今天某专家要求我增加数据可视化,
之前一直觉得Arcgis或者Echart画图特别费劲。
https://echarts.apache.org/handbook/zh/get-started/
今天发现有Pyechart这个好东西。
就写一篇文章吧。毕竟好多年都没写过随笔了。
首先,你可以看这个视频,
小旭学长Echart 20分钟
当然这个视频我看到pyechart以后就关掉了。
然后我就直接点开Pyechart官网。
pyecharts - A Python Echarts Plotting Library built with love.
嘿嘿,是我最爱的海绵宝宝。
然后入门特别特别特别简单。
你只需要在3.6以上的python shell 上
pip install pyecharts
然后你就可以正常写代码一样了。
现在转入正题。
我参考了这篇文章。
用pyecharts画地图(世界地图、中国省级地图、市级地图、某省市级地图、某市县级地图)_pyecharts绘制县城地图-优快云博客但是这个文章是不能输出对应的英文名字的。
然后找到这篇文章。
哎,找不着了回头找着了再补充吧。
我直接上代码吧。
打开你的jupyter
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
# from pyecharts.faker import Faker
# 中国各省份名称列表(中文)
province_cn = ['北京市','天津市','河北省','山西省','内蒙古自治区','辽宁省','吉林省','黑龙江省','上海市','江苏省','浙江省','安徽省','福建省','江西省','山东省','河南省','湖北省','湖南省','广东省','广西壮族自治区','海南省','重庆市','四川省','贵州省','云南省','西藏自治区','陕西省','甘肃省','青海省','宁夏回族自治区','新疆维吾尔自治区','香港特别行政区','澳门特别行政区','台湾省','南海诸岛']
# 数据列表
data_values = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 0.0000026, 27, 28, 29, 30, 31]
c = (
Map()
.add('', list(zip(province_cn, data_values)), 'china')
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="原始"),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(),
)
)
#查看图像
c.render_notebook()
下一个框框
###自定义名称值
list_name = ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '10', '11', '12', '13', '14', '15', '16', '17', '18', '19', '20', '21', '22', '23', '24', '25', '0.0000026', '27', '28', '29', '30', '31', '32', '33', '34','35']
###将原省份名称与新名字打包成字典
name_translate = dict(zip(province_cn,list_name))
name_translate
再下一个框框
###使用name_map参数绘图
c = (
Map()
.add("示例", [list(z) for z in zip(list_name, data_values)], "china",name_map=name_translate)
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="名称替换"),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200),
)
)
#查看图像
c.render_notebook()
OK了。