广告
返回顶部
首页 > 资讯 > 后端开发 > Python >Python绘制地理图表可视化神器pyecharts
  • 164
分享到

Python绘制地理图表可视化神器pyecharts

2024-04-02 19:04:59 164人浏览 独家记忆

Python 官方文档:入门教程 => 点击学习

摘要

目录地图地图模板系列中国地图省份数据地图(重庆地图)中国城市地图数据地图(分段型)世界地图中国地图带城市(详细)中国连续数据地图复杂地图观赏地图 这期文章我们一起来看看地图是如何绘制

地图

这期文章我们一起来看看地图是如何绘制的,如何在地图里面添加数据进行多维度的展示,下面我们一起来感受一下地图的魅力吧!

“地图就是依据一定的数学法则,使用制图语言,通过制图综合,在一定的载体上,表达地球(或其他天体)上各种事物的空间分布、联系及时间中的发展变化状态的图形. 地图的特征包括:由于特殊的数学法则而产生的可量测性;由于使用符号表象事物而产生的直观性;由于制图综合而产生的一览性. 地图的三要素是:比例尺、方向、图例 地图学是研究地图的理论、编制技术与应用方法的科学,是一门研究以地图图形反映与揭示各种自然和社会现象空间分布、相互联系及动态变化的科学、技术与艺术相结合的科学.”

读万卷书不如行万里路,让我们一起看看祖国的大好山河吧!

地图模板系列

中国地图

展示中国的所有省份,一个完全的中国简单的地理图形,方便你理解城市的分布位置哟!

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.faker import Faker

c = (
Map()
.add("城市", [list(z) for z in zip(Faker.provinces, Faker.values())], "china")
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="中国地图"))
.render("中国地图.html")
)
print([list(z) for z in zip(Faker.provinces, Faker.values())])

省份数据地图(重庆地图)

重庆地图的展示,添加了区县的数据即可,快来看看重庆有哪些好玩的地方吧,听说主城区的洪崖洞还不错,夜景那是非常好看的,来吧我们一起来看看吧!

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.faker import Faker
x=["巫山县","万州区","云阳县","奉节县"]
y=[123,560,456,362]
c = (
Map(init_opts=opts.InitOpts(width="1400px", height="700px"))
.add("城市", [list(z) for z in zip(x,y)], "重庆")
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="重庆地图"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=560)
)
.render("重庆地图.html")
)

中国城市地图数据地图(分段型)

展示中国省份,提供数据即可,展示分段型的数据按钮,鼠标也可以控制哟,快来看看吧!

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.faker import Faker

c = (
Map(init_opts=opts.InitOpts(width="1400px", height="700px"))
.add("城市", [list(z) for z in zip(Faker.provinces, Faker.values())], "china")
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="中国人口地图)"),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200, is_piecewise=True),
)
.render("中国分段地图.html")
)

世界地图

需要注意的是我们要知道每个国家英文名字,注意和pyecharts的map()语言一样,不然就不行了。

这里提供官方对照表哟,这也太强了吧!

{
"Somalia": "索马里",
"Liechtenstein": "列支敦士登",
"Morocco": "摩洛哥",
"W. Sahara": "西撒哈拉",
"Serbia": "塞尔维亚",
"Afghanistan": "阿富汗",
"AnGola": "安哥拉",
"Albania": "阿尔巴尼亚",
"Andorra": "安道尔共和国",
"United Arab Emirates": "阿拉伯联合酋长国",
"Argentina": "阿根廷",
"Armenia": "亚美尼亚",
"Australia": "澳大利亚",
"Austria": "奥地利",
"Azerbaijan": "阿塞拜疆",
"Burundi": "布隆迪",
"Belgium": "比利时",
"Benin": "贝宁",
"Burkina Faso": "布基纳法索",
"Bangladesh": "孟加拉国",
"Bulgaria": "保加利亚",
"Bahrain": "巴林",
"Bahamas": "巴哈马",
"Bosnia and Herz.": "波斯尼亚和黑塞哥维那",
"Belarus": "白俄罗斯",
"Belize": "伯利兹",
"Bermuda": "百慕大",
"Bolivia": "玻利维亚",
"Brazil": "巴西",
"Barbados": "巴巴多斯",
"Brunei": "文莱",
"Bhutan": "不丹",
"Botswana": "博茨瓦纳",
"Central African Rep.": "中非",
"Canada": "加拿大",
"Switzerland": "瑞士",
"Chile": "智利",
"China": "中国",
"Côte d'Ivoire": "科特迪瓦",
"Cameroon": "喀麦隆",
"Dem. Rep. Congo": "刚果民主共和国",
"Congo": "刚果",
"Colombia": "哥伦比亚",
"Cape Verde": "佛得角",
"Costa Rica": "哥斯达黎加",
"Cuba": "古巴",
"N. Cyprus": "北塞浦路斯",
"Cyprus": "塞浦路斯",
"Czech Rep.": "捷克",
"Germany": "德国",
"Djibouti": "吉布提",
"Denmark": "丹麦",
"Dominican Rep.": "多米尼加",
"Algeria": "阿尔及利亚",
"Ecuador": "厄瓜多尔",
"Egypt": "埃及",
"Eritrea": "厄立特里亚",
"Spain": "西班牙",
"Estonia": "爱沙尼亚",
"Ethiopia": "埃塞俄比亚",
"Finland": "芬兰",
"Fiji": "斐济",
"France": "法国",
"Gabon": "加蓬",
"United Kingdom": "英国",
"Georgia": "格鲁吉亚",
"Ghana": "加纳",
"Guinea": "几内亚",
"Gambia": "冈比亚",
"Guinea-Bissau": "几内亚比绍",
"Eq. Guinea": "赤道几内亚",
"Greece": "希腊",
"Grenada": "格林纳达",
"Greenland": "格陵兰",
"Guatemala": "危地马拉",
"Guam": "关岛",
"Guyana": "圭亚那",
"Honduras": "洪都拉斯",
"Croatia": "克罗地亚",
"Haiti": "海地",
"Hungary": "匈牙利",
"Indonesia": "印度尼西亚",
"India": "印度",
"Br. Indian Ocean Ter.": "英属印度洋领土",
"Ireland": "爱尔兰",
"Iran": "伊朗",
"Iraq": "伊拉克",
"Iceland": "冰岛",
"Israel": "以色列",
"Italy": "意大利",
"Jamaica": "牙买加",
"Jordan": "约旦",
"Japan": "日本",
"Siachen Glacier": "锡亚琴冰川",
"Kazakhstan": "哈萨克斯坦",
"Kenya": "肯尼亚",
"Kyrgyzstan": "吉尔吉斯坦",
"Cambodia": "柬埔寨",
"Korea": "韩国",
"Kuwait": "科威特",
"Lao PDR": "老挝",
"Lebanon": "黎巴嫩",
"Liberia": "利比里亚",
"Libya": "利比亚",
"Sri Lanka": "斯里兰卡",
"Lesotho": "莱索托",
"Lithuania": "立陶宛",
"Luxembourg": "卢森堡",
"Latvia": "拉脱维亚",
"Moldova": "摩尔多瓦",
"Madagascar": "马达加斯加",
"Mexico": "墨西哥",
"Macedonia": "马其顿",
"Mali": "马里",
"Malta": "马耳他",
"Myanmar": "缅甸",
"Montenegro": "黑山",
"Mongolia": "蒙古",
"Mozambique": "莫桑比克",
"Mauritania": "毛里塔尼亚",
"Mauritius": "毛里求斯",
"Malawi": "马拉维",
"Malaysia": "马来西亚",
"Namibia": "纳米比亚",
"New Caledonia": "新喀里多尼亚",
"Niger": "尼日尔",
"Nigeria": "尼日利亚",
"Nicaragua": "尼加拉瓜",
"Netherlands": "荷兰",
"Norway": "挪威",
"Nepal": "尼泊尔",
"New Zealand": "新西兰",
"Oman": "阿曼",
"Pakistan": "巴基斯坦",
"Panama": "巴拿马",
"Peru": "秘鲁",
"Philippines": "菲律宾",
"Papua New Guinea": "巴布亚新几内亚",
"Poland": "波兰",
"Puerto Rico": "波多黎各",
"Dem. Rep. Korea": "朝鲜",
"Portugal": "葡萄牙",
"Paraguay": "巴拉圭",
"Palestine": "巴勒斯坦",
"Qatar": "卡塔尔",
"Romania": "罗马尼亚",
"Russia": "俄罗斯",
"Rwanda": "卢旺达",
"Saudi Arabia": "沙特阿拉伯",
"Sudan": "苏丹",
"S. Sudan": "南苏丹",
"Senegal": "塞内加尔",
"Singapore": "新加坡",
"Solomon Is.": "所罗门群岛",
"Sierra Leone": "塞拉利昂",
"El Salvador": "萨尔瓦多",
"Suriname": "苏里南",
"Slovakia": "斯洛伐克",
"Slovenia": "斯洛文尼亚",
"Sweden": "瑞典",
"Swaziland": "斯威士兰",
"Seychelles": "塞舌尔",
"Syria": "叙利亚",
"Chad": "乍得",
"Togo": "多哥",
"Thailand": "泰国",
"Tajikistan": "塔吉克斯坦",
"Turkmenistan": "土库曼斯坦",
"Timor-Leste": "东帝汶",
"Tonga": "汤加",
"Trinidad and Tobago": "特立尼达和多巴哥",
"Tunisia": "突尼斯",
"Turkey": "土耳其",
"Tanzania": "坦桑尼亚",
"Uganda": "乌干达",
"Ukraine": "乌克兰",
"Uruguay": "乌拉圭",
"United States": "美国",
"Uzbekistan": "乌兹别克斯坦",
"Venezuela": "委内瑞拉",
"Vietnam": "越南",
"Vanuatu": "瓦努阿图",
"Yemen": "也门",
"South Africa": "南非",
"Zambia": "赞比亚",
"Zimbabwe": "津巴布韦",
"Aland": "奥兰群岛",
"American Samoa": "美属萨摩亚",
"Fr. S. Antarctic Lands": "南极洲",
"Antigua and Barb.": "安提瓜和巴布达",
"Comoros": "科摩罗",
"Curaçao": "库拉索岛",
"Cayman Is.": "开曼群岛",
"Dominica": "多米尼加",
"Falkland Is.": "马尔维纳斯群岛(福克兰)",
"Faeroe Is.": "法罗群岛",
"Micronesia": "密克罗尼西亚",
"Heard I. and McDonald Is.": "赫德岛和麦克唐纳群岛",
"Isle of Man": "曼岛",
"Jersey": "泽西岛",
"Kiribati": "基里巴斯",
"Saint Lucia": "圣卢西亚",
"N. Mariana Is.": "北马里亚纳群岛",
"Montserrat": "蒙特塞拉特",
"Niue": "纽埃",
"Palau": "帕劳",
"Fr. Polynesia": "法属波利尼西亚",
"S. Geo. and S. Sandw. Is.": "南乔治亚岛和南桑威奇群岛",
"Saint Helena": "圣赫勒拿",
"St. Pierre and Miquelon": "圣皮埃尔和密克隆群岛",
"São Tomé and Principe": "圣多美和普林西比",
"Turks and Caicos Is.": "特克斯和凯科斯群岛",
"St. Vin. and Gren.": "圣文森特和格林纳丁斯",
"U.S. Virgin Is.": "美属维尔京群岛",
"Samoa": "萨摩亚"
}
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.faker import Faker

c = (
Map(init_opts=opts.InitOpts(width="1400px", height="700px"))
.add("国家", [list(z) for z in zip(Faker.country, Faker.values())], "world")
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="世界地图"),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200),
)
.render("世界地图.html")
)

中国地图带城市(详细)

如果你想要知道中国地图,但是也要知道祖国的板块轮廓,可以用这个模板哟!

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.faker import Faker

c = (
Map(init_opts=opts.InitOpts(width="1400px", height="700px"))
.add(
"城市",
[list(z) for z in zip(Faker.guangdong_city, Faker.values())],
"china-cities",
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
)
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="中国地图(带城市)"),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(),
)
.render("中国地图带城市.html")
)

中国连续数据地图

之前的那个模板是分段的,这个是连续的数据地图,看你在什么场景进行数据可视化,有需要的这里都有哟!

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.faker import Faker

c = (
Map(init_opts=opts.InitOpts(width="1400px", height="700px"))
.add("城市", [list(z) for z in zip(Faker.provinces, Faker.values())], "china")
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="(标题)"),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200),
)
.render("连续数据地图.html")
)

复杂地图观赏

到此这篇关于python绘制地理图表可视化神器pyecharts的文章就介绍到这了,更多相关Python绘制神器pyecharts内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网!

--结束END--

本文标题: Python绘制地理图表可视化神器pyecharts

本文链接: https://www.lsjlt.com/news/119137.html(转载时请注明来源链接)

有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com    QQ/279061341

本篇文章演示代码以及资料文档资料下载

下载Word文档到电脑,方便收藏和打印~

下载Word文档
猜你喜欢
  • Python绘制地理图表可视化神器pyecharts
    目录地图地图模板系列中国地图省份数据地图(重庆地图)中国城市地图数据地图(分段型)世界地图中国地图带城市(详细)中国连续数据地图复杂地图观赏地图 这期文章我们一起来看看地图是如何绘制...
    99+
    2022-11-11
  • Python可视化神器pyecharts绘制地理图表
    目录地理图表地理图表之热力图系列模板人口流动趋势图(中国)中国城市分段热力图重庆省份微塑料分布热力图中国城市连续热力图中国城市热力动态图中国城市散点热力图地理图表 什么是地理图表?地...
    99+
    2022-11-11
  • Python可视化神器pyecharts之绘制地理图表练习
    目录炫酷地图3D炫酷地图模板系列重庆市3D地图展示中国3D地图中国3D数据地图(适合做数据可视化)全国行政区地图(带城市名字)地球展示炫酷地图 前期我们介绍了很多的地图模板,不管是全...
    99+
    2022-11-11
  • Python可视化神器pyecharts绘制水球图
    目录水球图双水球图显示正方形水球图圆球水球图 数据精度水球图炫酷水球超级好看水球图 水球图首先是动态的效果,像水流一样波动,所以看起来比较的舒服,一般用于业务里面的完成率,...
    99+
    2022-11-11
  • Python可视化神器pyecharts绘制漏斗图
    目录漏斗图漏斗图系列模板尖顶型漏斗图锥子型漏斗三角形漏斗连接型漏斗漏斗图 漏斗图是由Light等在1984年提出,一般以单个研究的效应量为横坐标,样本含量为纵坐标做的散点图。效应量可...
    99+
    2022-11-11
  • Python可视化神器pyecharts绘制雷达图
    目录雷达图雷达图模板系列基础雷达图单例雷达图空气质量模板颜色雷达图雷达图 雷达图是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个定量变量的二维图表的形式显示多变量数据的图形方法。轴的相对位置...
    99+
    2022-11-11
  • Python可视化神器pyecharts绘制桑基图
    目录桑基图桑基图系列模板第一个桑基图复杂桑基图桑基图 桑基图(Sankey diagram),即桑基能量分流图,也叫桑基能量平衡图。它是一种特定类型的流程图,图中延伸的分支的宽度对应...
    99+
    2022-11-11
  • Python可视化神器pyecharts绘制柱状图
    目录主题介绍图表参数主题详解柱状图模板系列海量数据柱状图动画展示收入支出柱状图(适用于记账)三维数据叠加柱状图与折线图多维展示(同屏展示)单列多维数据展示3D柱状图主题介绍 pyec...
    99+
    2022-11-11
  • Python可视化神器pyecharts绘制饼状图
    目录饼图概念用法优势饼状图系列模板简单多色饼状图(类别可配色)象形饼状图环形饼状图不调色饼状图(大小位置可控制)数据类别大量显示柱状图多饼状图同时显示玫瑰饼状图双图显示环形饼状图(数...
    99+
    2022-11-11
  • Python绘制柱状图可视化神器pyecharts
    目录pyecharts介绍优势展示柱状图模板系列水晶柱状图解决X轴标签过长的柱状图自定义平均刻度标签(方便查看超出范围)翻转X Y轴柱状图可以移动的X轴柱状图(适合数据类别过多)可以...
    99+
    2022-11-11
  • Python可视化神器pyecharts绘制仪表盘
    目录仪表盘仪表盘模板系列假期剩余额度任务完成率多色仪表盘仪表盘内部字体添加仪表盘 仪表盘的效果我只能说炫酷而已,如果想要运用在实际的场景中,我其实也不清楚那个场景比较适合,但是pye...
    99+
    2022-11-11
  • Python绘制词云图之可视化神器pyecharts
    目录词云图词云图系列模板固定模式词云图自定义文字样式一键化词云案例词云图 什么是词云图,相信大家肯定不会感到陌生,一本书统计里面出现的词频,然后可视化展示,让读者快速的了解这个主题纲...
    99+
    2022-11-11
  • Python绘制散点图之可视化神器pyecharts
    目录散点图什么是散点图?散点图有什么用处?散点图的基本构成要素散点图模板系列简单散点图多维数据散点图散点图显示分割线散点图凸出大小(二维) 3D散点图展示动态涟漪散点图箭头...
    99+
    2022-11-11
  • Python可视化神器pyecharts之绘制箱形图
    目录箱形图概念 用处箱形图系列模板第一个箱形图复杂一点的图例箱形图 概念 后面的图形都是一些专业的统计图形,当然也会是我们可视化的对象。 箱形图(Box-plot)又称为盒...
    99+
    2022-11-11
  • Python绘制折线图可视化神器pyecharts案例
    目录前言折线图模板系列自定义标签数据折线图一天用电量折线图(特定场景)断点折线图(根据场景进行配置)双折线图显示最低最高数据标签(不显示其他数据标签)双折线图显示平均刻度数据标签(数...
    99+
    2022-11-11
  • Python可视化神器pyecharts绘制折线图详情
    目录折线图介绍折线图模板系列双折线图(气温最高最低温度趋势显示)面积折线图(紧贴Y轴)简单折线图(无动态和数据标签)连接空白数据折线图对数轴折线图示例折线图堆叠(适合多个折线图展示)...
    99+
    2022-11-11
  • Python 数据可视化神器Pyecharts绘制图像练习
    目录前言:1.Hive数据库查询sql2.Python代码实现—柱状图3.Python代码实现—饼状图4.Python代码实现—箱型图5.Pyth...
    99+
    2022-11-13
  • Python绘制折线图可视化神器pyecharts怎么使用
    这篇“Python绘制折线图可视化神器pyecharts怎么使用”文章的知识点大部分人都不太理解,所以小编给大家总结了以下内容,内容详细,步骤清晰,具有一定的借鉴价值,希望大家阅读完这篇文章能有所收获,下面我们一起来看看这篇“Python绘...
    99+
    2023-07-02
  • 怎么使用Python可视化神器pyecharts绘制饼状图
    这篇“怎么使用Python可视化神器pyecharts绘制饼状图”文章的知识点大部分人都不太理解,所以小编给大家总结了以下内容,内容详细,步骤清晰,具有一定的借鉴价值,希望大家阅读完这篇文章能有所收获,下面我们一起来看看这篇“怎么使用Pyt...
    99+
    2023-07-02
  • Python+pyecharts绘制交互式可视化图表
    目录一、热力图二、地理图表2.1 地理坐标系2.2 市区地图2.3人口流动图2.4 3D地图2.5 3D地球三、疫情数据可视化四、空气质量数据可视化五、外卖点分布数据可视化六、总结本...
    99+
    2022-11-10
软考高级职称资格查询
编程网,编程工程师的家园,是目前国内优秀的开源技术社区之一,形成了由开源软件库、代码分享、资讯、协作翻译、讨论区和博客等几大频道内容,为IT开发者提供了一个发现、使用、并交流开源技术的平台。
  • 官方手机版

  • 微信公众号

  • 商务合作