pyecharts画地图—个性化设置

本文介绍了如何使用Pyecharts v1库创建地图图表,通过Python 3.6+版本处理Excel数据,展示省份数量分布情况,详细步骤包括数据读取、配置选项和渲染结果。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

版本

pyecharts 分为 v0.5.X 和 v1 两个大版本,v0.5.X 和 v1 间不兼容,v1 是一个全新的版本

v0.5.X支持 Python2.7,3.4+
v1仅支持 Python3.6+

本文使用的是v1
详见官方文档

代码

from pyecharts.charts import Map
from pyecharts import options as opts
import xlrd

# 使用xlrd读取Execel表格中数据
data = xlrd.open_workbook('xxx.xlsx')
table = data.sheet_by_name('Sheet3')
province = table.col_values(0)[1:]
num = table.col_values(1)[1:]
list1 = [[province[i], num[i]] for i in range(len(province))]  # 列表生成式


map_dis = Map(init_opts=opts.InitOpts(height="1000px", width="1500px"))  # 配置初始化画布大小
map_dis.set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=2500, min_=0, is_piecewise=True),
                        legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False))
map_dis.add("数量",
            list1,
            # 是否显示图形标记,默认为True
            is_map_symbol_show=False
            )
map_dis.set_series_opts(
            # 标签名称显示,默认为True
            label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, color="black")
)
map_dis.render("distribution.html")

运行效果

在这里插入图片描述

pyecharts是一个基于Echarts.js的Python可视化库,它可以帮助我们用Python出各种类型的图表,包括地图。通过CSND上的详细教程,我们可以学习如何利用pyecharts地图。 首先,我们需要安装pyecharts库,可以通过pip命令进行安装。接下来,需要导入pyecharts相关的模块,如Geo、Map等,然后创建一个地图对象。 在创建地图对象后,我们需要准备数据。这通常包括地图上各个地区的名称和对应的数值。例如,我们可以用一个字典来存储各个地区的名称和人口数量。接着,我们将数据和地图对象进行绑定,并且设置一些基本的样式,比如地图的标题、颜色等。 在绑定数据后,我们就可以调用render()函数来生成地图了。这个过程中,pyecharts会根据我们提供的数据和样式信息,自动绘制出相应的地图,并且可以将地图保存成html文件,方便我们进行展示和分享。 除了基本的地图绘制,CSND上的教程还介绍了一些高级的地图可视化技巧,比如如何添加标记点、添加热力图等。这些技巧可以帮助我们更加灵活地利用pyecharts来展示地理数据,从而更好地理解和分析数据之间的关系。 总的来说,通过CSND上详解的Python利用pyecharts地图的教程,我们可以学习到如何利用pyecharts库进行地图可视化,同时可以了解一些高级的地图可视化技巧,为我们更好地展示和分析地理数据提供了很大的帮助。
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