做网站接单,wordpress 登录后页面空白,好看logo图片,中国建设银行网站主要功能文章目录 专栏导读一、地图应用场景二、参数说明1. 导包2. add函数 三、地图绘制实战1. 省市地图2. 中国地图3. 中国地图#xff08;带城市#xff09;4. 中国地图#xff08;分段型#xff09;5. 中国地图#xff08;连续型#xff09;6. 世界地图7. 行程轨迹地图8. 人口… 文章目录 专栏导读一、地图应用场景二、参数说明1. 导包2. add函数 三、地图绘制实战1. 省市地图2. 中国地图3. 中国地图带城市4. 中国地图分段型5. 中国地图连续型6. 世界地图7. 行程轨迹地图8. 人口密度地图 专栏导读
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一、地图应用场景
Pyecharts地图可以应用于以下场景 数据可视化Pyecharts地图可以将数据可视化展示在地图上帮助用户更直观地了解数据分布情况。例如可以使用地图展示全国各个城市的销售额情况或者展示全球各个国家的人口密度情况。 地理分析Pyecharts地图可以进行地理分析帮助用户研究地理位置对某些现象的影响。例如可以使用地图展示全国各个省份的GDP分布情况或者展示全球各个国家的气候变化情况。 商业决策Pyecharts地图可以帮助商业用户做出更明智的决策。例如在选择开设新的分店时可以使用地图展示各个候选地点的竞争情况、人口密度情况等帮助决策者做出合理的选择。 教育教学Pyecharts地图可以用于教育教学领域帮助学生更好地理解地理知识。例如可以使用地图展示各个国家的地理特点、文化特点等让学生更加直观地了解世界各地的差异。 历史研究Pyecharts地图可以用于历史研究领域帮助研究人员更好地理解历史事件的地理背景。例如可以使用地图展示历史时期各个国家的疆域变化情况帮助研究人员更好地分析历史事件的原因和影响。
总而言之Pyecharts地图可以应用于各个领域帮助用户更好地理解和分析地理数据做出更明智的决策。 二、参数说明
1. 导包
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.faker import Faker2. add函数
def add(self,series_name: str, # 系列名称data_pair: types.Sequence[types.Union[types.Sequence, opts.MapItem, dict]], # 数据对包含地理位置和数值maptype: str china, # 地图类型默认为中国地图*,is_roam: bool True, # 是否开启鼠标缩放和平移漫游默认为开启center: types.Optional[types.Sequence] None, # 地图中心点坐标默认为Noneaspect_scale: types.Numeric 0.75, # 地图长宽比默认为0.75bounding_coords: types.Optional[types.Sequence[types.Numeric]] None, # 地图的最大最小经纬度范围默认为Nonemin_scale_limit: types.Optional[types.Numeric] None, # 最小的缩放比例限制默认为Nonemax_scale_limit: types.Optional[types.Numeric] None, # 最大的缩放比例限制默认为Nonename_property: str name, # 地图数据项中地理位置的属性名称默认为nameselected_mode: types.Union[bool, str] False, # 选中模式默认为False可选值为single、multiplezoom: types.Optional[types.Numeric] 1, # 地图缩放级别默认为1name_map: types.Optional[dict] None, # 地理位置名称的映射关系默认为Nonesymbol: types.Optional[str] None, # 地图标记的图形默认为None可选值为circle、rect、roundRect等map_value_calculation: str sum, # 地图数值的计算方式默认为sum可选值为average、max、min等is_map_symbol_show: bool True, # 是否显示地图标记默认为Truez_level: types.Numeric 0, # 图形的层级默认为0z: types.Numeric 2, # 图形的z值默认为2pos_left: types.Optional[types.Union[str, types.Numeric]] None, # 图形左上角的位置默认为Nonepos_top: types.Optional[types.Union[str, types.Numeric]] None, # 图形左上角的位置默认为Nonepos_right: types.Optional[types.Union[str, types.Numeric]] None, # 图形右下角的位置默认为Nonepos_bottom: types.Optional[types.Union[str, types.Numeric]] None, # 图形右下角的位置默认为Nonegeo_index: types.Optional[types.Numeric] None, # 地理位置的索引默认为Noneseries_layout_by: str column, # 系列的布局方式默认为column可选值为rowdataset_index: types.Optional[types.Numeric] 0, # 数据集的索引默认为0layout_center: types.Optional[types.Sequence[str]] None, # 图形布局的中心点默认为Nonelayout_size: types.Union[str, types.Numeric] None, # 图形布局的大小默认为Nonelabel_opts: types.Label opts.LabelOpts(), # 标签的配置项默认为LabelOpts()tooltip_opts: types.Tooltip None, # 提示框的配置项默认为Noneitemstyle_opts: types.ItemStyle None, # 图形样式的配置项默认为Noneemphasis_label_opts: types.Label None, # 强调状态下标签的配置项默认为Noneemphasis_itemstyle_opts: types.ItemStyle None, # 强调状态下图形样式的配置项默认为None)三、地图绘制实战
1. 省市地图
通过add函数添加maptype四川参数选择地区为四川省地图可选其他地区
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.faker import Fakerc (Map() # 创建地图对象.add(商家A, [list(z) for z in zip(Faker.guangdong_city, Faker.values())], maptype四川) # 添加数据地区选择四川也可以选择其他省市.set_global_opts(title_optsopts.TitleOpts(title四川地图), # 设置标题为四川地图visualmap_optsopts.VisualMapOpts() # 设置可视化地图的配置项)
)# 渲染图表
c.render(四川地图.html) # 将图表渲染为HTML文件
c.render_notebook() # 在Notebook中显示图表运行结果
2. 中国地图
通过add函数添加maptypechina参数选择地区为中国地图可选其他地区
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.faker import Fakerc (Map() # 创建地图对象.add(商家A, [list(z) for z in zip(Faker.provinces, Faker.values())], maptypechina) # 添加数据商家A在中国各个省份的销售额.set_global_opts(title_optsopts.TitleOpts(title中国地图)) # 设置标题
)# 渲染图表
c.render(中国地图.html) # 将图表渲染为HTML文件
c.render_notebook() # 在Notebook中显示图表运行结果
3. 中国地图带城市
通过add函数添加maptypechina-cities参数选择省份可选其他地区
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.faker import Fakerc (Map() # 创建地图对象.add(商家A,[list(z) for z in zip(Faker.guangdong_city, Faker.values())], maptypechina-cities, # 添加数据商家A在中国各个城市的销售额使用带有城市的中国地图label_optsopts.LabelOpts(is_showFalse), # 设置标签的配置项不显示标签).set_global_opts(title_optsopts.TitleOpts(title中国地图带城市), # 设置标题为中国地图带城市visualmap_optsopts.VisualMapOpts(), # 设置可视化地图的配置项)
)# 渲染图表
c.render(中国地图带城市.html) # 将图表渲染为HTML文件
c.render_notebook() # 在Notebook中显示图表运行结果
4. 中国地图分段型
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.faker import Fakerc (Map().add(商家A, [list(z) for z in zip(Faker.provinces, Faker.values())], maptype china).set_global_opts(title_optsopts.TitleOpts(title中国地图分段型),visualmap_optsopts.VisualMapOpts(max_200, is_piecewiseTrue), # 设置视觉映射选项最大值为200且采用分段型颜色映射)
)# 渲染图表
c.render(中国地图分段型.html) # 将图表渲染为HTML文件
c.render_notebook() # 在Notebook中显示图表运行结果
5. 中国地图连续型
连续型和分段型的区别在于opts.VisualMapOpts(max_200)没有is_piecewiseTrue参数
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.faker import Fakerc (Map().add(商家A, [list(z) for z in zip(Faker.provinces, Faker.values())], maptypechina).set_global_opts(title_optsopts.TitleOpts(title中国地图连续型),visualmap_optsopts.VisualMapOpts(max_200), # 设置视觉映射选项最大值为200)
)# 渲染图表
c.render(中国地图连续型.html) # 将图表渲染为HTML文件
c.render_notebook() # 在Notebook中显示图表运行结果
6. 世界地图
通过add函数添加maptypeworld参数选择地区为世界地区可选其他地区
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.faker import Fakerc (Map().add(商家A, [list(z) for z in zip(Faker.country, Faker.values())], maptypeworld).set_series_opts(label_optsopts.LabelOpts(is_showFalse)).set_global_opts(title_optsopts.TitleOpts(title世界地图),visualmap_optsopts.VisualMapOpts(max_200),)
)# 渲染图表
c.render(世界地图.html) # 将图表渲染为HTML文件
c.render_notebook() # 在Notebook中显示图表运行结果 7. 行程轨迹地图
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts.globals import ChartType, SymbolType# 创建一个 Geo 对象 cGeo 是 pyecharts 库中用于生成地理坐标图的类
c (Geo()# 使用 add_schema 方法添加地图的 schema指定了地图类型为“中国”以及相关的样式选项.add_schema(maptypechina,itemstyle_optsopts.ItemStyleOpts(),)# 使用 add 方法向地图添加数据第一部分数据为散点图显示的是各个城市的标记点用白色显示.add(,[(成都, 50), (北京, 60), (杭州, 70), (重庆, 80)],type_ChartType.EFFECT_SCATTER,colorwhite, # 城市的标记点颜色为白色)# 使用 add 方法向地图添加另一部分数据显示的是连接各个城市的线箭头指向的方向表示行程的起点和终点.add(geo,[(成都, 北京), (成都, 上海), (成都, 海南), (成都, 哈尔滨)],type_ChartType.LINES,effect_optsopts.EffectOpts(symbolSymbolType.ARROW, symbol_size6, colorred), # 线条效果选项箭头大小为6颜色为红色linestyle_optsopts.LineStyleOpts(curve0.2), # 线条样式选项曲线值为0.2)# 使用 set_series_opts 方法设置系列选项不显示标签.set_series_opts(label_optsopts.LabelOpts(is_showFalse))# 使用 set_global_opts 方法设置全局选项设置地图标题为“行程轨迹地图”.set_global_opts(title_optsopts.TitleOpts(title行程轨迹地图)))# 渲染图表
c.render(行程轨迹地图.html) # 将图表渲染为HTML文件
c.render_notebook() # 在Notebook中显示图表运行结果
8. 人口密度地图
import ssl
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Map
# 导入所需的库用于操作 SSL 连接后面会用它来创建一个默认的 HTTPS 上下文但不会进行证书验证
ssl._create_default_https_context ssl._create_unverified_context
# 与 pyecharts 注册当画香港地图的时候用 echarts-china-cities-js
# register_url(https://echarts-maps.github.io/echarts-china-cities-js)
# 定义一个名为 WIKI_LINK 的字符串常量指向维基百科上关于香港行政区域的部分
WIKI_LINK (http://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%A6%99%E6%B8%AF%E8%A1%8C%E6%94%BF%E5%8D%80%E5%8A%83#cite_note-12
)
# 定义一个名为 MAP_DATA 的列表包含了香港各区的名称和人口密度数据截至2011年
MAP_DATA [[中西区, 20057.34],[湾仔, 15477.48],[东区, 31686.1],[南区, 6992.6],[油尖旺, 44045.49],[深水埗, 40689.64],[九龙城, 37659.78],[黄大仙, 45180.97],[观塘, 55204.26],[葵青, 21900.9],[荃湾, 4918.26],[屯门, 5881.84],[元朗, 4178.01],[北区, 2227.92],[大埔, 2180.98],[沙田, 9172.94],[西贡, 3368],[离岛, 806.98],
]# 定义一个名为 NAME_MAP_DATA 的字典用于映射地图数据中的区域名称和实际的区域名称
NAME_MAP_DATA {# key: value # 这个字典的键值对表示的是地图数据中的区域名称和实际的区域名称的对应关系中西区: 中西区,东区: 东区,离岛区: 离岛,九龙城区: 九龙城,葵青区: 葵青,观塘区: 观塘,北区: 北区,西贡区: 西贡,沙田区: 沙田,深水埗区: 深水埗,南区: 南区,大埔区: 大埔,荃湾区: 荃湾,屯门区: 屯门,湾仔区: 湾仔,黄大仙区: 黄大仙,油尖旺区: 油尖旺,元朗区: 元朗,
}# 创建一个 Map 对象 c这是 pyecharts 库中用于生成地图的对象
c (Map()# 使用 add 方法向地图添加数据和配置项其中 series_name 是系列名称maptype 是地图类型data_pair 是数据对name_map 是区域名称映射表is_map_symbol_show 控制是否显示地图标记.add(series_name香港18区人口密度,maptype香港,data_pairMAP_DATA,name_mapNAME_MAP_DATA,is_map_symbol_showFalse,)# 使用 set_global_opts 方法设置全局配置项其中包括标题选项、工具提示选项和视觉映射选项.set_global_opts(title_optsopts.TitleOpts(# 设置地图的标题title香港18区人口密度 2011,# 设置地图的副标题并给出副标题的链接subtitle人口密度数据来自Wikipedia,subtitle_linkWIKI_LINK,),tooltip_optsopts.TooltipOpts(# 设置触发工具提示的方式为“item”即鼠标移动到地图标记上时显示工具提示triggeritem,# 设置工具提示的格式这里用 HTML 格式设置了行内样式使得工具提示中显示地区名称和人口密度并规定字体大小和颜色formatter{b}br/{c} (p / km2)),visualmap_optsopts.VisualMapOpts(# 设置视觉映射的最小值和最大值这里设置为800和50000min_800,max_50000,# 设置视觉映射的文本范围这里设置为High和Lowrange_text[High, Low],# 设置视觉映射是否可计算这里设置为 True 表示可以手动拖动滑块改变视觉映射的值is_calculableTrue,# 设置视觉映射的颜色范围这里设置为lightskyblue浅天蓝色、yellow黄色和orangered橙红色range_color[lightskyblue, yellow, orangered],),)
)# 渲染图表
c.render(人口密度地图.html) # 将图表渲染为HTML文件
c.render_notebook() # 在Notebook中显示图表运行结果
