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20230729	初版

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Python基础综合案例–数据可视化 - 地图可视化

基础地图使用

我们通过编写以下代码，可以将地图以数据可视化的形式展示出来。（当所添加的数据中带有“省/市”，我们添加的数据才会得以显现）

使用：“from pyecharts.charts import Map”表示引了map的包，用来生成地图

案例效果

from pyecharts.charts import Mapmap = Map()
data = [("北京市", 99),("上海市", 199),("湖南省", 299),("台湾省", 399),("安徽省", 499)
]#添加数据
map.add("测试地图", data, "china")#绘图
map.render()

视觉映射器

from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.options import VisualMapOptsmap = Map()
data = [("北京市", 99),("上海市", 199),("湖南省", 299),("台湾省", 399),("安徽省", 499)
]#添加数据
map.add("测试地图", data, "china")#绘制视觉映射器
map.set_global_opts(visualmap_opts=VisualMapOpts(is_show=True,       #表示是否显示is_piecewise=True,#表示是否分段pieces=[#表示设置图例{"min": 1, "max": 100, "label": "1-100", "color": "#CCFFFF"},{"min": 101, "max": 300, "label": "101-300", "color": "#FF6666"},{"min": 301, "max": 500, "label": "301-500", "color": "#990033"},])
)#绘制
map.render()

由代码生成的可视化地图如下图所示，会根据数量所在的范围，显示相对应的颜色：

疫情地图-国内疫情地图

案例效果

实操

对比上图，我们发现，国内疫情地图与其的差别在视觉映射器等方面有显著差别。所以我们接下来主要讲如何设置全局配置选项。

设置全局配置选项

#1、导入配置选项模块
map.set_global_opts(               #2、设置全局配置，定制分段的视觉映射title_opts=TitleOpts(title="全国疫情地图"),visualmap_opts=VisualMapOpts(         #3、设置视觉映射配置选项is_show=True,is_piecewise=True,# pieces : 自定义的每一段的范围，以及每一段的文字，以及每一段的特别的样式 pieces=[        #4、根据自身所需，分配好图例的数字范围，并配置上相对应的颜色{"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+人", "color": "#990033"},])
)

完整代码如下：

import json
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.options import *#读取数据文件
f = open("F:/疫情.txt", "r", encoding="UTF-8")
data = f.read()#关闭文件
f.close()#取到各省数据
#将字符串json转换为python
data_dict = json.loads(data)#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，并各个省的数据都封装入列表内
data_list = [] #绘图需要数据列表for province_data in province_data_list: #通过for循环一个个取出来province_name = province_data["name"]+("省") #省份名称province_confirm = province_data["total"]["confirm"] #确诊人数data_list.append((province_name, province_confirm))map = Map()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,is_piecewise=True,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+人", "color": "#990033"},])
)map.render("全国疫情地图.html")

所生成的国内疫情地图如下：

疫情地图-省级疫情地图

案例效果

实操

第一步：获取河南省各市数据

#从字典中取出河南省份的数据
cities_data = data_dict["areaTree"][0]["children"][3]["children"]

第二步：把各市数据汇总到一个列表中

#准备数据为元组并放入list
data_list = []for city_data in cities_data: #通过for循环一个个取出来city_name = city_data["name"] + "市"city_confirm = city_data["total"]["confirm"] #各市的确诊人数data_list.append((city_name, city_confirm))

最后一步：参考国内疫情地图生成河南省疫情地图:

完整代码：

import json
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.options import *#读取数据文件
f = open("F:/疫情.txt", "r", encoding="UTF-8")
data = f.read()#关闭文件
f.close()#获取到河南省数据
#将字符串json转换为python字典
data_dict = json.loads(data)#从字典中取出河南省份的数据
cities_data = data_dict["areaTree"][0]["children"][3]["children"]#准备数据为元组并放入list
data_list = []for city_data in cities_data: #通过for循环一个个取出来city_name = city_data["name"] + "市"city_confirm = city_data["total"]["confirm"] #各市的确诊人数data_list.append((city_name, city_confirm))map = Map()map.add("河南省疫情分布", data_list, "河南")#设置全局配置，定制分段的视觉映射
map.set_global_opts(title_opts=TitleOpts(title="河南省疫情分布"),visualmap_opts=VisualMapOpts(is_show=True,is_piecewise=True,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+人", "color": "#990033"},])
)map.render("河南省疫情分布.html")