Python数据可视化之基于pyecharts实现的地理图表的绘制
作者：简时刻
今天给大家带来的是Python的相关知识,文章围绕着pyecharts绘制地理图表展开,文中有非常详细的代码示例及介绍,需要的朋友可以参考下
一、例子：百度迁徙
百度地图春节人口迁徙大数据（简称百度迁徙），是百度在2014年春运期间推出的一项技术项目。百度迁徙利用大数据，对其拥有的LBS（基于地理位置的服务）大数据进行计算分析，采用的可视化呈现方式，动态、即时、直观地展现中国春节前后人口大迁徙的轨迹与特征。
网址：https://qianxi.baidu.com/2021/
二、基础语法介绍
|
语法 |
说明 |
| from pyecharts.charts import Geo | 导入地图库 |
| Geo() | Pyecharts地理图表绘制 |
| .add_map(maptype=“china“) | 地图类型 |
| .add() | 添加数据 |
| .set_global_opts() | 设置全局配置项 |
三、中国地图绘制
实例代码：
from pyecharts.charts import Geo
import pyecharts.options as opts
from commons import Faker
(
Geo()
.add_schema(maptype='china') # 使用中国地图的类型
.add(series_name='', data_pair=[(i, j) for i, j in zip(Faker.provinces, Faker.values())])
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title='中国地图'),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
# is_piecewise=True # 非连续型显示
)
)
).render()
运行结果：
四、中国地图(特效散点图)
实例代码：
from pyecharts.charts import Geo
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.globals import ChartType
from commons import Faker
(
Geo()
.add_schema(maptype='china') # 使用中国地图的类型
.add(series_name='', data_pair=[(i, j) for i, j in zip(Faker.provinces, Faker.values())],
type_=ChartType.EFFECT_SCATTER)
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title='中国地图(特效散点图)'),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
is_piecewise=True
)
)
).render()
运行结果：
五、中国人口地理迁徙图绘制
实例代码：
from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts.globals import ChartType, SymbolType
import pyecharts.options as opts
# 数据构建（元组形式）
city_num = [('广州', 105), ('成都', 70), ('北京', 99), ('西安', 80)]
start_end = [('广州', '成都'), ('广州', '北京'), ('广州', '西安')]
(
Geo()
.add_schema(maptype='china', itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color='#323c48', border_color='#111')) # 地图形式设置
.add('', data_pair=city_num, color='white') # 地图数据颜色设置（点）
.add('', data_pair=start_end, type_=ChartType.LINES, # 设置线
effect_opts=opts.EffectOpts(symbol=SymbolType.ARROW,color='blue', symbol_size=7)) # 流动箭头绘制
).render()
运行结果：
六、热力图：广东地图热力图绘制1
实例代码：
from pyecharts.faker import Faker
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts.globals import ChartType
c = (
Geo()
.add_schema(maptype="广东", itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="#323c48", border_color="#111"),)
.add("",[list(z) for z in zip(Faker.guangdong_city, Faker.values())],type_=ChartType.HEATMAP)
.set_global_opts(
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(),
title_opts=opts.TitleOpts(title="广东地图热力图"),
)
)
c.render()
运行结果：
七、热力图：广东地图热力图绘制2
实例代码：
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.globals import ChartType
c = (
Map()
.add('', [list(z) for z in zip(Faker.guangdong_city, Faker.values())], "广东")
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="Map-广东地图"),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(),
)
)
c.render()
运行结果：
到此这篇关于Python数据可视化之基于pyecharts实现的地理图表的绘制的文章就介绍到这了,更多相关pyecharts绘制地理图表内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！