一、概述
在上一篇文章中，链接如下：https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/13791061.html
已经介绍了pyecharts画一些基本图形，接下来介绍画地图
二、世界地图
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.faker import Faker
import os# 基础数据
value = [95.1, 23.2, 43.3, 66.4, 88.5]
attr = ["China", "Canada", "Brazil", "Russia", "United States"]data = []
for index in range(len(attr)):city_ionfo=[attr[index],value[index]]data.append(city_ionfo)c = (Map().add("世界地图",data, "world").set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="世界地图示例"),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200),).render()
)# 打开html
os.system("render.html")
效果如下：
三、中国地图
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.faker import Faker
import os# 基础数据
# 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())c = (Map().add("", [list(z) for z in zip(provice, values)], "china").set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="中国地图")).render()
)# 打开html
os.system("render.html")
效果如下：
四、省市地图
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.faker import Faker
import os# 基础数据
city = ['贵阳市', '六盘水市', '遵义市', '安顺市', '毕节市', '铜仁市', '黔西南布依族苗族自治州', '黔东南苗族侗族自治州', '黔南布依族苗族自治州']values2 = [1.07, 3.85, 6.38, 8.21, 2.53, 4.37, 9.38, 4.29, 6.1]c = (Map().add("贵州", [list(z) for z in zip(city, values2)], "贵州").set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="贵州地图"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts()).render()
)
# 打开html
os.system("render.html")
效果如下：
五、区县地图
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.faker import Faker
import os# 基础数据
quxian = ['观山湖区', '云岩区', '南明区', '花溪区', '乌当区', '白云区', '修文县', '息烽县', '开阳县', '清镇市']values3 = [3, 5, 7, 8, 2, 4, 7, 8, 2, 4]c = (Map().add("贵阳", [list(z) for z in zip(quxian, values3)], "贵阳").set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="贵阳地图"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts()).render()
)
# 打开html
os.system("render.html")
效果如下：
六、热力图
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts.faker import Faker
from pyecharts.globals import ChartType
import os# 基础数据
keys = ['上海', '北京', '合肥', '哈尔滨', '广州', '成都', '无锡', '杭州', '武汉', '深圳', '西安', '郑州', '重庆', '长沙', '贵阳', '乌鲁木齐']values = [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, 1.2, 3.7]c = (Geo().add_schema(maptype="china").add("空气质量热力图",[list(z) for z in zip(keys, values)],type_=ChartType.EFFECT_SCATTER,).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="全国主要城市空气质量热力图")).render()
)# 打开html
os.system("render.html")
效果如下：
