来源:数据STUDIO
作者:云朵君
Pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒,pyecharts 是为了与 Python 进行对接,方便在 Python 中直接使用数据生成图。
Pyecharts绘制地图如此轻松,几行代码搞定多种形式的数据地图。
首先需要安装python第三方包 -- pyecharts, 目前最新版本为1.8.1。
pip install pyecharts
自从 v0.3.2 开始,为了缩减项目本身的体积以及维持 pyecharts项目的轻量化运行,pyecharts将不再自带地图 js 文件。如用户需要用到地图图表,可自行安装对应的地图文件包。下面介绍如何安装。
选择自己需要安装地图相关的扩展包。
pip install echarts-countries-pypkg
pip install echarts-china-provinces-pypkg
pip install echarts-china-cities-pypkg
pip install echarts-china-counties-pypkg
pip install echarts-china-misc-pypkg
pip install echarts-united-kingdom-pypkg
可以选择豆瓣源或清华源加速安装。
pip install pyecharts -i http://pypi.douban.com/simple
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple echarts-countries-pypkg
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。
查看pyecharts版本。
import pyecharts print(pyecharts.__version__)
做好准备后,就可以开始绘图了。如果你是新手,对pyehcarts还有些陌生,可以参见官方5分钟上手:
Pyehcarts共有有四种地理图表,
以星巴克门店在全球的分布为例。本例数据来源Kaggle星巴克数据:https://www.kaggle.com/starbucks/store-locations
数据样例:
from pyecharts.charts import Map from pyecharts import options as opts from pyecharts.globals import ThemeType, CurrentConfig
CurrentConfig.ONLINE_HOST = 'C:/python/pyecharts-assets-master/assets/' # 参考 https://github.com/pyecharts/pyecharts-assets df = starbuck['English']
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(series_name="门店数量", data_pair=datas, maptype="world") # 设置系列配置项 map_.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) # 不显示label # 设置全局配置项 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"},
{"max": 99, "min": 10, "label": "10-99", "color": "#FF69B4"},
{"max": 499, "min": 100, "label": "100-499", "color": "#0000FF"},
{"max": 999, "min": 500, "label": "500-999", "color": "#00BFFF"},
{"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"}
] # 分段 添加图例注释和颜色 )
) # 渲染在网页上 有交互性 map_.render('星巴克门店在全球的分布.html')
输出
1、创建实例
Map(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.PURPLE_PASSION))
创建实例并初始化配置。
可配置图表宽度、高度、渲染风格、标题、主题、背景颜色等,详情参见下面连接
https://pyecharts.org/#/zh-cn/global_options?id=initopts:初始化配置项
theme: pyecharts内置提供了10+ 种不同的风格, 参见
https://pyecharts.org/#/zh-cn/themes
2、添加数据
.add()添加了数据。
3、设置系列配置项
.set_series_opts()
https://pyecharts.org/#/zh-cn/series_options
除了在.add()中设置部分配置项外,就是使用.set_series_opts()配置图元样式、文字样式、标签样式、点线样式等。
4、设置全局配置项
.set_global_opts() 配置标题、动画、坐标轴、图例等。
https://pyecharts.org/#/zh-cn/global_options
本实例中:
5、生成的地图以html格式保存
.render()将生成的地图以html格式保存。
Geo 图类型,使用type_: str = "scatter" 参数控制。
有 scatter, effectScatter, heatmap, lines4 种。
from pyecharts.globals import GeoType GeoType.GeoType.EFFECT_SCATTER,GeoType.HEATMAP,GeoType.LINES
1、动态涟漪散点图 effectScatter
V1 版本开始支持链式调用。
数据样例:
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 = 'C:/python/pyecharts-assets-master/assets/' # pandas读取csv文件数据 df = pd.read_csv('directory2.csv', encoding='utf-8')['城市']
data = df.value_counts() #自定义各城市的经纬度 # geo_cities_coords = {df.iloc[i]['城市']:[df.iloc[i]['经度'],df.iloc[i]['纬度']] for i in range(len(df))} 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.PURPLE_PASSION),
is_ignore_nonexistent_coord = True)
.add_schema(maptype='china',
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True)) # 显示label 省名 .add('门店数量',
data_pair=datas,
type_=GeoType.EFFECT_SCATTER,
symbol_size=8,
# geo_cities_coords=geo_cities_coords )
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
.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"},
{"max": 100, "min": 51, "label": "51-100", "color": "#00FFFF"},
{"max": 200, "min": 101, "label": "101-200", "color": "#FF69B4"},
{"max": 400, "min": 201, "label": "201-400", "color": "#FFD700"},
{"max": 800, "min": 600, "label": "600-800", "color": "#FF0000"},])
)
)
geo.render("星巴克门店在中国的分布.html")
输出
Geo新增坐标点# 新增一个坐标点
.add_coordinate(
# 坐标地点名称
name: str,
# 经度
longitude: Numeric,
# 纬度
latitude: Numeric, )
# 新增 json 文件格式的坐标数据
.add_coordinate_json(
# json 文件格式的坐标数据
# 格式如下
# {
# "阿城": [126.58, 45.32],
# "阿克苏": [80.19, 41.09]
# }
json_file: str # 坐标文件路径
)
2、热力图heatmapfrom pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts.globals import ChartType
CurrentConfig.ONLINE_HOST = 'C:/python/pyecharts-assets-master/assets/'
# pandas读取csv文件数据
df = pd.read_csv('directory2.csv', encoding='utf-8')['城市']
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),
is_ignore_nonexistent_coord=True)
.add_schema(maptype="china") #maptype选择地图种类
.add(series_name="门店数量", # 系列名称
data_pair=datas, # 数据项 (坐标点名称,坐标点值)
blur_size=20,
symbol_size= 5,
type_=ChartType.HEATMAP #类型选为热力图
)
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
.set_global_opts(
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=800,is_piecewise=True),
title_opts=opts.TitleOpts(title="星巴克门店在中国的分布热力图"))
)
geo.render( '星巴克门店在中国的分布热力图.html')
输出
3、动态轨迹图lines
pyecharts可以生成地理空间流动图,用来表示航班数量、人口流动等等。
from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Geo from pyecharts.faker import Faker from pyecharts.globals import ChartType, SymbolType, CurrentConfig import random
datas = [] for _ in range(6):
datas.append(tuple(random.sample(Faker.provinces, 2)))
CurrentConfig.ONLINE_HOST = 'C:/python/pyecharts-assets-master/assets/' geo = (
Geo(init_opts=opts.InitOpts(width='1000px',
height='600px',
theme=ThemeType.CHALK))
.add_schema(
maptype="china",
itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="#323c48", border_color="#111"),
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True)
)
.add(
"",
[list(z) for z in zip(Faker.provinces, Faker.values())],
type_=ChartType.EFFECT_SCATTER,
color="white",
)
.add(
"出差",
data_pair = datas,
type_=ChartType.LINES,
effect_opts=opts.EffectOpts(
symbol=SymbolType.DIAMOND, 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("动态轨迹图.html")
)
输出
如果需要再添加一个其他类别的动态轨迹,只需在链式中添加:
.add('旅游',
[('上海','拉萨'),('拉萨','大理'),('大理','成都'),('成都','海口')],
type_=ChartType.LINES,
effect_opts=opts.EffectOpts(
symbol=SymbolType.ARROW, symbol_size=6, color="orange"),
linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(curve=0.5)
)
输出如下,可以点击图例来筛选类别。
这边用到两个配置项:
4、三维地图
from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Map3D from pyecharts.globals import ChartType from pyecharts.commons.utils import JsCode
c = (
Map3D(init_opts=opts.InitOpts(width='1000px',
height='600px',
theme=ThemeType.VINTAGE))
# 地图类型 .add_schema(
itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts( # 图形的颜色 color="#00BFFF", # 或 'rgb(128, 128, 128)' opacity=1, # 图形透明度 border_width=0.8, # 描边宽度 border_color="#708090", # 描边颜色 ),
# Map3D 的 Label 设置 map3d_label=opts.Map3DLabelOpts(
is_show=False,
formatter=JsCode("function(data){return data.name + " " + data.value[2];}"),
),
# 高亮标签配置项 emphasis_label_opts=opts.LabelOpts(
is_show=False,
color="#fff",
font_size=10,
background_color="rgba(0,23,11,0)",
),
# 光照相关的设置。 light_opts=opts.Map3DLightOpts(
main_color="#fff",
main_intensity=1.2,
main_shadow_quality="high",
is_main_shadow=False,
main_beta=10,
ambient_intensity=0.3,
),
)
.add(
series_name="门店数量",
data_pair=datas,
# 叠加图的类型 type_=ChartType.BAR3D,
bar_size=1,
# 三维地图中三维图形的着色效果。 shading="lambert",
label_opts=opts.LabelOpts(
is_show=False,
formatter=JsCode("function(data){return data.name + ' ' + data.value[2];}"),
),
)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="星巴克门店在中国的分布3D图"))
.render("map3d_with_bar3d.html")
)
输出
本例中的主要参数说明:
.add_schema()
地图类型设置,参考pyecharts.datasets.map_filenames.json 文件
.add()
5、Globe地图
数据来源是pyecharts自带的全球人口数据。
import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import MapGlobe from pyecharts.faker import POPULATION from pyecharts.globals import ThemeType
data = [x for _, x in POPULATION[1:]]
low, high = min(data), max(data)
c = (
MapGlobe(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.DARK))
.add_schema()
.add(
maptype="world",
series_name="World Population",
data_pair=POPULATION[1:],
is_map_symbol_show=False,
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
)
.set_global_opts(
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
min_=low,
max_=high,
range_text=["max", "min"],
is_calculable=True,
range_color=["lightskyblue", "yellow", "orangered"],
)
)
.render("map_globe_base.html")
)
输出
本文到此结束,总体来说Pyecharts地图绘图还是比较友好,在不需要多么炫酷的配置前提下,只需要将输入数据格式和类型弄清楚,其余默认配置即可。
对地图样式有一定要求时,只需要根据官网上的配置信息调整全局配置项和系列配置项即可。
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师在中国航信高科技产业园进行了面向测试度量的数据分析培训课程,培训人数近2 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司,在迈瑞总部展开了为期两天的培训,本次课程参训人员线上及线下近百人, ...
2024-05-01CDA数据分析师在合肥市对合肥阳光新能源科技有限公司开展了为期8天的企业内训。 合肥阳光新能源科技 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进海尔大学,进行了《数据治理与数据中台建设的道与术》专题培训,培训现场爆满,近百人参加了此次培训。 ...
2024-05-01在中国银行苏州分行培训中心开始数据分析师培训,此次培训课程共10天内容,包括Excel、MySQL、概率论与数理统计、SPSS等内容, ...
2024-05-01从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,探讨数据挖掘、机器学习模型在金融领域的应用,包括获客、信用评分、细分画像、交叉销售、反欺诈、违规识别、时序预测、运筹优化、流程挖掘九个方面,形成 ...
2024-05-01本次培训课程为线上+线下的模式,由于学员编程能力不一、部分学员没有编程基础,故提供统计学、python基 ...
2024-05-01华夏银行信用卡中心-机器学习培训 1、课程亮点 取材于业界一流企业和顶级咨询公司的行业实践;已经被证明是人人 ...
2024-05-01主 题:数据中台建设及数据分析应用主题分享 1. 数据中台市场洞察 2. 主流数据中台产品比较 3. 某企业数据中 ...
2024-05-01围绕“数据驱动”战略,全力打造我行 300 人数字化人才梯队,着力培养数字化管理人才、大数据专业团队 ...
2024-05-01在当今数据驱动的商业环境中,数据分析成为了企业决策的重要依据。通过对大量数据的收集、处理和分析,企业能够更好地理解市场 ...
2024-04-29在人工智能(AI)的世界里,提示词(Prompt)是一种强大的工具,它能够引导AI按照用户的需求产生特定的输出。本文将深入探讨AI ...
2024-04-29CDA立足未来职场,拓展前沿视野——对外经贸大学保险学院举办“三全育人大讲堂”分享行业最新动态。 ...
2024-04-294月2日,CDA数据分析师创始发起人兼协会理事长赵坚毅博士受邀在浙江万里学院举办了一场以“数字化能力在职场中的作用” ...
2024-04-29随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法,是一种基于Bagging的集成学习方法,能够很好地处理分类和回归的问 ...
2022-12-23方差分析是数据分析中常用的一种统计分析方法,接下来让我们简单了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis ...
2022-12-23来源:关于数据分析与可视化 关于streamlit-aggrid 数据排序 表格样式的调整 数据 ...
2022-08-03作者:麦叔 定义 「把上面晦涩的概念汇成一句话就是:」 ❝ 回调函数就是一个被作为参 ...
2022-08-03现今,高学历人群日益增多,物以稀为贵的高学历光环淡去。无论本科生还是研究生,甚至博士生,求职竞争力都大不如前,就业压力越来越大。
2022-06-01某家企业10个人面试,有9个本科生……如何脱颖而出,除得体的举止和良好的沟通力外,证书成重要筹码,这也是很多人考证的关键所在。
2022-04-14