在数据可视化领域,地理信息的展示有着无可替代的价值。本篇笔记将通过Python的pyecharts
库实现一个中国直辖市GDP数据的地图分布可视化示例,帮助读者了解如何利用该工具进行地图数据渲染。
首先,我们需要导入pyecharts
库中的相关组件:
如何安装请看上一篇博客pyhon数据可视化之折线图案例讲解
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.options import ToolboxOpts, TitleOpts
Map
是用于创建地图图表的对象,而ToolboxOpts
和TitleOpts
分别用于配置图表的工具箱选项和标题选项。
定义一个Map
对象,并准备各直辖市及其对应的GDP数值数据:
a = Map()
# 数据集:直辖市名称与其对应的GDP数据(单位:亿元)
date = [
("北京市", 31723.1),
("上海市", 33019.23),
("天津市", 12252.61),
("重庆市", 22243.88)
]
接下来设置图表的基本样式和交互功能:
a.set_global_opts(
# 标题配置
title_opts=TitleOpts(
title="全国城市GDP(单位亿元)统计地图", # 标题内容
pos_bottom="1%", # 标题距页面底部距离为1%
pos_left="center" # 标题水平居中显示
),
# 工具箱配置
toolbox_opts=ToolboxOpts(is_show=True) # 启用并显示工具箱
)
现在将GDP数据绑定到地图上,使用的是中国的省份级地图:
a.add(
"地图统计", # 系列名称
date, # 数据列表
"china" # 地图区域为中国(省份级)
)
最后一步是将绘制好的地图图表渲染成HTML文件以便查看和分享:
a.render() # 默认会在当前目录下生成一个HTML文件
完整代码如下
# 导入PyEcharts库中的Map图表模块以及全局配置选项模块
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.options import ToolboxOpts, TitleOpts
# 初始化一个Map图表对象,用于绘制中国地图分布数据
a = Map()
# 定义直辖市及其对应的GDP数据
date = [
("北京市", 31723.1),
("上海市", 33019.23),
("天津市", 12252.61),
("重庆市", 22243.88)
]
# 设置图表的全局属性,包括标题和工具箱
a.set_global_opts(
# 设置图表标题,内容为"全国城市GDP(单位亿元)统计地图"
title_opts=TitleOpts(title="全国城市GDP(单位亿元)统计地图",
# 标题距离页面底部的距离设定为1%
pos_bottom="1%",
# 标题水平居中显示
pos_left="center"),
# 启用并显示工具箱,提供交互功能如保存、缩放等
toolbox_opts=ToolboxOpts(is_show=True)
)
# 将上述GDP数据添加到地图中,地区名称对应数据值
a.add(
# 系列名称为"地图统计"
"地图统计",
# 数据列表
date,
# 使用的地图区域为中国(省份级)
"china"
)
# 渲染图表并生成HTML文件展示结果,文件名默认与图表对象关联
a.render()
在html页面中找到浏览器图标点击运行
运行结果如下:
说明:工具箱中的按钮可以进行操作;地图可以放大缩小。读者自行体验。