Python学习路线 - Python语言基础入门 - Python基础综合案例 - 数据可视化 - 地图可视化
Python学习路线 - Python语言基础入门 - Python基础综合案例 - 数据可视化 - 地图可视化
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- 基础地图使用
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- 基础地图演示
- 基础地图演示 - 视觉映射器
- 疫情地图-国内疫情地图
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- 案例效果
- 数据整理
- 疫情地图-省级疫情地图
-
- 省疫情地图
基础地图使用
基础地图演示
代码示例：
"""
演示地图可视化的基本使用
"""
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.options import VisualMapOpts
# 准备地图对象
map = Map()
# 准备数据
data = [
("北京市", 99),
("上海市", 199),
("湖南省", 299),
("台湾省", 199),
("安徽省", 299),
("广东省", 399),
("湖北省", 599)
]
# 添加数据
map.add("测试地图", data, "china")
# 绘图
map.render("测试地图.html")
# 设置全局选项
基础地图演示 - 视觉映射器
取色请参考：http://www.ab173.com/gongju/ui/rgb.php
代码示例：
"""
演示地图可视化的基本使用
"""
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.options import VisualMapOpts
# 准备地图对象
map = Map()
# 准备数据
data = [
("北京市", 99),
("上海市", 199),
("湖南省", 299),
("台湾省", 199),
("安徽省", 299),
("广东省", 399),
("湖北省", 599)
]
# 添加数据
map.add("测试地图", data, "china")
# 设置全局选项
map.set_global_opts(
visualmap_opts=VisualMapOpts(
is_show=True,
is_piecewise=True,
pieces=[
{"min": 1, "max": 9, "label": "1-9人", "color":"#CCFFFF"},
{"min": 10, "max": 99, "label": "10-99人", "color":"#FFFF99"},
{"min": 100, "max": 499, "label": "100-499人", "color":"#FF9966"},
{"min": 500, "max": 999, "label": "500-999人", "color":"#FF6666"},
{"min": 1000, "max": 9999, "label": "1000-9999人", "color":"#CC3333"},
{"min": 10000, "label": "10000以上", "color":"#990033"}
]
)
)
# 绘图
map.render("测试地图.html")
疫情地图-国内疫情地图
案例效果
数据整理
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获取数据
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数据整体结构（全国）
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省数据结构
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获取每个省份的确诊数据
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上述代码执行后输出，每个省的确诊数据
代码示例：
"""
演示全国疫情可视化地图开发
"""
import json
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.options import *
# 读取数据文件
f = open("D:/python/可视化案例数据/地图数据/疫情.txt", "r", encoding="UTF-8")
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
# 从字典中取出省份的数据
province_data_list = data_dict["areaTree"][0]["children"]
# 组装每个省份和确诊人数为元组，并将各个省的数据都封装入列表内
data_list = [] # 绘图需要使用的数据列表
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))
print(data_list)
# 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": 9, "label": "1-9人", "color":"#CCFFFF"},
{"min": 10, "max": 99, "label": "10-99人", "color":"#FFFF99"},
{"min": 100, "max": 499, "label": "100-499人", "color":"#FF9966"},
{"min": 500, "max": 999, "label": "500-999人", "color":"#FF6666"},
{"min": 1000, "max": 9999, "label": "1000-9999人", "color":"#CC3333"},
{"min": 10000, "label": "10000以上", "color":"#990033"}
]
)
)
# 绘图
map.render()
疫情地图-省级疫情地图
省疫情地图
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效果展示
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获取河南省各市数据
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省数据结构
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把各市数据汇总到一个列表中
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参考国内疫情地图生成河南省疫情地图
代码示例：
"""
演示河南省疫情地图开发
"""
import json
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.options import *
# 读取文件
f = open("D:/python/可视化案例数据/地图数据/疫情.txt", "r", encoding="UTF-8")
data = f.read()
# 关闭文件
f.close()
# 获取河南省数据
# json数据转换为python字典
data_dict = json.loads(data)
# 取到河南省数据
cities_data = data_dict["areaTree"][0]["children"][3]["children"]
# 构建地图
data_list = []
for city_data in cities_data:
city_name = city_data["name"] + "市"
city_confirm = city_data["total"]["confirm"]
data_list.append((city_name, city_confirm))
print(data_list)
# 手动添加济源市的数据
data_list.append(("济源市", 6))
# 构建地图
map = Map()
map.add("河南省疫情分布", data_list, "河南")
# 设置全局选项
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": 9, "label": "1-9人", "color":"#CCFFFF"},
{"min": 10, "max": 99, "label": "10-99人", "color":"#FFFF99"},
{"min": 100, "max": 499, "label": "100-499人", "color":"#FF9966"},
{"min": 500, "max": 999, "label": "500-999人", "color":"#FF6666"},
{"min": 1000, "max": 9999, "label": "1000-9999人", "color":"#CC3333"},
{"min": 10000, "label": "10000以上", "color":"#990033"}
]
)
)
# 绘图
map.render()
