python使用pyecharts庫畫地圖數據可視化的實現

更新時間：2020年03月25日 09:43:52 作者：故園稻香

這篇文章主要介紹了python使用pyecharts庫畫地圖數據可視化的實現，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧

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導庫

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map

中國地圖

代碼

data = [('湖北', 9074),('浙江', 661),('廣東', 632),('河南', 493),('湖南', 463),
    ('安徽', 340),('江西', 333),('重慶', 275),('江蘇', 236),('四川', 231),
    ('山東', 230),('北京', 191),('上海', 182),('福建', 159),('陜西', 116),
    ('廣西', 111),('云南', 105),('河北', 104),('黑龍江', 95),('遼寧', 69),
    ('海南', 64),('新疆', 21),('內蒙古', 21),('寧夏', 28),('青海', 11),('甘肅', 40),('西藏', 1),
    ('貴州', 38),('山西', 56),('吉林', 23),('臺灣', 10),('天津', 48),('香港', 14),('澳門', 8)]
def map_china() -> Map:
  c = (
    Map()
    .add(series_name="確診病例", data_pair=data, maptype="china",zoom = 1,center=[105,38])
    .set_global_opts(
      title_opts=opts.TitleOpts(title="疫情地圖"),
      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()

結果

世界地圖代碼

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("確診病例", data, maptype="world",zoom = 1)
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    .set_global_opts(
      title_opts=opts.TitleOpts(title="疫情地圖"),
      visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=100,is_piecewise=False),
    )
  )
  return c
 
d_map = map_world()
d_map.render_notebook()

結果

省級地圖代碼

data = [['昆明市', 31],['玉溪市', 11],['楚雄彝族自治州', 2],['西雙版納傣族自治州', 12],['普洱市', 4],
    ['昭通市', 8],['曲靖市', 5],['迪慶藏族自治州', 0],['麗江市', 7],['臨滄市', 1],['保山市', 8],
    ['怒江傈僳族自治州', 0],['大理白族自治州', 7],['德宏傣族景頗族自治州', 4],['紅河哈尼族彝族自治州', 5],
    ['文山壯族苗族自治州', 0]]
def map_yunnan() -> Map:
  c = (
    Map()
    .add("確診病例", data, "云南",zoom = 1)
    .set_global_opts(
      title_opts=opts.TitleOpts(title="云南疫情地圖"),
      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()

結果

地級市地圖代碼

data = [['楚雄市', 31],['玉溪市', 11],['楚雄彝族自治州', 2],['西雙版納傣族自治州', 12],['普洱市', 4],
    ['昭通市', 8],['曲靖市', 5],['迪慶藏族自治州', 0],['麗江市', 7],['臨滄市', 1],['保山市', 8],
    ['怒江傈僳族自治州', 0],['大理白族自治州', 7],['德宏傣族景頗族自治州', 4],['紅河哈尼族彝族自治州', 5],
    ['文山壯族苗族自治州', 0]]
def map_yunnan() -> Map:
  c = (
    Map()
    .add("確診病例", data_pair=data, maptype="楚雄彝族自治州",zoom = 1)
    .set_global_opts(
      title_opts=opts.TitleOpts(title="楚雄地圖"),
      visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=31,is_piecewise=False),
    )
  )
  return c
 
d_map = map_yunnan()
d_map.render_notebook()

結果