Python可視化神器pyecharts繪制地理圖表
地理圖表
什么是地理圖表?地理圖表有什么作用?地理圖表主要應用在那些領域?
其實這些問題看看下面的實例圖形就已不攻自破了,地理圖表一看首先就是地圖,然后在地理圖表里面展示數據,比如說熱力圖,趨勢流動圖,人口密集分布圖,反正地理坐標相關的就可以運用在這個里面,其次圖形支持全球地圖,全球國家,中國,中國的所有的省份的地圖,反正應有盡有,包含300多個方法的地理圖例,如果要做科研想要研究這方面的課題,那么pyecharts現在就是首選了,matplotlib就應該退下,都說“選擇大于努力”,在某些時候其實說的非常正確!

地理圖表之熱力圖系列模板
人口流動趨勢圖(中國)
這個圖表可以運用在航班的信息分析,比如現在有一架飛機從重慶江北機場出發(fā),我們需要快速的了解飛機乘客都要去那些地方,而且每個地域有多少人,那么這個模板就可以用的上了。
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts.globals import ChartType, SymbolType
c = (
Geo()
.add_schema(
maptype="china",
itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="#a4a4a4", border_color="#005454"),
)
.add(
"",
[("廣州", 20000), ("北京", 15000), ("杭州", 69000), ("重慶", 56000),("西藏",64000),("新疆",64000),("內蒙古",64000)],
type_=ChartType.EFFECT_SCATTER,
color="yellow",
)
.add(
"流動路線",
[("重慶", "上海"), ("重慶", "北京"), ("重慶", "杭州"), ("重慶", "廣州"), ("重慶", "西藏"), ("重慶", "新疆"), ("重慶", "內蒙古")],
type_=ChartType.LINES,
effect_opts=opts.EffectOpts(
symbol=SymbolType.ARROW, symbol_size=6, color="green"
),
linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(curve=0.2),
)
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="人口流動路線"))
.render("人口流動路線.html")
)
中國城市分段熱力圖
知道中國所有城市,比如江西,重慶,上海......每個城市的參數數據分布,我們就可以畫出相應的熱力圖。
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts.faker import Faker
c = (
Geo()
.add_schema(maptype="china")
.add("城市", [list(z) for z in zip(Faker.provinces, Faker.values())])
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
.set_global_opts(
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_piecewise=True),
title_opts=opts.TitleOpts(title="標題"),
)
.render("分段熱力圖.html")
)
print([list(z) for z in zip(Faker.provinces, Faker.values())])
重慶省份微塑料分布熱力圖
數據純屬虛構,這個模板涵蓋了中國所有省份的地圖大全,只要知道省份里面的區(qū)縣就可以呈現相關數據效果圖了。
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts.faker import Faker
from pyecharts.globals import ChartType
x=["巫山","萬州","云陽","奉節(jié)"]
y=[123,560,456,362]
c = (
Geo()
.add_schema(maptype="重慶")
.add(
"含量",
[list(z) for z in zip(x, y)],
type_=ChartType.HEATMAP,
)
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
.set_global_opts(
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=570), title_opts=opts.TitleOpts(title="重慶微塑料分布熱力圖")
)
.render("重慶熱力圖.html")
)
中國城市連續(xù)熱力圖
鼠標可以控制熱力分布,用于可視化展示與解說。
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts.faker import Faker
from pyecharts.globals import ChartType
c = (
Geo()
.add_schema(maptype="china")
.add(
"熱力",
[list(z) for z in zip(Faker.provinces, Faker.values())],
type_=ChartType.HEATMAP,
)
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
.set_global_opts(
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(),
title_opts=opts.TitleOpts(title="標題"),
)
.render("連續(xù)熱力圖.html")
)
中國城市熱力動態(tài)圖
展示城市動態(tài)圖的熱力效果,直觀看出效果。
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts.faker import Faker
from pyecharts.globals import ChartType
c = (
Geo()
.add_schema(maptype="china")
.add(
"熱力圖",
[list(z) for z in zip(Faker.provinces, Faker.values())],
type_=ChartType.EFFECT_SCATTER,
)
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="標題"))
.render("動態(tài)熱力圖.html")
)
中國城市散點熱力圖
鼠標可以控制熱力圖的覆蓋率,此模板比較的合適。
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts.faker import Faker
c = (
Geo()
.add_schema(maptype="china")
.add("熱力", [list(z) for z in zip(Faker.provinces, Faker.values())])
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
.set_global_opts(
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(), title_opts=opts.TitleOpts(title="標題")
)
.render("中國散點熱力圖.html")
)
到此這篇關于Python可視化神器pyecharts繪制地理圖表的文章就介紹到這了,更多相關Python繪制地理圖表內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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