京公网安备 11010802034615号
			经营许可证编号:京B2-20210330
		Echarts 是一款由百度开源的数据可视化库,可用于生成各种类型的图表,包括地图。在 Echarts 中,可以通过地图下钻来实现地图的层级展示,同时也可以在地图上添加散点图等元素来丰富地图的内容。本文将介绍如何使用 Echarts 实现地图下钻和散点功能。
首先需要准备好 Echarts 的相关资源文件,包括 echarts.js 和 echarts-gl.js(用于支持 3D 效果)。这些文件可以从 Echarts 官网或 GitHub 上下载。同时,还需要准备好相应的地图数据,例如中国地图、各省市地图等。这些地图数据可以在 echarts-cities-js 或 echarts-countries-js 等仓库中找到并下载。
地图下钻是指从一个地图区域(例如国家)进入到该区域的下一级区域(例如省份),以此类推。在 Echarts 中,可以通过 series 属性中的 data 属性来配置地图数据,并通过 visualMap 属性来控制地图颜色。同时,还需在 series 中配置鼠标事件来实现地图下钻的效果。
以下是一个简单的地图下钻示例:
var chart = echarts.init(document.getElementById('main')); // 配置地图数据 var geoData = [
  { name: '北京', selected: false },
  { name: '上海', selected: false },
  { name: '天津', selected: false }, // 其他省市数据... ]; // 配置系列数据 var seriesData = [
  { name: '中国', type: 'map', mapType: 'china', selectedMode: 'single', roam: true, itemStyle: { normal: { label: { show: true } }, emphasis: { label: { show: true } },
    }, data: geoData,
  },
]; // 配置鼠标事件 chart.on('click', function (params) { var name = params.name; if (name === '北京') {
    chart.setOption({ series: [
        { name: '北京', type: 'map', mapType: '北京', label: { show: true }, data: [],
        },
      ],
    });
  } else if (name === '上海') {
    chart.setOption({ series: [
        { name: '上海', type: 'map', mapType: '上海', label: { show: true }, data: [],
        },
      ],
    });
  } else if (name === '天津') {
    chart.setOption({ series: [
        { name: '天津', type: 'map', mapType: '天津', label: { show: true }, data: [],
        },
      ],
    });
  } else { // 其他省市下钻... }
}); // 设置地图颜色 var visualMap = { type: 'piecewise', pieces: [
    { min: 10000, color: '#ff3333' },
    { min: 5000, max: 9999, color: '#ffa533' },
    { min: 1000, max: 4999, color: '#ffff33' },
    { min: 500, max: 999, color: '#33ff33' },
    { min: 1, max: 499, color: '#cccccc' },
    { value: 0, color: '#ffffff' },
  ], textStyle: { color: '#666666' },
}; // 渲染地图 chart.setOption({ tooltip: { show: true }, visualMap: visualMap, series: seriesData,
});
在上面的示例中,通过设置 series 类型为 'map',并指定 mapType 属性来显示中国地图。当用户点击某个省市时,会触发 chart 的 click 事件,在事件回调函数中根据不同的省市名称设置对应的地
图数据,实现地图下钻效果。同时,通过 visualMap 属性来设置地图颜色,并在 series 中配置 label 属性来显示省市名称。
除了地图下钻,还可以在地图上添加散点图等元素来丰富地图的内容。在 Echarts 中,可以通过 series 属性中的 type 属性来指定散点图类型,并通过 data 属性来配置散点数据。同时,还需在 geo 属性中配置地理坐标系相关信息,以便正确显示散点图位置。
以下是一个简单的地图散点示例:
var chart = echarts.init(document.getElementById('main')); // 配置地图数据 var geoData = [
  { name: '北京', selected: false },
  { name: '上海', selected: false },
  { name: '天津', selected: false }, // 其他省市数据... ]; // 配置系列数据 var seriesData = [
  { name: '散点', type: 'scatter', coordinateSystem: 'geo', data: [
      { name: '北京', value: [116.407394, 39.904211] },
      { name: '上海', value: [121.473662, 31.230372] },
      { name: '天津', value: [117.190182, 39.125596] }, // 其他城市数据... ], itemStyle: { normal: { color: '#ff8800',
      },
    },
  },
]; // 配置地理坐标系 var geo = { map: 'china', roam: true, itemStyle: { normal: { label: { show: true } }, emphasis: { label: { show: true } },
  },
}; // 设置地图颜色 var visualMap = { type: 'piecewise', pieces: [
    { min: 10000, color: '#ff3333' },
    { min: 5000, max: 9999, color: '#ffa533' },
    { min: 1000, max: 4999, color: '#ffff33' },
    { min: 500, max: 999, color: '#33ff33' },
    { min: 1, max: 499, color: '#cccccc' },
    { value: 0, color: '#ffffff' },
  ], textStyle: { color: '#666666' },
}; // 渲染地图 chart.setOption({ tooltip: { show: true }, visualMap: visualMap, geo: geo, series: seriesData,
});
在上面的示例中,通过设置 series 类型为 'scatter',并指定 coordinateSystem 为 'geo' 来实现散点图。通过在 data 中配置每个城市的经纬度来显示散点图位置,并在 itemStyle 中设置颜色。同时,在 geo 属性中设置地图相关信息,包括地图类型、漫游等。最后,通过 visualMap 属性来设置地图颜色。
以上就是使用 Echarts 实现地图下钻和散点功能的简单介绍。在实际开发中,可以根据具体需求来调整代码,并结合其他功能来实现更加丰富的地图效果。
你是否渴望进一步提升数据可视化的能力,让数据展示更加专业、高效呢?现在,有一门绝佳的课程能满足你的需求 ——Python 数据可视化 18 讲(PyEcharts、Matplotlib、Seaborn)。
学习入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3842?targetId=6751&preview=0
这门课程完全免费,且学习有效期长期有效。由 CDA 数据分析研究院的张彦存老师精心打造,他拥有丰富的实战经验,能将复杂知识通俗易懂地传授给你。课程深入讲解 matplotlib、seaborn、pyecharts 三大主流 Python 可视化工具,带你从基础绘图到高级定制,还涵盖多元图表类型和各类展示场景。无论是数据分析新手想要入门,还是有基础的从业者希望提升技能,亦或是对数据可视化感兴趣的爱好者,都能从这门课程中收获满满。点击课程链接,开启你的数据可视化进阶之旅,让数据可视化成为你职场晋升和探索数据世界的有力武器!
                  数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28