数据可视化——pyecharts(地图)

简介：

pyecharts库中负责地理坐标系的模块是Geo，负责地图的模块是Map，负责百度地图的模块是BMap，负责图表配置的模块是options。在 pyecharts 中，图表的一切皆通过 options来修饰调整。

重点：在最新版本很多内容都进行了调整，这一篇是基于最新版的，在jupyterbook上运行， 只提供最有实用性的参数

一、一些基础：
1.16进制颜色码
2.可能需要的地图资源
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

二、geo模块

0、导入相关模块

1、首先是实例化对象：可传入图表宽度、名称、背景颜色

2、add_schema() ：传入要显示的区域名称、是否显示下辖区的名称、图表颜色、边界线颜色

3、add(): 传入图例名称、数据（二级列表）、图类型（ChartType.EFFECT_SCATTER动态散点
图，ChartType.HEATMAP热力图，scatter, effectScatter, heatmap, lines）

4、set_series_opts() ：是否显示每个区域的数据大小

5、set_global_opts() ： 设置图标标题

6、render_notebook() ： 在notebook中渲染显示图表

from pyecharts.faker import Faker
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Geo, Map
from pyecharts.globals import ChartType, SymbolType

geo = Geo(init_opts = {"width":1600,"chart_id":"ceshi","bg_color":"#404a59"})

geo.add_schema(maptype="甘肃", label_opts = opts.LabelOpts(is_show=False), itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="#008B8B", border_color="#87CEFA"))

date1 = [['江苏', 22], ['浙江', 34], ['湖北', 27], ['湖南', 53], ['河南', 42]]

geo.add("geo", date1, type_=ChartType.EFFECT_SCATTER)

geo.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True))

geo.set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(),title_opts=opts.TitleOpts(title="Geo-基本示例"))

geo .render_notebook()

三、建立动态图
直接给出代码

c = (
        Geo()
        .add_schema(maptype="china")
        .add(
            "",
            [("深圳", 120), ("哈尔滨", 66), ("杭州", 77), ("重庆", 88), ("上海", 100), ("乌鲁木齐", 30),("北京", 30),("武汉",70)],
            type_=ChartType.EFFECT_SCATTER,
            color="green",
        )
        .add(
            "geo",
            [("北京", "上海"), ("武汉", "深圳"),("重庆", "杭州"),("哈尔滨", "重庆"),("乌鲁木齐", "哈尔滨"),("深圳", "乌鲁木齐"),("武汉", "北京")],
            type_=ChartType.LINES,
            effect_opts=opts.EffectOpts(
                symbol=SymbolType.ARROW, symbol_size=6, color="blue"
            ),
            linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(curve=0.2),
        )
        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="全国主要城市航班路线和数量"))
    )

c.render_notebook()

四、map模块：与geo模块的区别可能在于建立全球的图标

from pyecharts.faker import Faker
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
c = (
        Map()
        .add("商家A", [list(z) for z in zip(['China','Canada','Brazil','United States','Russia'], [22,100,27,53,42])], "world")
        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="Map-世界地图"),
            visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200),
        )
    )

c.render_notebook()