前言
在很多时候，枯燥的数字并不能很直观的展示地域的差别，比如一个企业，想要分析产品在国内的销售情况，报表可能并不能最直接的展示差异，而一个结合地图的展示，就会直观得多，更便于大家去看到差距，更利于决策。
当然，除了做商业决策，将数据与地图结合，也更便于我们展示诸如人口密度，经济总量等数据，总之，数据可视化是极大地方便了我们的数据分析和评估的。本文就来介绍一下使用Python的数据可视化神器pyecharts来绘制带地图的数据分析图。
环境准备
在使用pyecharts绘制图像之前，我们需要先准备好pyecharts的环境，安装pyecharts非常简单，我们直接使用pip命令安装即可，命令如下：
pip install pyecharts在pyecharts中，每一种图都有自己对应的类，我们在绘制时，需要先进行导入，在绘制地图之前，我们需要先导入Map类。
因为我们目前没有真实数据，所以我们可以使用Faker库来生成一些假数据，我们可以使用pip命令来安装Faker库，命令如下：
pip install faker我们在绘制之前，需要导入的包如下：
代码语言：python代码运行次数：0复制from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.faker import Fakeradd函数
在pyecharts中，每一种类型的图都有对应的add函数，现在我们来分析一下Map类的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None
aspect_scale: types.Numeric = 0.75, # 地图长宽比，默认为0.75
bounding_coords: types.Optional[types.Sequence[types.Numeric]] = None, # 地图的最大最小经纬度范围，默认为None
min_scale_limit: types.Optional[types.Numeric] = None, # 最小的缩放比例限制，默认为None
max_scale_limit: types.Optional[types.Numeric] = None, # 最大的缩放比例限制，默认为None
name_property: str = "name", # 地图数据项中地理位置的属性名称，默认为"name"
selected_mode: types.Union[bool, str] = False, # 选中模式，默认为False，可选值为"single"、"multiple"
zoom: types.Optional[types.Numeric] = 1, # 地图缩放级别，默认为1
name_map: types.Optional[dict] = None, # 地理位置名称的映射关系，默认为None
symbol: 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True
z_level: types.Numeric = 0, # 图形的层级，默认为0
z: types.Numeric = 2, # 图形的z值，默认为2
pos_left: types.Optional[types.Union[str, types.Numeric]] = None, # 图形左上角的位置，默认为None
pos_top: types.Optional[types.Union[str, types.Numeric]] = None, # 图形左上角的位置，默认为None
pos_right: types.Optional[types.Union[str, types.Numeric]] = None, # 图形右下角的位置，默认为None
pos_bottom: types.Optional[types.Union[str, types.Numeric]] = None, # 图形右下角的位置，默认为None
geo_index: types.Optional[types.Numeric] = None, # 地理位置的索引，默认为None
series_layout_by: str = "column", # 系列的布局方式，默认为"column"，可选值为"row"
dataset_index: types.Optional[types.Numeric] = 0, # 数据集的索引，默认为0
layout_center: types.Optional[types.Sequence[str]] = None, # 图形布局的中心点，默认为None
layout_size: types.Union[str, types.Numeric] = None, # 图形布局的大小，默认为None
label_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None
itemstyle_opts: types.ItemStyle = None, # 图形样式的配置项，默认为None
emphasis_label_opts: types.Label = None, # 强调状态下标签的配置项，默认为None
emphasis_itemstyle_opts: types.ItemStyle = None, # 强调状态下图形样式的配置项，默认为None
)绘制省市地图
我们要详细分析省市的数据，我们可以只绘制某个省的地图，例如，我们要绘制江西省的地图，设置maptype="江西"即可，代码如下：
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.faker import Faker
c = (
Map() # 创建地图对象
.add("煌上煌", [list(z) for z in zip(Faker.guangdong_city, Faker.values())], maptype="江西") # 添加数据，地区选择江西（也可以选择其他省市）
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="江西地图"), # 设置标题为"江西地图"
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts() # 设置可视化地图的配置项
)
)
# 渲染图表
c.render("江西地图.html") # 将图表渲染为HTML文件绘制的图像在浏览器打开，如下：
中国地图
我们设置maptype="china"就可以绘制只带省级行政区名的中国地图，设置maptype="china-cities"即可绘制带城市的中国地图，代码如下：
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.faker import Faker
c = (
Map() # 创建地图对象
.add(
"比亚迪",
[list(z) for z in zip(Faker.guangdong_city, Faker.values())], maptype="china-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_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), # 设置标签的配置项，不显示标签
)
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="中国城市图"), # 设置标题为"中国地图（带城市）"
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(), # 设置可视化地图的配置项
)
)
# 渲染图表
c.render("中国城市图.html") # 将图表渲染为HTML文件运行代码，绘制的城市图在浏览器中打开如下：
总结
本文主要介绍了如何使用pyecharts绘制带地图信息的数据分析图，地图可视化是一种强大的工具，能够直观地展示产品销售数据。希望本文能够帮到大家！
