pyecharts Map与Geo画图笔记

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1.安装pyecharts

pip install pyecharts==0.5.11

2.查看pyecharts版本

import pyecharts
pyecharts.__version__

3.Map

Map是实现地图区域可视化，是区域可视化. Map依赖的是额外安装的地图包，如：

安装额外包：

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

如果要添加经纬度坐标，只能在源文件里添加

修改源文件的地区名称及坐标：

栗子：香港地图

from pyecharts import Map

districts1=[
"中西区","湾仔区","东区","南区","油尖旺区","深水埗区","九龍城区","黃大仙区","观塘区","荃湾区","屯門区","元朗区","北区","大埔区","西貢区",
    "沙田区","葵青区","离岛区"
]

value1 = [20000,30000,40000,34546,33567,22467,
          66700,233366,89900,35600,68480,56000,
          65900,56700,45000,56700,98760,34630
]#随机输入值
map = Map("", "", title_pos='center', width=1000, height=1000)
map.add("", 
        districts1, value1, maptype='香港', 
        is_visualmap=True, 
        is_map_symbol_show=False,#去掉地图中的小红点
        visual_range=[min(value1), max(value1)],
        is_label_show=False , 
        label_formatter='{b}'+'{c}',
)
map.render("house_price_of_HongKong_Map.html")
map

4.Geo

Geo是实现的地图散点图可视化，散点也可以根据数值大小而变化. Pyecharts中Geo函数常用参数详解

add_coordinate()方法添加经纬度坐标

栗子：

from pyecharts import Geo

 
districts=['白云区', '从化区', '番禺区', '海珠区', '花都区', '黄埔区', '荔湾区', '南沙区', '天河区', '越秀区', '增城区']

value = [ 100, 200, 300,400, 500,600,700,800,900,1000, 1100]

geo = Geo("Geo地图示例", "",title_pos='center', width=1000, height=1000)
geo.add_coordinate('南沙区', 113.525165,22.801624)
geo.add_coordinate('白云区', 113.273238,23.3)
geo.add_coordinate('从化区', 113.586679,23.548748)
geo.add_coordinate('增城区', 113.810627,23.261465)
geo.add_coordinate('番禺区', 113.384152,22.937556)
geo.add_coordinate('海珠区', 113.361575,23.08)
geo.add_coordinate('花都区', 113.220463,23.403744)
geo.add_coordinate('黄埔区', 113.550541,23.24)
geo.add_coordinate('荔湾区', 113.23,23.05)
geo.add_coordinate('天河区', 113.361575,23.20)
geo.add_coordinate('越秀区', 113.266835,23.128537)
geo.add("",
        districts, value, maptype='广州', 
        is_visualmap=True, 
        is_label_show=True , 
        visual_range=[min(value), max(value)],
        label_formatter='{b}'
       )
geo.render("population_density_of_guangzhou.html")