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
解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券:CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中,数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08CDA 数据分析师:解锁数据价值的专业力量 在当今这个数据爆炸的时代,数据已成为像石油一样珍贵的战略资源。而 CDA 数据分析师, ...
2025-08-08SPSS 语法使用详解 在当今数据驱动的时代,SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)作为一款功能强大的统计分析软 ...
2025-08-07SASEM 决策树:理论与实践应用 在复杂的决策场景中,如何从海量数据中提取有效信息并制定科学决策,是各界关注的焦点。SASEM 决 ...
2025-08-07CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-07大数据时代对定性分析的影响 在大数据时代,海量、多样、高速且低价值密度的数据充斥着我们的生活与工作。而定性分析作为一 ...
2025-08-07K-S 曲线、回归与分类:数据分析中的重要工具 在数据分析与机器学习领域,K-S 曲线、回归和分类是三个核心概念与工具,它们各 ...
2025-08-07CDA 数据分析师考试全解析 在当今数字化时代,数据已成为企业发展的核心驱动力,数据分析师这一职业也愈发受到重视。CDA 数据分 ...
2025-08-07大数据时代的隐患:繁荣背后的隐忧 当我们在电商平台浏览商品时,系统总能 “精准” 推送心仪的物品;当我们刷短视频时,算法 ...
2025-08-07解析 F 边界检验:协整分析中的实用工具 在计量经济学的时间序列分析中,判断变量之间是否存在长期稳定的均衡关系(即协整关系) ...
2025-08-07