pyecharts1.7.1实现地图可视化（空间数据可视化）

2023-07-23 14:32| 来源: 网络整理| 查看: 265

一、地图包的安装

二、地图可视化例子

（1）各地区GDP

（2）2019年全国各省苹果价格表

pyecharts有强大的数据可视化功能，不仅是对二维图表数据，还包括三维空间数据，常用的就是将地理空间数据在地图上可视化。这里要专门说明一下，自从 v0.3.2 开始，为了缩减项目本身的体积以及维持 pyecharts 项目的轻量化运行，pyecharts 将不再自带地图 js 文件。如用户需要用到地图图表（Geo、Map），可自行安装对应的地图文件包。一、地图包的安装注意：更多地图数据请参考https://github.com/echarts-maps (1)、全球国家地图: echarts-countries-pypkg (2.0MB): 世界地图和 213 个国家，包括中国地图 (2)、中国省级地图: echarts-china-provinces-pypkg (748KB)：23 个省，5 个自治区 (3)、中国市级地图: echarts-china-cities-pypkg (4.0MB)：370 个中国城市 (4)、中国县区级地图: echarts-china-counties-pypkg (4.4MB)：2882 个中国县·区 (5)、中国区域地图: echarts-china-misc-pypkg (152KB)：11 个中国区域地图，比如华南、华北

安装命令如下:

$ 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 #我在安装第3、4包的时候一直失败，可以使用镜像下载，网站有很多，这个是清华的： #第三个包： pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple echarts-china-cities-pypkg #第四个包： pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple echarts-china-counties-pypkg 注意：如果出现安装失败的情况，要多次尝试安装，这是因为网络的问题，pip默认下载源在国外，所以下载速度很慢。

安装成功（pip install echarts-countries-pypkg为例子）：

全部安装后，用pip list 命令检查一下，即可以完成安装

二、地图可视化例子（1）各地区GDP from pyecharts.charts import Map#地图所导入的包 from pyecharts import options as opts#全局设置所导入的包 def map1(): map=( Map() .add("",[["北京","1000"],["上海","29999"]] ,"china")#导入数据 .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="各地区GDP"),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=29999))#设置连续形地图 ) return map map1().render('E:\\Pycharm\\PycharmProjects\\untitled\\picture_result\\geo01.html')#输出方式要研究一下，和之前比较

（2）2019年全国各省苹果价格表 from pyecharts.charts import Map,Geo from pyecharts import options as opts #将数据处理成列表 locate = ['北京','天津','河北','山西','内蒙古','辽宁','吉林','黑龙江','上海','江苏','浙江','安徽','福建','江西','山东','河南','湖北','湖南','广东','广西','海南','重庆','四川','贵州','云南','陕西','甘肃','青海','宁夏','新疆','西藏'] app_price = [10.84,8.65,18.06,8.90,5.04,29.20,8.98,17.80,27.81,24.24,12.72,11.10,6.30,7.00,22.45,16.92,11.00,14.99,18.85,5.85,1.40,7.32,14.61,4.62,6.05,8.07,6.73,15.54,13.00,39.07,25.61,21.3] list1 = [[locate[i],app_price[i]] for i in range(len(locate))] map_1 = Map() map_1.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="2019年全国各省苹果价格表"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=50) #最大数据范围 ) map_1.add("2019年全国各省苹果价格", list1, maptype="china") map_1.render('E:\\Pycharm\\PycharmProjects\\untitled\\picture_result\\geo02.html')

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