在数据可视化领域中，地图图表是一种强大的工具，能够直观地展现与地理位置相关的数据信息，帮助我们更好地洞察数据的地域特征和分布规律。Pyecharts 为我们提供了丰富的地图图表功能，让我们可以轻松实现各种地理信息的可视化展示。本篇将为你详细介绍 GEO 地图的一系列强大功能，包括 GEO 地图添加自定义坐标、国外地图使用示例、GEO 带涟漪效果的散点图、GEO 热力图以及 GEO 线图。

一、GEO 地图添加自定义坐标

在实际使用中，GEO 地图添加自定义坐标是一个很有用的功能。以下是一个示例代码：

from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts import options as optsdef geo_add_custom_coordinate():geo = Geo()# 假设我们要添加一个自定义地点的坐标，例如 "自定义地点"geo.add_coordinate("自定义地点", 120.00, 30.00)geo.add_schema(maptype="china")# 为自定义地点添加数据geo.add("自定义数据系列", [("自定义地点", 50)], type_="scatter")geo.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="GEO 地图添加自定义坐标示例"),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_show=True))return geochart = geo_add_custom_coordinate()
chart.render_notebook()

代码解释：

• 首先，我们导入 Geo 类和 options 模块。
• 创建 Geo 实例 geo。
• 使用 add_coordinate 方法添加自定义坐标，这里添加了一个名为 “自定义地点” 的位置，其经度为 120.00，纬度为 30.00。
• 通过 add_schema 方法设置地图类型为 “china”，即使用中国地图。
• 使用 add 方法添加数据系列，将自定义地点和对应的数据添加进去，这里使用了散点图展示数据。
• 使用 set_global_opts 方法设置标题和视觉映射组件，开启视觉映射组件可以更好地展示数据与地图的关联效果。

二、国外地图

当需要展示国外的地理数据时，Pyecharts 也能轻松实现。以下是一个国外地图使用示例：

from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts import options as optsdef geo_foreign_country():geo = Geo()geo.add_schema(maptype="world")  # 设置地图类型为世界地图# 为一些国外城市添加自定义坐标，确保这些城市能在地图上正确显示geo.add_coordinate("New York", -74.0060, 40.7128)geo.add_coordinate("London", -0.1278, 51.5074)geo.add_coordinate("Tokyo", 139.6917, 35.6895)# 假设我们有一些国外城市的数据，这里简单示例几个data = [("New York", 20), ("London", 15), ("Tokyo", 30)]geo.add("国外城市数据", data, type_="scatter")geo.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="国外地图使用示例"),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_show=True))return geochart = geo_foreign_country()
chart.render_notebook()

代码解释：

• 导入 Geo 类和 options 模块，创建 Geo 实例 geo。
• 使用 add_schema 方法将地图类型设置为 “world”，即显示世界地图。
• 为 New York、London 和 Tokyo 这几个国外城市添加自定义坐标，确保这些城市能在地图上准确显示。
• 定义 data 列表，包含城市名称和对应的数据值。
• 使用 add 方法添加数据系列，这里使用散点图来展示数据。
• 最后使用 set_global_opts 方法设置标题和视觉映射组件，以便观察数据在地图上的分布情况。

三、GEO 带涟漪效果散点图

带涟漪效果的散点图可以让地图上的数据点更加生动，凸显数据的位置特征。以下是 GEO 带涟漪效果散点图的示例代码：

from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts import options as optsdef geo_effect_scatter():geo = Geo()geo.add_schema(maptype="china")data = [("北京", 50), ("上海", 60), ("广州", 40)]geo.add("城市数据", data, type_="effectScatter", effect_opts=opts.EffectOpts(scale=6))geo.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="GEO 带涟漪效果散点图示例"),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_show=True))return geochart = geo_effect_scatter()
chart.render_notebook()

代码解释：

• 导入 Geo 类和 options 模块，创建 Geo 实例 geo。
• 使用 add_schema 方法将地图类型设置为 “china”，显示中国地图。
• 定义 data 列表，包含城市名称和对应的数据。
• 使用 add 方法添加数据系列，将类型设置为 “effectScatter”，表示使用带涟漪效果的散点图，同时使用 effect_opts 来设置涟漪效果的缩放比例为 6。
• 使用 set_global_opts 方法设置标题和视觉映射组件，使数据展示更加直观和富有动态感。

四、GEO 热力图

热力图可以直观地展示地理区域内数据的密度分布情况，通过颜色深浅来反映数据的聚集程度。以下是 GEO 热力图的示例代码：

from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts import options as optsdef geo_heatmap():geo = Geo()geo.add_schema(maptype="china")data = [["北京", 80], ["上海", 90], ["广州", 70], ["深圳", 85]]geo.add("城市热度", data, type_="heatmap")geo.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="GEO 热力图示例"),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_show=True))return geochart = geo_heatmap()
chart.render_notebook()

代码解释：

• 导入 Geo 类和 options 模块，创建 Geo 实例 geo。
• 设定地图类型为 “china”。
• 准备包含城市及对应热度值的数据列表 data。
• 使用 add 方法添加数据系列，将类型设置为 “heatmap” 来绘制热力图。
• 使用 set_global_opts 方法设置标题和视觉映射组件，通过颜色深浅的变化，让我们能快速了解数据在不同区域的聚集程度。

五、GEO 线图

GEO 线图可用于展示地理区域间的连接关系或数据在地域上的路径变化，以下是使用更新后的 geo_lines 函数的示例代码：

from pyecharts.charts import *
from pyecharts import options as optsdef geo_lines():geo = Geo(init_opts=opts.InitOpts(theme='light',width='1000px',height='600px'))geo.add_schema(maptype="china")geo.add("广州出发",# 数据格式（from， to）[("广州", "上海"), ("广州", "北京"), ("广州", "西宁"), ("广州", "重庆")],type_='lines')geo.add("成都出发",# 数据格式（from， to）[("成都", '长沙'), ("成都", "武汉"), ("成都", "长春"), ("成都", "南京")],type_='lines')return geochart = geo_lines()
chart.render_notebook()

代码解释：

• 首先，导入所需的模块和类，创建 Geo 实例，并使用 init_opts 对图表进行初始化，设置主题为 light，并指定宽度为 1000px，高度为 600px。
• 使用 add_schema 方法将地图类型设置为 “china”，表示使用中国地图。
• 使用 add 方法添加数据系列，这里添加了两个数据系列：“广州出发” 和 “成都出发”。
• 对于每个数据系列，使用 lines 类型，数据格式为元组列表，每个元组包含起点和终点，例如 ("广州", "上海") 表示从广州到上海的线路。

六、总结

通过以上不同的 GEO 地图功能示例，我们可以看到 Pyecharts 为我们提供了丰富多样的地理数据可视化手段。从自定义坐标的添加、国外地图的使用，到特效散点图、热力图和线图的展示，这些功能可以帮助我们从不同角度展现地理数据，挖掘数据背后的地域信息。你可以根据实际情况调整数据和参数，灵活运用这些地图图表功能，为你的地理数据可视化带来更多的可能性。