pyecharts 在地图上根据经纬度和量值，画出散点图/热力图 |
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pyecharts 在地图上根据经纬度和量值，画出散点图/热力图
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实现的功能： 将经纬度映射到地图上，查看每个经纬度附近的商家数量的分布情况。 作图类型：地图+散点图，地图+热力图 应用的类型： Geo py版本： python2+, pyhton3+ pyecharts 文档：https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro ECharts是一个纯Javascript的图表库，可以流畅的运行在PC和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器，底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender，提供直观、生动、可交互、可高度个性化定制的数据可视化图表。ECharts提供了常规的折线图、柱状图、散点图、饼图、K线图，用于统计的盒形图，用于地理数据可视化的地图、热力图、线图，用于关系数据可视化的关系图、treemap，多维数据可视化的平行坐标，还有用于BI的漏斗图、仪表盘，并且支持图与图之间的混搭。 要想使用地图库，需要安装第三方包(pip/pip3) pip install echarts-countries-pypkg # 全球国家地图 pip install echarts-cities-pypkg # 全球城市地图 pip install echarts-china-provinces-pypkg # 中国省级地图 pip install echarts-china-cities-pypkg # 中国市级地图 pip install echarts-china-misc-pypkg pip install echarts-united-kingdom-pypkg绘制地图 from pyecharts.charts import Geo from pyecharts import options as opts from pyecharts.globals import GeoType def test_geo(): city = '长沙' g = Geo() g.add_schema(maptype=city) # 定义坐标对应的名称，添加到坐标库中 add_coordinate(name, lng, lat) g.add_coordinate('湖南省长沙市宁乡市横市镇藕塘', 112.21369756169062, 28.211359706637378) g.add_coordinate('湖南省长沙市雨花区跳马镇仙峰岭', 113.16921879037058, 28.039877432448428) g.add_coordinate('湖南省长沙市长沙县黄花镇新塘铺长沙黄花国际机场', 113.23212337884058, 28.19327497825815) # 定义数据对， data_pair = [('湖南省长沙市雨花区跳马镇仙峰岭', 10), ('湖南省长沙市宁乡市横市镇藕塘', 5), ('湖南省长沙市长沙县黄花镇新塘铺长沙黄花国际机场', 20)] # Geo 图类型，有 scatter, effectScatter, heatmap, lines 4 种，建议使用 # from pyecharts.globals import GeoType # GeoType.GeoType.EFFECT_SCATTER，GeoType.HEATMAP，GeoType.LINES # 将数据添加到地图上 g.add('', data_pair, type_=GeoType.EFFECT_SCATTER, symbol_size=5) # 设置样式 g.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) # 自定义分段 color 可以用取色器取色 pieces = [ {'max': 1, 'label': '0以下', 'color': '#50A3BA'}, {'min': 1, 'max': 10, 'label': '1-10', 'color': '#3700A4'}, {'min': 10, 'max': 20, 'label': '10-20', 'color': '#81AE9F'}, {'min': 20, 'max': 30, 'label': '20-30', 'color': '#E2C568'}, {'min': 30, 'max': 50, 'label': '30-50', 'color': '#FCF84D'}, {'min': 50, 'max': 100, 'label': '50-100', 'color': '#DD0200'}, {'min': 100, 'max': 200, 'label': '100-200', 'color': '#DD675E'}, {'min': 200, 'label': '200以上', 'color': '#D94E5D'} # 有下限无上限 ] # is_piecewise 是否自定义分段， 变为true 才能生效 g.set_global_opts( visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_piecewise=True, pieces=pieces), title_opts=opts.TitleOpts(title="{}-店铺分布".format(city)), ) return g g = test_geo() # 渲染成html, 可用浏览器直接打开 g.render('test_render.html')效果图（test数据量小）： |
在真实需求的应用中，看到的结果是： 
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