利用 Python 制作地图

提示:文章内容以案例为主

目录

一、基础地图制作

二、国内疫情地图

总结


前言

主要介绍一下如何利用python制作地图效果


提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考

一、基础地图制作

代码

from pyecharts.charts import Map

# 准备地图对象

map = Map()

# 准备数据
data = [
    ("北京", 99),
    ("上海", 199),
    ("湖南", 299),
    ("台湾", 399),
    ("内蒙古", 499)
]
# 添加数据

map.add("测试地图", data, "china")

map.render()

目录会产生如下效果

效果图(点击html文件用浏览器查看)

利用 Python 制作地图_第1张图片 

 

二、国内疫情地图

准备工作:需要准备一个国内疫情数据文本放到D盘然后进行

import json
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.options import *
# 读取数据文件

f = open("D:/疫情.txt", "r", encoding="UTF")
data = f.read()   # 全部数据

# 关闭文件
f.close()
# 取到各省数据
# 将字符串json转换为python的字典
data_dict = json.loads(data)      # 基础数据字典
# 从字典中取到省份的数据
province_data_list = data_dict["areaTree"][0]["children"]
# 组装每个省份和确诊人数为元组,并各省的数据都封装入到列表内
data_list = []    # 绘图需要用的数据列表
for province_data in province_data_list:
    province_name = province_data["name"]    # 省份名称
    province_confirm = province_data["total"]["confirm"]   # 确诊人数
    data_list.append((province_name, province_confirm))


# 创建地图对象
map = Map()
# 添加数据
map.add("各省份确诊人数", data_list, "china")
# 设置全局配置,定制分段的视觉映射
map.set_global_opts(
    title_opts=TitleOpts(title="全国疫情地图"),
    visualmap_opts=VisualMapOpts(
        is_show=True,       # 是否显示
        is_piecewise=True,   # 是否分段
        pieces=[
            {"min": 1, "max": 99, "lable": "1~99人", "color": "#CCFFFF"},
            {"min": 100, "max": 999, "lable": "100~999人", "color": "#FFFF99"},
            {"min": 1000, "max": 4999, "lable": "1000~4999人", "color": "#FF9966"},
            {"min": 5000, "max": 9999, "lable": "5000~9999人", "color": "#FF6666"},
            {"min": 10000, "max": 99999, "lable": "10000~99999人", "color": "#CC3333"},
            {"min": 100000, "lable": "100000以上", "color": "#990033"}
        ]
    )
)

# 绘图
map.render("全国疫情地图.html")

目录图

效果图

利用 Python 制作地图_第2张图片 

 


总结


以上就是今天要讲的内容,本文仅仅简单介绍了用Python地图可视化

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