python pyecharts地理数据可视化 绘制地理图表

文章目录

• • • 一、Pyecharts简介和安装
    • • 1. 简介
      • 2. 安装
    • 二、绘制地理图表
    • • 1. 世界地图—数据可视化
      • 2. 国家地图—数据可视化
      • • 涟漪散点图
        • 动态轨迹图
      • 3. 省市地图—数据可视化
      • • 热力图
        • 批量添加地址、经纬度数据，地理数据可视化在地图上

一、Pyecharts简介和安装

1. 简介

Echarts 是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了。

• 简洁的 API 设计，使用如丝滑般流畅，支持链式调用
• 囊括了 30 种常见图表，应有尽有
• 支持主流 Notebook 环境，Jupyter Notebook 和 JupyterLab
• 可轻松集成至 Flask，Sanic，Django 等主流 Web 框架
• 高度灵活的配置项，可轻松搭配出精美的图表
• 详细的文档和示例，帮助开发者更快的上手项目
• 多达 400 地图文件，并且支持原生百度地图，为地理数据可视化提供强有力的支持

pyecharts版本v0.5.x 和 v1 间不兼容，v1 是一个全新的版本，语法也有很大不同。

2. 安装

安装pyecharts

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pip install pyecharts -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

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import pyecharts

print(pyecharts.__version__)         # 查看pyecharts版本

安装相关的地图扩展包

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pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple echarts-countries-pypkg   		# 全球国家地图
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple echarts-china-provinces-pypkg   # 中国省级地图
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple echarts-china-cities-pypkg      # 中国市级地图
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple echarts-china-counties-pypkg    # 中国县区级地图

二、绘制地理图表

1. 世界地图—数据可视化

利用 Starbucks.csv 中的数据，首先计算每个国家(Country)对应的门店数量，然后使用世界地图表示星巴克门面店在全球的分布。

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import pandas as pd
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.globals import ThemeType, CurrentConfig

CurrentConfig.ONLINE_HOST = 'D:/python/pyecharts-assets-master/assets/'

# 用pandas读取csv文件里的数据
df = pd.read_csv("Starbucks.csv")['Country']
data = df.value_counts()
datas = [(i, int(j)) for i, j in zip(data.index, data.values)]


# 实例化一个Map对象
map_ = Map(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.PURPLE_PASSION))
# 世界地图
map_.add("门店数量", data_pair=datas, maptype="world")
map_.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))   # 不显示label
map_.set_global_opts(
     title_opts=opts.TitleOpts(title="星巴克门店数量在全球分布", pos_left='40%', pos_top='10'),   # 调整title位置
     legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
     visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=13608, min_=1, is_piecewise=True,
     pieces=[{"max": 9, "min": 1, "label": "1-9", "color": "#00FFFF"},        # 分段  添加图例注释和颜色
          {"max": 99, "min": 10, "label": "10-99", "color": "#A52A2A"},
          {"max": 499, "min": 100, "label": "100-499", "color": "#0000FF	"},
          {"max": 999, "min": 500, "label": "500-999", "color": "#FF00FF"},
          {"max": 2000, "min": 1000, "label": "1000-2000", "color": "#228B22"},
          {"max": 3000, "min": 2000, "label": "2000-3000", "color": "#FF0000"},
          {"max": 20000, "min": 10000, "label": ">=10000", "color": "#FFD700"}
             ])
     )

# 渲染在网页上   有交互性
map_.render('星巴克门店在全球的分布.html')

运行效果如下：

2. 国家地图—数据可视化

涟漪散点图

利用china.csv 中的数据，首先计算每个城市(City)对应的门店数量，然后使用 pyecharts包内 Geo 模块绘制星巴克门面店在中国分布的涟漪散点地图。

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import pandas as pd
from pyecharts.globals import ThemeType, CurrentConfig, GeoType
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Geo

CurrentConfig.ONLINE_HOST = 'D:/python/pyecharts-assets-master/assets/'
# pandas读取csv文件数据
df = pd.read_csv("china.csv")['City']
data = df.value_counts()

datas = [(i, int(j)) for i, j in zip(data.index, data.values)]
print(datas)

geo = Geo(init_opts=opts.InitOpts(width='1000px', height='600px', theme=ThemeType.DARK))
geo.add_schema(maptype='china', label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True))   # 显示label  省名
geo.add('门店数量', data_pair=datas, type_=GeoType.EFFECT_SCATTER, symbol_size=8)
geo.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
geo.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='星巴克门店在中国的分布'),
                    visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=550, is_piecewise=True,
                    pieces=[{"max": 50, "min": 0, "label": "0-50", "color": "#708090"},        # 分段  添加图例注释  和颜色
                              {"max": 100, "min": 51, "label": "51-100", "color": "#00FFFF"},
                              {"max": 200, "min": 101, "label": "101-200", "color": "#00008B"},
                              {"max": 300, "min": 201, "label": "201-300", "color": "#8B008B"},
                              {"max": 600, "min": 500, "label": "500-600", "color": "#FF0000"},
                                 ])
                    )

geo.render("星巴克门店在中国的分布.html")

运行效果如下：

动态轨迹图

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from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts.globals import ChartType, SymbolType, CurrentConfig

CurrentConfig.ONLINE_HOST = 'D:/python/pyecharts-assets-master/assets/'
# 链式调用
c = (
    Geo()
    .add_schema(
        maptype="china",
        itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="#323c48", border_color="#111"),
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True)
    )
    .add(
        "",
        [("广州", 55), ("北京", 66), ("杭州", 77), ("重庆", 88), ('成都', 100), ('海口', 80)],
        type_=ChartType.EFFECT_SCATTER,
        color="white",
    )
    .add(
        "",
        [("广州", "上海"), ("广州", "北京"), ("广州", "杭州"), ("广州", "重庆"),
         ('成都', '海口'), ('海口', '北京'), ('海口', '重庆'), ('重庆', '上海')
         ],
        type_=ChartType.LINES,
        effect_opts=opts.EffectOpts(
            symbol=SymbolType.ARROW, symbol_size=6, color="blue"
        ),
        linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(curve=0.2),
    )
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="动态轨迹图"))
    .render("geo_lines_background.html")
)

运行效果如下：

3. 省市地图—数据可视化

热力图

代码如下：

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from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts.faker import Faker
from pyecharts.globals import GeoType, CurrentConfig

CurrentConfig.ONLINE_HOST = 'D:/python/pyecharts-assets-master/assets/'

c = (
    Geo()
    .add_schema(maptype="广东", label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True))
    .add(
        "热力图",
        [list(z) for z in zip(Faker.guangdong_city, Faker.values())],
        type_=GeoType.HEATMAP,
    )
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True))
    .set_global_opts(
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(), title_opts=opts.TitleOpts(title="Geo-广东地图")
    )
    .render("geo_guangdong.html")
)

运行效果如下：

批量添加地址、经纬度数据，地理数据可视化在地图上

代码如下：

代码语言：txt复制

import pandas as pd     # 导入数据分析模块
from pyecharts.charts import Geo    # 导入地理信息处理模块
from pyecharts import options as opts   # 配置
from pyecharts.globals import GeoType, CurrentConfig, ThemeType

CurrentConfig.ONLINE_HOST = 'D:/python/pyecharts-assets-master/assets/'

df = pd.read_excel("hotel.xlsx")

# 获取 地点  经纬度信息
geo_sight_coord = {df.iloc[i]['酒店地址']: [df.iloc[i]['经度'], df.iloc[i]['纬度']] for i in range(len(df))}
data = [(df['酒店地址'][j], f"{int(df['最低价'][j])}元(最低价)") for j in range(len(df))]
# print(data)
# print(geo_sight_coord)

g = Geo(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.PURPLE_PASSION, width="1000px", height="600px"))
g.add_schema(maptype="北京")
for k, v in list(geo_sight_coord.items()):
    # 添加地址、经纬度数据
    g.add_coordinate(k, v[0], v[1])

# 涟漪散点图
g.add("", data_pair=data, type_=GeoType.EFFECT_SCATTER, symbol_size=6)
g.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
g.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="北京-酒店地址分布"))
g.render("酒店地址分布.html")

运行效果如下：

作者：叶庭云 微信公众号：修炼Python CSDN：https://yetingyun.blog.csdn.net/ 本文仅用于交流学习，未经作者允许，禁止转载，更勿做其他用途，违者必究。 觉得文章对你有帮助、让你有所收获的话，期待你的点赞呀，不足之处，也可以在评论区多多指正。

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