pyecharts 画地图(热力图)(世界地图，省市地图，区县地图)

一、概述

在上一篇文章中，链接如下：https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/13791061.html

已经介绍了pyecharts画一些基本图形，接下来介绍画地图

二、世界地图

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.faker import Faker
import os

# 基础数据
value = [95.1, 23.2, 43.3, 66.4, 88.5]
attr = ["China", "Canada", "Brazil", "Russia", "United States"]

data = []
for index in range(len(attr)):
    city_ionfo=[attr[index],value[index]]
    data.append(city_ionfo)

c = (
    Map()
    .add("世界地图",data, "world")
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="世界地图示例"),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200),

    )
    .render()
)

# 打开html
os.system("render.html")

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效果如下：

 

三、中国地图

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.faker import Faker
import os

# 基础数据
# 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())

c = (
    Map()
    .add("", [list(z) for z in zip(provice, values)], "china")
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="中国地图"))
    .render()
)

# 打开html
os.system("render.html")

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效果如下：

四、省市地图

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.faker import Faker
import os

# 基础数据
city = ['贵阳市', '六盘水市', '遵义市', '安顺市', '毕节市', '铜仁市', '黔西南布依族苗族自治州', '黔东南苗族侗族自治州', '黔南布依族苗族自治州']

values2 = [1.07, 3.85, 6.38, 8.21, 2.53, 4.37, 9.38, 4.29, 6.1]

c = (
    Map()
    .add("贵州", [list(z) for z in zip(city, values2)], "贵州")
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="贵州地图"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts()
    )
    .render()
)
# 打开html
os.system("render.html")

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效果如下：

五、区县地图

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.faker import Faker
import os

# 基础数据
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]

c = (
    Map()
    .add("贵阳", [list(z) for z in zip(quxian, values3)], "贵阳")
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="贵阳地图"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts()
    )
    .render()
)
# 打开html
os.system("render.html")

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效果如下：

六、热力图

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts.faker import Faker
from pyecharts.globals import ChartType
import os

# 基础数据
keys = ['上海', '北京', '合肥', '哈尔滨', '广州', '成都', '无锡', '杭州', '武汉', '深圳', '西安', '郑州', '重庆', '长沙', '贵阳', '乌鲁木齐']

values = [4.07, 1.85, 4.38, 2.21, 3.53, 4.37, 1.38, 4.29, 4.1, 1.31, 3.92, 4.47, 2.40, 3.60, 1.2, 3.7]

c = (
    Geo()
    .add_schema(maptype="china")
    .add(
        "空气质量热力图",
        [list(z) for z in zip(keys, values)],
        type_=ChartType.EFFECT_SCATTER,
    )
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="全国主要城市空气质量热力图"))
    .render()
)

# 打开html
os.system("render.html")

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效果如下：