利用pyecharts实现地图可视化的例子

更新时间：2020-07-23 04:18:01 作者：startmvc

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

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 中直接使用数据生成图。

今天我们就用pyecharts和jupyter notebook实现地图数据的可视化。

pyecharts v0.3.2以后，pyecharts 将不再自带地图 js 文件。如用户需要用到地图图表，可自行安装对应的地图文件包。

下面介绍如何安装。

地图文件被分成了三个 Python 包，分别为：

全球国家地图: echarts-countries-pypkg (1.9MB)

中国省级地图: echarts-china-provinces-pypkg (730KB)

中国市级地图: echarts-china-cities-pypkg (3.8MB)

直接使用python的pip安装：


pip install echarts-countries-pypkg
pip install echarts-china-provinces-pypkg
pip install echarts-china-cities-pypkg

这里要提醒大家，一定要注意，安装完地图包以后一定要重启jupyter notebook，不然是无法显示地图的。

安装完毕我们就可以直接画图了。

两个项目：

一、全国主要城市空气质量


from pyecharts import Geo
 
data = [
 ("海门", 9),("鄂尔多斯", 12),("招远", 12),("舟山", 12),("齐齐哈尔", 14),("盐城", 15),
 ("赤峰", 16),("青岛", 18),("乳山", 18),("金昌", 19),("泉州", 21),("莱西", 21),
 ("日照", 21),("胶南", 22),("南通", 23),("拉萨", 24),("云浮", 24),("梅州", 25),
 ("文登", 25),("上海", 25),("攀枝花", 25),("威海", 25),("承德", 25),("厦门", 26),
 ("汕尾", 26),("潮州", 26),("丹东", 27),("太仓", 27),("曲靖", 27),("烟台", 28),
 ("福州", 29),("瓦房店", 30),("即墨", 30),("抚顺", 31),("玉溪", 31),("张家口", 31),
 ("阳泉", 31),("莱州", 32),("湖州", 32),("汕头", 32),("昆山", 33),("宁波", 33),
 ("湛江", 33),("揭阳", 34),("荣成", 34),("连云港", 35),("葫芦岛", 35),("常熟", 36),
 ("东莞", 36),("河源", 36),("淮安", 36),("泰州", 36),("南宁", 37),("营口", 37),
 ("惠州", 37),("江阴", 37),("蓬莱", 37),("韶关", 38),("嘉峪关", 38),("广州", 38),
 ("延安", 38),("太原", 39),("清远", 39),("中山", 39),("昆明", 39),("寿光", 40),
 ("盘锦", 40),("长治", 41),("深圳", 41),("珠海", 42),("宿迁", 43),("咸阳", 43),
 ("铜川", 44),("平度", 44),("佛山", 44),("海口", 44),("江门", 45),("章丘", 45),
 ("肇庆", 46),("大连", 47),("临汾", 47),("吴江", 47),("石嘴山", 49),("沈阳", 50),
 ("苏州", 50),("茂名", 50),("嘉兴", 51),("长春", 51),("胶州", 52),("银川", 52),
 ("张家港", 52),("三门峡", 53),("锦州", 54),("南昌", 54),("柳州", 54),("三亚", 54),
 ("自贡", 56),("吉林", 56),("阳江", 57),("泸州", 57),("西宁", 57),("宜宾", 58),
 ("呼和浩特", 58),("成都", 58),("大同", 58),("镇江", 59),("桂林", 59),("张家界", 59),
 ("宜兴", 59),("北海", 60),("西安", 61),("金坛", 62),("东营", 62),("牡丹江", 63),
 ("遵义", 63),("绍兴", 63),("扬州", 64),("常州", 64),("潍坊", 65),("重庆", 66),
 ("台州", 67),("南京", 67),("滨州", 70),("贵阳", 71),("无锡", 71),("本溪", 71),
 ("克拉玛依", 72),("渭南", 72),("马鞍山", 72),("宝鸡", 72),("焦作", 75),("句容", 75),
 ("北京", 79),("徐州", 79),("衡水", 80),("包头", 80),("绵阳", 80),("乌鲁木齐", 84),
 ("枣庄", 84),("杭州", 84),("淄博", 85),("鞍山", 86),("溧阳", 86),("库尔勒", 86),
 ("安阳", 90),("开封", 90),("济南", 92),("德阳", 93),("温州", 95),("九江", 96),
 ("邯郸", 98),("临安", 99),("兰州", 99),("沧州", 100),("临沂", 103),("南充", 104),
 ("天津", 105),("富阳", 106),("泰安", 112),("诸暨", 112),("郑州", 113),("哈尔滨", 114),
 ("聊城", 116),("芜湖", 117),("唐山", 119),("平顶山", 119),("邢台", 119),("德州", 120),
 ("济宁", 120),("荆州", 127),("宜昌", 130),("义乌", 132),("丽水", 133),("洛阳", 134),
 ("秦皇岛", 136),("株洲", 143),("石家庄", 147),("莱芜", 148),("常德", 152),("保定", 153),
 ("湘潭", 154),("金华", 157),("岳阳", 169),("长沙", 175),("衢州", 177),("廊坊", 193),
 ("菏泽", 194),("合肥", 229),("武汉", 273),("大庆", 279)]
geo = Geo("全国主要城市空气质量", "data from pm2.5", title_color="#fff",
 title_pos="center", width=1000,
 height=600, background_color='#404a59')
attr, value = geo.cast(data)
geo.add("", attr, value, visual_range=[0, 200], maptype='china',visual_text_color="#fff",
 symbol_size=10, is_visualmap=True)
geo.render("全国主要城市空气质量.html")#生成html文件
geo#直接在notebook中显示

结果如下：

二、沧州市图例面积


from pyecharts import Map
districts = ['运河区', '新华区', '泊头市', '任丘市', '黄骅市', '河间市', '沧县', '青县', '东光县', '海兴县', '盐山县', '肃宁县', '南皮县', '吴桥县', '献县', '孟村回族自治县']
areas = [109.92, 109.47, 1006.5, 1023.0, 1544.7, 1333.0, 1104.0, 968.0, 730.0, 915.1, 796.0, 525.0, 794.0, 600.0, 1191.0, 387.0]
map_1 = Map("沧州市图例－各区面积", width=1200, height=600)
map_1.add("", districts, areas, maptype='沧州', is_visualmap=True, visual_range=[min(areas), max(areas)],
 visual_text_color='#000', is_map_symbol_show=False, is_label_show=True)
map_1