京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Pyecharts相信大家都不陌生,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,主要用于数据可视化。Pyecharts通过python实现生成echarts图表的类目,功能非常强大,小编今天跟大家分享的就是如何利用Pyecharts绘制出精美地图。
一、安装Pyecharts
pip install pyecharts
二、安装地图包
Pyecharts绘制地图,首先需要安装地图包
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
三、 Pyecharts绘制地图
1.世界地图
from pyecharts import Map # 世界地图数据 value = [95.1, 23.2, 43.3, 66.4, 88.5] attr= ["China", "Canada", "Brazil", "Russia", "United States"] map0 = Map("世界地图示例", width=1200, height=600) map0.add("世界地图", attr, value, maptype="world", is_visualmap=True, visual_text_color='#000') map0.render(path="../tmp/世界地图.html")
2.中国地图绘制
from pyecharts import Map # 省和直辖市 province_distribution = {'河南': 45.23, '北京': 37.56, '河北': 21, '辽宁': 12, '江西': 6,'上海': 20, '安徽': 10, '江苏': 16, '湖南': 9, '浙江': 13, '海南': 2,'广东': 22, '湖北': 8, '黑龙江': 11, '澳门': 1, '陕西': 11, '四川': 7,'内蒙古': 3, '重庆': 3, '云南': 6, '贵州': 2, '吉林': 3, '山西': 12,'山东': 11, '福建': 4, '青海': 1, '舵主科技,质量保证': 1, '天津': 1,'其他': 1} provice=list(province_distribution.keys()) values=list(province_distribution.values()) # maptype='china' 只显示全国直辖市和省级 # 数据只能是省名和直辖市的名称 map = Map("中国地图",'中国地图', width=1200, height=600) map.add("", provice, values, visual_range=[0, 50], maptype='china', is_visualmap=True, visual_text_color='#000') # map.show_config() map.render(path="../tmp/中国地图.html")
3.绘制河南省地图
from pyecharts import Map # 城市 -- 指定省的城市 xx市 city = ['郑州市', '安阳市', '洛阳市', '濮阳市', '南阳市', '开封市', '商丘市', '信阳市', '新乡市'] values2 = [1.07, 3.85, 6.38, 8.21, 2.53, 4.37, 9.38, 4.29, 6.1] # 河南地图 数据必须是省内放入城市名 map2 = Map("河南地图",'河南', width=1200, height=600) map2.add('河南', city, values2, visual_range=[1, 10], maptype='河南', is_visualmap=True, visual_text_color='#000') # map2.show_config() map2.render(path="../tmp/河南地图.html")
4.贵阳地图
from pyecharts import Map quxian = ['观山湖区', '云岩区', '南明区', '花溪区', '乌当区', '白云区', '修文县', '息烽县', '开阳县', '清镇市'] values3 = [3, 5, 7, 8, 2, 4, 7, 8, 2, 4] map3 = Map("贵阳地图", "贵阳", width=1200, height=600) map3.add("贵阳", quxian, values3, visual_range=[1, 10], maptype='贵阳', is_visualmap=True) map3.render(path="贵阳地图.html")
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年,三年进行一次年审,主要考察CDA持证人的职业发展情况;学历、工作单位及职业变更情况;继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27