_opts=opts.TitleOpts(title="楚雄地图"),
      visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=31,is_piecewise=False),
    )
  )
  return c

d_map = map_yunnan()
d_map.render_notebook()

结果

到此这篇关于python使用pyecharts库画地图数据可视化的实现的文章就介绍到这了,更多相关python pyecharts地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

  • 详解python 利用echarts画地图(热力图)(世界地图,省市地图,区县地图)

    首先安装对应的python模块 $ pip install pyecharts==0.5.10 $ pip install echarts-countries-pypkg $ pip install echarts-china-provinces-pypkg $ pip install echarts-china-cities-pypkg $ pip install echarts-china-counties-pypkg 世界地图 from pyecharts import Map value

  • 用Python制作在地图上模拟瘟疫扩散的Gif图

    受杰森的<Almost Looks Like Work>启发,我来展示一些病毒传播模型.需要注意的是这个模型并不反映现实情况,因此不要误以为是西非可怕的传染病.相反,它更应该被看做是某种虚构的僵尸爆发现象.那么,让我们进入主题. 这就是SIR模型,其中字母S.I和R反映的是在僵尸疫情中,个体可能处于的不同状态. S 代表易感群体,即健康个体中潜在的可能转变的数量. I 代表染病群体,即僵尸数量. R 代表移除量,即因死亡而退出游戏的僵尸数量,或者感染后又转回人类的数量.但对与僵尸不存在治愈者,

  • 代码分析Python地图坐标转换

    最近做项目正好需要坐标的转换 各地图API坐标系统比较与转换; WGS84坐标系:即地球坐标系,国际上通用的坐标系.设备一般包含GPS芯片或者北斗芯片获取的经纬度为WGS84地理坐标系, 谷歌地图采用的是WGS84地理坐标系(中国范围除外); GCJ02坐标系:即火星坐标系,是由中国国家测绘局制订的地理信息系统的坐标系统.由WGS84坐标系经加密后的坐标系. 谷歌中国地图和搜搜中国地图采用的是GCJ02地理坐标系; BD09坐标系:即百度坐标系,GCJ02坐标系经加密后的坐标系; 搜狗坐标系.图

  • python requests爬取高德地图数据的实例

    如下所示: 1.pip install requests 2.pip install lxml 3.pip install xlsxwriter import requests #想要爬必须引 from lxml import html #这个是用于页面爬取 import xlsxwriter#操作Excel表格库 workbook = xlsxwriter.Workbook('E:/test/test.xlsx')# 新建的Excel表格文档路径 worksheet = workbook.ad

  • Python爬虫实例_利用百度地图API批量获取城市所有的POI点

    上篇关于爬虫的文章,我们讲解了如何运用Python的requests及BeautifuiSoup模块来完成静态网页的爬取,总结过程,网页爬虫本质就两步: 1.设置请求参数(url,headers,cookies,post或get验证等)访问目标站点的服务器: 2.解析服务器返回的文档,提取需要的信息. 而API的工作机制与爬虫的两步类似,但也有些许不同: 1.API一般只需要设置url即可,且请求方式一般为"get"方式 2.API服务器返回的通常是json或xml格式的数据,解析更简

  • python实现3D地图可视化

    基于python代码的3D地图可视化,供大家参考,具体内容如下 介绍 使用Python对地图进行3D可视化.以地图为地图,可以在三维空间对轨迹.点进行可视化. 库 我们使用了多个库: 1.gdal: 主要是用于读取地图信息,这个库在GIS中很常用,使用C++代码编写的,如果安装不了需要在pypi里面找一下对应的资源. 2.opencv: 很常用的图像处理库. 3.matplotlib: 常用的可视化库 结果 废话不多说直接上结果: 代码 直接上代码,代码很简单. from osgeo impor

  • 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

  • Python学习之用pygal画世界地图实例

    有关pygal的介绍和安装,大家可以参阅<pip和pygal的安装实例教程>,然后利用pygal实现画世界地图.代码如下: #coding=utf-8 import json import pygal.maps.world #Pygal样式保存在模块style中,包括RotateStyle调整颜色和LightColorizedStyle加亮颜色 #也可以写成from pygal.style import LightColorizedStyle, RotateStyle import pygal

  • Python 给定的经纬度标注在地图上的实现方法

    博主最近发现了python中一个好玩的包叫basemap,使用这个包可以绘制地图.值得说一下的是,basemap还没有pip检索,因此不能直接使用pip install basemap,来安装这个包.所以需要自己把下面两个包自行下载,然后在该目录下使用pip安装. pyproj-1.9.5.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl basemap-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl 先上个效果图,可以发现这个工具包还是很强大的,下面介绍下怎么在地图上标注出经

  • python通过百度地图API获取某地址的经纬度详解

    前言 这几天比较空闲,就接触了下百度地图的API(开发者中心链接地址:http://developer.baidu.com),发现调用还是挺方便的,本文将给大家详细的介绍关于python通过百度地图API获取某地址的经纬度的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. 申请百度API 1.打开网页 http://lbsyun.baidu.com/index.php?title=首页 选择功能与服务中的地图,点击左边的获取密匙,然后按照要求申请即可,需要手机和百度账号

随机推荐