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Python数据可视化之基于pyecharts实现的地理图表的绘制

运维开发网 https://www.qedev.com 2021-06-11 10:24 出处:网络 作者: 简时刻
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

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/

Python数据可视化之基于pyecharts实现的地理图表的绘制

二、基础语法介绍

www.cppcns.com

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编程客栈) 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http://www.cppcns.com示
        )
    )
).render()

运行结果:

Python数据可视化之基于pyecharts实现的地理图表的绘制

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:

Python数据可视化之基于pyecharts实现的地理图表的绘制

五、中国人口地理迁徙图绘制

 实例代码:

from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts.globalwww.cppcns.coms 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http://www.cppcns.com', 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:

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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:

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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:

Python数据可视化之基于pyecharts实现的地理图表的绘制

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我们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我们!

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