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Python?pyecharts實(shí)時(shí)畫圖自定義可視化經(jīng)緯度熱力圖

 更新時(shí)間:2022年06月23日 15:58:37   作者:數(shù)據(jù)人阿多  
這篇文章主要為大家介紹了Python?pyecharts實(shí)時(shí)畫圖自定義經(jīng)緯度熱力圖實(shí)現(xiàn)示例,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進(jìn)步,早日升職加薪

背景

在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析中基本都會(huì)涉及到各省區(qū)的分析,數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析的一把利器,這些省區(qū)的數(shù)據(jù)一般會(huì)用地圖可視化出來,這樣一些規(guī)律可以被一面了然發(fā)現(xiàn)

地圖有很多可視化類型,比如:基本地理圖、熱力圖、路徑圖、漣漪圖 等,本篇文章主要介紹 熱力圖,使用的工具百度開源 pyecharts

模擬數(shù)據(jù)以十一期間全國旅游景點(diǎn)熱度為例(虛構(gòu)數(shù)據(jù))

模擬數(shù)據(jù)

基于pyecharts內(nèi)置經(jīng)緯度的熱力圖

pyecharts 中自帶了一些城市的經(jīng)緯度,在畫圖時(shí)只要列出城市 or 省份的名字,即可在地圖中自動(dòng)展示,pyecharts會(huì)根據(jù)城市 or 省份的名字自動(dòng)提取到經(jīng)緯度

安裝完pyecharts包之后,可以在pyecharts包文件夾里面找到相應(yīng)的文件city_coordinates.json,里面保存了大量的地理名與經(jīng)緯度的信息
一般路徑如下:xxxxxx\Lib\site-packages\pyecharts\datasets\city_coordinates.json

下面用模擬數(shù)據(jù)中 城市、熱度 列來進(jìn)行熱力圖可視化
左右滑動(dòng)查看完整代碼

import pandas as pd
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import BMap
from pyecharts.globals import BMapType
import json
data=pd.read_excel('熱力圖模擬數(shù)據(jù).xlsx')
hotmap = (
    BMap(is_ignore_nonexistent_coord=True,    #忽略不存在的坐標(biāo)
         init_opts=opts.InitOpts(width="1300px", height="600px"))
    .add_schema(baidu_ak="自己申請(qǐng)的key", center=[120.13066322374, 30.240018034923],
                zoom=5,   # 當(dāng)前視角的縮放比例
                is_roam=True   # 是否開啟鼠標(biāo)縮放和平移漫游
               )  
    .add(
        "熱度",  #圖例
        data_pair=[list(z) for z in zip(data['城市'].to_list(), data['熱度'].to_list())],
        type_="heatmap",
        label_opts=opts.LabelOpts(formatter=""),
    )
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="十一期間全國旅游景點(diǎn)熱度",
                                  pos_left='center',
                                  title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=32)
                                 ), 
        legend_opts=opts.LegendOpts(pos_right='20%'),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts()
    )
    .add_control_panel(
        copyright_control_opts=opts.BMapCopyrightTypeOpts(position=3),
        maptype_control_opts=opts.BMapTypeControlOpts(
            type_=BMapType.MAPTYPE_CONTROL_DROPDOWN
        ),
        scale_control_opts=opts.BMapScaleControlOpts(),
        overview_map_opts=opts.BMapOverviewMapControlOpts(is_open=True),
        navigation_control_opts=opts.BMapNavigationControlOpts(),
        geo_location_control_opts=opts.BMapGeoLocationControlOpts(),
    )
    .render("基于pyecharts內(nèi)置經(jīng)緯度的熱力圖.html")
)
#hotmap.render_notebook()

內(nèi)置經(jīng)緯度

基于自定義經(jīng)緯度的熱力圖

因pyecharts中的 city_coordinates.json 里面存放的均是一些常用的地理經(jīng)緯度,如果想使用自定義的經(jīng)緯度,pyecharts也是支持的

下面用模擬數(shù)據(jù)中 經(jīng)度維度、熱度 列來進(jìn)行熱力圖可視化

import pandas as pd
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import BMap
from pyecharts.globals import BMapType
import json
data=pd.read_excel('熱力圖模擬數(shù)據(jù).xlsx')
data_json={}
for index,row in data.iterrows():
    data_json[row['地名']]=[float(row['經(jīng)度']),float(row['維度'])]
with open("BMAP.json","w") as f:
    json.dump(data_json,f)
hotmap = (
    BMap(is_ignore_nonexistent_coord=True,    #忽略不存在的坐標(biāo)
         init_opts=opts.InitOpts(width="1300px", height="600px"))
    .add_schema(baidu_ak="自己申請(qǐng)的key", center=[120.13066322374, 30.240018034923],
                zoom=5,   # 當(dāng)前視角的縮放比例
                is_roam=True   # 是否開啟鼠標(biāo)縮放和平移漫游
               )
    .add_coordinate_json("BMAP.json")  #加載自定義坐標(biāo)
    .add(
        "熱度",  #圖例
        data_pair=[list(z) for z in zip(data['地名'].to_list(), data['熱度'].to_list())],
        type_="heatmap",
        label_opts=opts.LabelOpts(formatter=""),
    )
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="十一期間全國旅游景點(diǎn)熱度",
                                  pos_left='center',
                                  title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=32)
                                 ), 
        legend_opts=opts.LegendOpts(pos_right='20%'),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=20)  #設(shè)置最大值,目的是為了能夠精確查看自定坐標(biāo)位置
    )
    .add_control_panel(
        copyright_control_opts=opts.BMapCopyrightTypeOpts(position=3),
        maptype_control_opts=opts.BMapTypeControlOpts(
            type_=BMapType.MAPTYPE_CONTROL_DROPDOWN
        ),
        scale_control_opts=opts.BMapScaleControlOpts(),
        overview_map_opts=opts.BMapOverviewMapControlOpts(is_open=True),
        navigation_control_opts=opts.BMapNavigationControlOpts(),
        geo_location_control_opts=opts.BMapGeoLocationControlOpts(),
    )
    .render("基于自定義經(jīng)緯度的熱力圖.html")
)
#hotmap.render_notebook()

自定義經(jīng)緯度

pyecharts庫缺點(diǎn)

沒有現(xiàn)成的方法用來直接導(dǎo)入自定義坐標(biāo),需要先把自定義坐標(biāo)寫在json文件中,然后再通過加載文件實(shí)現(xiàn)導(dǎo)入,而沒有一個(gè)直接導(dǎo)入自定義坐標(biāo)的方法,這個(gè)可以從源碼中看出來,如果有一個(gè) add_coordinate_dict 函數(shù)就完美了

缺點(diǎn)

不同地圖坐標(biāo)系區(qū)別

我們通常用經(jīng)緯度來表示一個(gè)地理位置,但是由于一些原因,我們從不同渠道得到的經(jīng)緯度信息可能并不是在同一個(gè)坐標(biāo)系下。

  • 高德地圖、騰訊地圖以及谷歌中國區(qū)地圖使用的是GCJ-02坐標(biāo)系
  • 百度地圖使用的是BD-09坐標(biāo)系
  • 底層接口(HTML5 Geolocation或ios、安卓API)通過GPS設(shè)備獲取的坐標(biāo)使用的是WGS-84坐標(biāo)系

不同的坐標(biāo)系之間可能有幾十到幾百米的偏移,所以在開發(fā)基于地圖的產(chǎn)品,或者做地理數(shù)據(jù)可視化時(shí),我們需要修正不同坐標(biāo)系之間的偏差。

WGS-84 - 世界大地測(cè)量系統(tǒng)

WGS-84(World Geodetic System, WGS)是使用最廣泛的坐標(biāo)系,也是世界通用的坐標(biāo)系,GPS設(shè)備得到的經(jīng)緯度就是在WGS84坐標(biāo)系下的經(jīng)緯度。通常通過底層接口得到的定位信息都是WGS84坐標(biāo)系

GCJ-02 - 國測(cè)局坐標(biāo)

GCJ-02(G-Guojia國家,C-Cehui測(cè)繪,J-Ju局),又被稱為火星坐標(biāo)系,是一種基于WGS-84制定的大地測(cè)量系統(tǒng),由中國國測(cè)局制定。此坐標(biāo)系所采用的混淆算法會(huì)在經(jīng)緯度中加入隨機(jī)的偏移。

國家規(guī)定,中國大陸所有公開地理數(shù)據(jù)都需要至少用GCJ-02進(jìn)行加密,也就是說我們從國內(nèi)公司的產(chǎn)品中得到的數(shù)據(jù),一定是經(jīng)過了加密的。絕大部分國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)地圖提供商都是使用GCJ-02坐標(biāo)系,包括高德地圖,谷歌地圖中國區(qū)等。

BD-09 - 百度坐標(biāo)系

BD-09(Baidu, BD)是百度地圖使用的地理坐標(biāo)系,其在GCJ-02上多增加了一次變換,用來保護(hù)用戶隱私。從百度產(chǎn)品中得到的坐標(biāo)都是BD-09坐標(biāo)系

以上就是Python pyecharts實(shí)時(shí)畫圖自定義可視化經(jīng)緯度熱力圖的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于Python pyecharts實(shí)時(shí)畫圖的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!

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