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地图内容请搜索小牛知识库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小牛知识库!
本文向大家介绍利用pyecharts实现地图可视化的例子,包括了利用pyecharts实现地图可视化的例子的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 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。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒,pyecharts 是为了与 Python 进行对接,方便在 Python 中直接使用数
本文向大家介绍Python数据可视化之画图,包括了Python数据可视化之画图的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 安装数据可视化模块matplotlib:pip install matplotlib 导入matplotlib模块下的pyplot 1 折线图 2 散点图 用两种方法 第一种:只需将函数polt换成scatter即可. 第二种方法:在polt函数里添加第三个参数 “o”. 可以更
本文向大家介绍Python数据可视化:箱线图多种库画法,包括了Python数据可视化:箱线图多种库画法的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 概念 箱线图通过数据的四分位数来展示数据的分布情况。例如:数据的中心位置,数据间的离散程度,是否有异常值等。 把数据从小到大进行排列并等分成四份,第一分位数(Q1),第二分位数(Q2)和第三分位数(Q3)分别为数据的第25%,50%和75%的数字。 四分位
本文向大家介绍Python数据可视化库seaborn的使用总结,包括了Python数据可视化库seaborn的使用总结的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 seaborn是python中的一个非常强大的数据可视化库,它集成了matplotlib,下图为seaborn的官网,如果遇到疑惑的地方可以到官网查看。http://seaborn.pydata.org/ 从官网的主页我们就可以看出,sea
本文向大家介绍Python绘制词云图之可视化神器pyecharts的方法,包括了Python绘制词云图之可视化神器pyecharts的方法的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 自定义图片生成词云图的多种方法 有时候我们会根据具体的场景来结合图片展示词云,比如我分析的是美团评论,那么最好的展示方法就是利用美团的logo来做词云图的底图展示,下面我们就介绍几种常用的方法! 根据喜爱的图片生成词云轮
本文向大家介绍python实现Pyecharts实现动态地图(Map、Geo),包括了python实现Pyecharts实现动态地图(Map、Geo)的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 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