Самая полная карта Python, визуализируйте данные

задняя часть Python JavaScript визуализация данных
Самая полная карта Python, визуализируйте данные

Иногда мы хотели бы отобразить данные на карте для визуализации данных, чтобы сделать данные более четкими.Можно сказать, что картинка стоит ста слов. Поговорим о том, что я делаю с картой: распределение друзей WeChat по стране, отображение данных о кассовых сборах по провинциям, отображение национальных рейтингов и т. д. Мои языковые навыки — головная боль, перейдем к делу

Здесь выбран модуль pyecharts.Хотя у python есть собственный модуль рисования, matplotlib, это статическое изображение.Позже я обнаружил модуль pyecharts и сразу влюбился в этот модуль.Этот динамический эффект и простая обработка данных просто слишком хороши , Я продолжу обновлять другие функции рисования этого модуля позже. Перед использованием карты вам необходимо установить подходящий вам пакет карты: Не забудьте установить соответствующее расширение карты:

选择自己需要的安装
$ pip install echarts-countries-pypkg
$ pip install echarts-china-provinces-pypkg
$ pip install echarts-china-cities-pypkg
$ pip install echarts-china-counties-pypkg
$ pip install echarts-china-misc-pypkg
$ pip install echarts-united-kingdom-pypkg

Основная карта исходит из этих двух Map, Geo

from pyecharts import Map, Geo

Сначала определите данные

# 世界地图数据
value = [95.1, 23.2, 43.3, 66.4, 88.5]
attr= ["China", "Canada", "Brazil", "Russia", "United States"]

# 省和直辖市
province_distribution = {'河南': 45.23, '北京': 37.56, '河北': 21, '辽宁': 12, '江西': 6, '上海': 20, '安徽': 10, '江苏': 16, '湖南': 9, '浙江': 13, '海南': 2, '广东': 22, '湖北': 8, '黑龙江': 11, '澳门': 1, '陕西': 11, '四川': 7, '内蒙古': 3, '重庆': 3, '云南': 6, '贵州': 2, '吉林': 3, '山西': 12, '山东': 11, '福建': 4, '青海': 1, '舵主科技，质量保证': 1, '天津': 1, '其他': 1}
provice=list(province_distribution.keys())
values=list(province_distribution.values())

# 城市 -- 指定省的城市 xx市
city = ['郑州市', '安阳市', '洛阳市', '濮阳市', '南阳市', '开封市', '商丘市', '信阳市', '新乡市']
values2 = [1.07, 3.85, 6.38, 8.21, 2.53, 4.37, 9.38, 4.29, 6.1]

# 区县 -- 具体城市内的区县  xx县
quxian = ['夏邑县', '民权县', '梁园区', '睢阳区', '柘城县', '宁陵县']
values3 = [3, 5, 7, 8, 2, 4]

карта мира:

map0 = Map("世界地图示例", width=1200, height=600)
map0.add("世界地图", attr, value, maptype="world",  is_visualmap=True, visual_text_color='#000')
map0.render(path="./data/04-00世界地图.html")

Карта Китая

# maptype='china' 只显示全国直辖市和省级
# 数据只能是省名和直辖市的名称
map = Map("中国地图",'中国地图', width=1200, height=600)
map.add("", provice, values, visual_range=[0, 50],  maptype='china', is_visualmap=True,
visual_text_color='#000')
map.show_config()
map.render(path="./data/04-01中国地图.html")

Карта провинции

# 河南地图  数据必须是省内放入城市名
map2 = Map("河南地图",'河南', width=1200, height=600)
map2.add('河南', city, values2, visual_range=[1, 10], maptype='河南', is_visualmap=True, visual_text_color='#000')
map2.show_config()
map2.render(path="./data/04-02河南地图.html")

Карта района и округа

# # 商丘地图 数据为商丘市下的区县
map3 = Map("商丘地图",'商丘', width=1200, height=600)
map3.add("商丘", quxian, values3, visual_range=[1, 10], maptype='商丘', is_visualmap=True,
visual_text_color='#000')
map3.render(path="./data/04-03商丘地图.html")

Следующие два могут напрямую использовать национальный город

Карта теплового распределения

data = [
("海门", 9),("鄂尔多斯", 12),("招远", 12),("舟山", 12),("齐齐哈尔", 14),("盐城", 15),
("赤峰", 16),("青岛", 18),("乳山", 18),("金昌", 19),("泉州", 21),("莱西", 21),
("日照", 21),("胶南", 22),("南通", 23),("拉萨", 24),("云浮", 24),("梅州", 25)]

attr, value = geo.cast(data)

geo = Geo("全国主要城市空气质量热力图", "data from pm2.5", title_color="#fff", title_pos="center", width=1200, height=600, background_color='#404a59')

geo.add("空气质量热力图", attr, value, visual_range=[0, 25], type='heatmap',visual_text_color="#fff", symbol_size=15, is_visualmap=True, is_roam=False)
geo.show_config()
geo.render(path="./data/04-04空气质量热力图.html")

Оценка качества воздуха # показатель качества воздуха indexes = ['Шанхай', 'Пекин', 'Хэфэй', 'Харбин', 'Гуанчжоу', 'Чэнду', 'Уси', 'Ханчжоу', 'Ухань', 'Шэньчжэнь', 'Сиань', ' Чжэнчжоу», «Чунцин», «Чанша»] значения = [4,07, 1,85, 4,38, 2,21, 3,53, 4,37, 1,38, 4,29, 4,1, 1,31, 3,92, 4,47, 2,40, 3,60]

geo = Geo("全国主要城市空气质量评分", "data from pm2.5", title_color="#fff", title_pos="center", width=1200, height=600, background_color='#404a59')

# type="effectScatter", is_random=True, effect_scale=5  使点具有发散性
geo.add("空气质量评分", indexs, values, type="effectScatter", is_random=True, effect_scale=5, visual_range=[0, 5],visual_text_color="#fff", symbol_size=15, is_visualmap=True, is_roam=False)
geo.show_config()
geo.render(path="./data/04-05空气质量评分.html")

Если карта отображается не полностью или показывает только проблему островов Южно-Китайского моря,

Начиная с версии 0.3.2, чтобы уменьшить размер самого проекта и поддерживать упрощенную работу проекта pyecharts, pyecharts больше не будут поставляться с файлом карты js. Если пользователям необходимо использовать картографические диаграммы, они могут самостоятельно установить соответствующий пакет файлов карт. Это означает, что вы не установили пакет карт, выберите соответствующий пакет для его установки, и все в порядке!

选择自己需要的安装
$ pip install echarts-countries-pypkg
$ pip install echarts-china-provinces-pypkg
$ pip install echarts-china-cities-pypkg
$ pip install echarts-china-counties-pypkg
$ pip install echarts-china-misc-pypkg
$ pip install echarts-united-kingdom-pypkg

Обратите внимание на публичный номер: Python madman Фоновый ответ: pyecharts Получить исходный код Поделитесь наиболее практичными функциями Python, приветствую ваше внимание

Категории