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基于Python绘制世界疫情地图的详细介绍

运维开发网 https://www.qedev.com 2022-04-27 15:29 出处:网络
这篇文章主要介绍了如何使用Python绘制世界疫情地图,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

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请点击下载世界疫情数据”:下载疫情数据。

注:此数据为2022年3月12日的结果,其中透明处表示确诊病例数小于10万,白色处表示无此国家数据。

最终效果:



要下载的Python包:

pip install echarts-countries-pypkgpip install echarts-china-provinces-pypkgpip install echarts-countries-china-cities-pypkgimport seaborn as snsimport numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlineplt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来正常显示负号from datetime import datetimeplt.figure(figsize=(16,10))import pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import Linefrom pyecharts.faker import Fakerfrom pyecharts.charts import Barimport osfrom pyecharts.options.global_options import ThemeTypealldfgbcountrysum=pd.read_csv("alldfgbcountrysum.csv",encoding='utf-8-sig')alldfregiongbmax=alldfgbcountrysum.groupby(alldfgbcountrysum['Country_Region'])['Confirmed','Recovered','Deaths','Date'].max()alldfregiongbmax.reset_index(inplace=True)alldfregiongbmax.loc[(alldfregiongbmax['Country_Region']=='US','Country_Region')]='United States'alldfregiongbmax[alldfregiongbmax['Countey_Region']=='United States']

alldfregiongbmax的数据:


地图绘制:

# 地图绘制from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Map import randomregions=alldfregiongbmax['Country_Region'].to_list()regions2=[]for i in range(len(regions)): regions2.append(regions[i])regions2data=[(i,alldfregiongbmax[alldfregiongbmax['Country_Region']==i]['Confirmed'].to_list()) for i in regions2]dataimap=( Map( init_opts=opts.InitOpts(bg_color='rgba(255,250,205,0.2)', width='1400px', height='1000px', page_title='疫情数据', theme=ThemeType.ROMA ) ) .add("确诊人数",data,"world",zoom=1) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="世界疫情数据--地图绘制"), legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=True), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=80000000,min_=100000,is_piecewise=True,split_number=10), ) # 通过更改max_ ,min_ 来调整地图的颜色![请添加图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/58280443a30949cdbae0f4c35d223ed5.gif))imap.render_notebook()


关于基于Python绘制世界疫情图的这篇文章到此为止。关于Python地图的更多信息,请搜索源搜网之前的文章或者继续浏览下面的相关文章。希望大家以后能多支持源搜网!


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