快捷導(dǎo)航

利用pyecharts實現(xiàn)地圖可視化的例子

更新時間：2019年08月12日 09:31:11 作者：data挖掘機

今天小編就為大家分享一篇利用pyecharts實現(xiàn)地圖可視化的例子，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

pyecharts 是一個用于生成 Echarts 圖表的類庫。Echarts 是百度開源的一個數(shù)據(jù)可視化 JS 庫。用 Echarts 生成的圖可視化效果非常棒，pyecharts 是為了與 Python 進行對接，方便在 Python 中直接使用數(shù)據(jù)生成圖。

今天我們就用pyecharts和jupyter notebook實現(xiàn)地圖數(shù)據(jù)的可視化。

pyecharts v0.3.2以后，pyecharts 將不再自帶地圖 js 文件。如用戶需要用到地圖圖表，可自行安裝對應(yīng)的地圖文件包。

下面介紹如何安裝。

地圖文件被分成了三個 Python 包，分別為：

全球國家地圖: echarts-countries-pypkg (1.9MB)

中國省級地圖: echarts-china-provinces-pypkg (730KB)

中國市級地圖: echarts-china-cities-pypkg (3.8MB)

直接使用python的pip安裝：

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

這里要提醒大家，一定要注意，安裝完地圖包以后一定要重啟jupyter notebook，不然是無法顯示地圖的。

安裝完畢我們就可以直接畫圖了。

兩個項目：

一、全國主要城市空氣質(zhì)量

from pyecharts import Geo
 
data = [
  ("海門", 9),("鄂爾多斯", 12),("招遠", 12),("舟山", 12),("齊齊哈爾", 14),("鹽城", 15),
  ("赤峰", 16),("青島", 18),("乳山", 18),("金昌", 19),("泉州", 21),("萊西", 21),
  ("日照", 21),("膠南", 22),("南通", 23),("拉薩", 24),("云浮", 24),("梅州", 25),
  ("文登", 25),("上海", 25),("攀枝花", 25),("威海", 25),("承德", 25),("廈門", 26),
  ("汕尾", 26),("潮州", 26),("丹東", 27),("太倉", 27),("曲靖", 27),("煙臺", 28),
  ("福州", 29),("瓦房店", 30),("即墨", 30),("撫順", 31),("玉溪", 31),("張家口", 31),
  ("陽泉", 31),("萊州", 32),("湖州", 32),("汕頭", 32),("昆山", 33),("寧波", 33),
  ("湛江", 33),("揭陽", 34),("榮成", 34),("連云港", 35),("葫蘆島", 35),("常熟", 36),
  ("東莞", 36),("河源", 36),("淮安", 36),("泰州", 36),("南寧", 37),("營口", 37),
  ("惠州", 37),("江陰", 37),("蓬萊", 37),("韶關(guān)", 38),("嘉峪關(guān)", 38),("廣州", 38),
  ("延安", 38),("太原", 39),("清遠", 39),("中山", 39),("昆明", 39),("壽光", 40),
  ("盤錦", 40),("長治", 41),("深圳", 41),("珠海", 42),("宿遷", 43),("咸陽", 43),
  ("銅川", 44),("平度", 44),("佛山", 44),("?？?, 44),("江門", 45),("章丘", 45),
  ("肇慶", 46),("大連", 47),("臨汾", 47),("吳江", 47),("石嘴山", 49),("沈陽", 50),
  ("蘇州", 50),("茂名", 50),("嘉興", 51),("長春", 51),("膠州", 52),("銀川", 52),
  ("張家港", 52),("三門峽", 53),("錦州", 54),("南昌", 54),("柳州", 54),("三亞", 54),
  ("自貢", 56),("吉林", 56),("陽江", 57),("瀘州", 57),("西寧", 57),("宜賓", 58),
  ("呼和浩特", 58),("成都", 58),("大同", 58),("鎮(zhèn)江", 59),("桂林", 59),("張家界", 59),
  ("宜興", 59),("北海", 60),("西安", 61),("金壇", 62),("東營", 62),("牡丹江", 63),
  ("遵義", 63),("紹興", 63),("揚州", 64),("常州", 64),("濰坊", 65),("重慶", 66),
  ("臺州", 67),("南京", 67),("濱州", 70),("貴陽", 71),("無錫", 71),("本溪", 71),
  ("克拉瑪依", 72),("渭南", 72),("馬鞍山", 72),("寶雞", 72),("焦作", 75),("句容", 75),
  ("北京", 79),("徐州", 79),("衡水", 80),("包頭", 80),("綿陽", 80),("烏魯木齊", 84),
  ("棗莊", 84),("杭州", 84),("淄博", 85),("鞍山", 86),("溧陽", 86),("庫爾勒", 86),
  ("安陽", 90),("開封", 90),("濟南", 92),("德陽", 93),("溫州", 95),("九江", 96),
  ("邯鄲", 98),("臨安", 99),("蘭州", 99),("滄州", 100),("臨沂", 103),("南充", 104),
  ("天津", 105),("富陽", 106),("泰安", 112),("諸暨", 112),("鄭州", 113),("哈爾濱", 114),
  ("聊城", 116),("蕪湖", 117),("唐山", 119),("平頂山", 119),("邢臺", 119),("德州", 120),
  ("濟寧", 120),("荊州", 127),("宜昌", 130),("義烏", 132),("麗水", 133),("洛陽", 134),
  ("秦皇島", 136),("株洲", 143),("石家莊", 147),("萊蕪", 148),("常德", 152),("保定", 153),
  ("湘潭", 154),("金華", 157),("岳陽", 169),("長沙", 175),("衢州", 177),("廊坊", 193),
  ("菏澤", 194),("合肥", 229),("武漢", 273),("大慶", 279)]
geo = Geo("全國主要城市空氣質(zhì)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("全國主要城市空氣質(zhì)量.html")#生成html文件
geo#直接在notebook中顯示

結(jié)果如下：

二、滄州市圖例面積

from pyecharts import Map
districts = ['運河區(qū)', '新華區(qū)', '泊頭市', '任丘市', '黃驊市', '河間市', '滄縣', '青縣', '東光縣', '海興縣', '鹽山縣', '肅寧縣', '南皮縣', '吳橋縣', '獻縣', '孟村回族自治縣']
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("滄州市圖例－各區(qū)面積", width=1200, height=600)
map_1.add("", districts, areas, maptype='滄州', is_visualmap=True, visual_range=[min(areas), max(areas)],
    visual_text_color='#000', is_map_symbol_show=False, is_label_show=True)
map_1