Pyecharts - 动态地图 geo()/ map() - 安装与用法详解

Pyecharts - 动态地图 geo()/ map() - 安装与用法详解

目录

安装Pyecharts

安装对应的地图拓展:

准备数据

使用 pyecharts 模块中的 Geo 函数:

使用 pyecharts 模块中的 map 函数:


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

  1. https://pypi.org/project/pyecharts/0.1.9.4/#files下载模块;
  2. 将模块放进 xx 路径中,比如(C:\ProgramData\Anaconda3\Scripts);
  3. 打开cmd 进入 xx 路径中,(cd C:\ProgramData\Anaconda3\Scripts);
  4. 安装,pip install pyecharts-0.1.9.4-py2.py3-none-any.whl;

安装对应的地图拓展:

pip install echarts-countries-pypkg pip install echarts-china-provinces-pypkg
pip install echarts-china-cities-pypkg pip install echarts-china-counties-pypkg
pip install echarts-china-misc-pypkg pip install echarts-united-kingdom-pypkg

准备数据

数据大概是下表这样的,一共110条数据。

使用 pyecharts 模块中的 Geo 函数:

Geo 地理坐标系组件用于地图的绘制,支持在地理坐标系上绘制散点图,线集。

geo.add(name, attr, value, type="scatter", maptype='china', coordinate_region='中国', symbol_size=12, border_color="#111", geo_normal_color="#323c48", geo_emphasis_color="#2a333d", geo_cities_coords=None, is_roam=True, **kwargs)

常用参数说明:

Geo 函数的使用:

import pandas as pd
from pyecharts import Geo 
#读取数据
datafile = u'D:\\pythondata\\travel\\travel_data.xlsx'
data = pd.read_excel(datafile)
attr = data['City']
value = data['Score'] 
geo = Geo("♡♡♡  往后余生,踏遍山河  ♡♡♡", title_color="#2E2E2E",title_text_size=24,title_top=20,title_pos="center", width=1300,height=600,background_color='#F6CEF5')
geo.add("", attr, value, type="effectScatter", is_random=True, visual_range=[0, 100],maptype='china',visual_text_color="#FF0000",geo_normal_color="#6E6E6E",geo_emphasis_color='#F5D0A9', symbol_size=8, effect_scale=5, is_visualmap=True) 
geo.render(path=u'D:\\pythondata\\travel\\往后余生.html')#生成html文件

没有报错就是运行成功了,去 path 路径中,双击在默认浏览器中打开 html 文件,:

image

使用 pyecharts 模块中的 map 函数:

map 函数 地图主要用于地理区域数据的可视化。

map.add(name, attr, value, maptype='china', is_roam=True, is_map_symbol_show=True, **kwargs)

map 函数的使用:

import pandas as pd
from pyecharts import Map
datafile = u'D:\\pythondata\\travel\\travel_data.xlsx'
data = pd.read_excel(datafile)
attr = data['Province_1']
value = data['mean_score']
map = Map("♡♡♡  往后余生,踏遍山河", title_color="#2E2E2E",title_text_size=24,title_top=20,title_pos="center", width=1300,height=600,background_color='#F6CEF5')
map.add("", attr, value, type="effectScatter",is_random=True, visual_range=[0, 100],maptype='china', geo_emphasis_color='#F5D0A9',visual_text_color="#6E6E6E",is_visualmap=True,is_map_symbol_show=False)
map.render(path=u'D:\\pythondata\\travel\\往后余生_map.html')

没有报错就是运行成功了,去 path 路径中,双击在默认浏览器中打开 html 文件,:

image

Pyecharts 说明:http://pyecharts.org/#/zh-cn/charts_base?id=map%EF%BC%88%E5%9C%B0%E5%9B%BE%EF%BC%89

转载自黄大侠aa
分类专栏: Python - 可视化

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。

本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_40683253/article/details/87859970

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 213,616评论 6 492
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 91,020评论 3 387
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 159,078评论 0 349
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 57,040评论 1 285
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 66,154评论 6 385
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,265评论 1 292
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,298评论 3 412
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,072评论 0 268
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,491评论 1 306
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,795评论 2 328
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,970评论 1 341
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,654评论 4 337
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,272评论 3 318
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,985评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,223评论 1 267
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,815评论 2 365
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,852评论 2 351

推荐阅读更多精彩内容