快捷導(dǎo)航

使用python繪制地圖的示例代碼

更新時間：2023年08月10日 11:40:26 作者：不能再留遺憾了

要在Python中繪制地圖，你可以使用各種庫和工具包，其中最常用的是matplotlib和folium，本文就來給大家介紹一下如何使用python繪制地圖，文章通過代碼示例介紹的非常詳細,需要的朋友可以參考下

如何繪制地圖

前面我們繪制折線圖需要用到 pyecharts.charts模塊下的 Line方法，那么要繪制地圖我們需要用到 pyecahrts.charts模塊下的 Map方法。基本思想跟繪制折線圖是相似的，不同的就是繪制折線圖使用的數(shù)據(jù)是列表，列表中的每個元素是 字典，而繪制地圖的數(shù)據(jù)也是列表，但每個元素是 元組。

導(dǎo)入模塊

from pyecharts.charts import Map

創(chuàng)建空地圖

map = Map()

提供測試用例

data = [
    ("北京市",499),
    ("上海市",399),
    ("廣東省",299),
    ("湖北省",199),
    ("湖南省",99)
]

這里需要注意，我們的數(shù)據(jù)要和地圖上的數(shù)據(jù)保持一致，例如：地圖上是北京市，如果我們用北京，就會出問題。

將數(shù)據(jù)添加進地圖中

map.add("測試地圖",data,"china")

第一個參數(shù)是繪制的地圖的名稱。第二個參數(shù)是添加的數(shù)據(jù)，第三個參數(shù)是什么類型的地圖，默認是中國地圖。

生成帶有數(shù)據(jù)的地圖

map.render()

在這里插入圖片描述

當(dāng)然這種地圖看的很單調(diào)，我們同樣可以添加一些配置項來更生動的展現(xiàn)數(shù)據(jù)。

添加配置項

map.set_global_opts(
    title_opts=TitleOpts(title="這是一個測試地圖",pos_left="center",pos_bottom="1%"),  # 標(biāo)題
    visualmap_opts=VisualMapOpts(
        is_show=True,  # 是否顯示視覺映射
        is_piecewise=True,  # 是否允許自定義顏色
        pieces=[
            {"min": 1,"max": 99,"label": "1-99","color": "#125616"},
            {"min": 100,"max": 199,"label": "100-199","color": "#121d56"},
            {"min": 200,"max": 299,"label": "200-299","color": "#56124d"},
            {"min": 300,"max": 399,"label": "300-399","color": "#565212"},
            {"min": 400,"max": 499,"label": "400-499","color": "#e53436"},
        ])  # 這里如果我們不知道相對應(yīng)的顏色的代碼的話，我們可以去自行去搜索
)

這里需要注意：我們的數(shù)據(jù)的范圍應(yīng)該與顏色的范圍對應(yīng)，數(shù)據(jù)的范圍應(yīng)該在設(shè)置的顏色的范圍內(nèi)。例如如果你的數(shù)據(jù)中沒有大于500的數(shù)據(jù)，那么你設(shè)置的顏色的范圍也不應(yīng)該包含大于500的范圍段。

在這里插入圖片描述

根據(jù)已有數(shù)據(jù)繪制地圖

這里我們的提供的數(shù)據(jù)是關(guān)于中國各省疫情確診人數(shù)的。如果大家也想練手的話，歡迎私信我拿數(shù)據(jù)。

在這里插入圖片描述

我們先看看數(shù)據(jù)的層次。

在這里插入圖片描述

我們先獲取到所有省份的確診人數(shù)。

import json
# 打開數(shù)據(jù)所在文件
f = open("D:/桌面/疫情.txt","r",encoding="UTF8")
# 讀取數(shù)據(jù)
data = f.read()
f.close()
# 將JSON數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為python數(shù)據(jù)
data_dict = json.loads(data)
province_data_list = data_dict["areaTree"][0]["children"]

將獲取到的數(shù)據(jù)裝進元組中。

data_list = []
# 將數(shù)據(jù)放入元組中
for i in province_data_list:
    province_name = i["name"]
    province_data = i["total"]["confirm"]
    data_list.append((province_name,province_data))

繪制地圖

map = Map()
map.add("各省份確診人數(shù)", data_list, "china")
map.set_global_opts(
    title_opts=TitleOpts(title="全國疫情圖",pos_left="center",pos_bottom="1%"),
    visualmap_opts=VisualMapOpts(
        is_show=True,
        is_piecewise=True,
        pieces=[
            {"min": 1, "max": 99, "label": "1-99人", "color": "#cfe4c4"},
            {"min": 100, "max": 999, "label": "100-999人", "color": "#c4d2e4"},
            {"min": 1000, "max": 4999, "label": "1000-4999人", "color": "#e3c4e4"},
            {"min": 5000, "max": 9999, "label": "5000-9999人", "color": "#e4c4d5"},
            {"min": 10000, "max": 99999, "label": "10000-99999人", "color": "#e4cac4"},
        ])
)
map.render("全國疫情圖.html")  # 我們可以為形成的html文件命名

在這里插入圖片描述

整體代碼展示

import json
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.options import TitleOpts,VisualMapOpts
map = Map()
# 打開數(shù)據(jù)所在文件
f = open("D:/桌面/疫情.txt","r",encoding="UTF8")
# 讀取數(shù)據(jù)
data = f.read()
f.close()
# 將JSON數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為python數(shù)據(jù)
data_dict = json.loads(data)
province_data_list = data_dict["areaTree"][0]["children"]
data_list = []
# 將數(shù)據(jù)放入元組中
for i in province_data_list:
    province_name = i["name"]
    province_data = i["total"]["confirm"]
    data_list.append((province_name,province_data))
map = Map()
map.add("各省份確診人數(shù)", data_list, "china")
map.set_global_opts(
    title_opts=TitleOpts(title="全國疫情圖",pos_left="center",pos_bottom="1%"),
    visualmap_opts=VisualMapOpts(
        is_show=True,
        is_piecewise=True,
        pieces=[
            {"min": 1, "max": 99, "label": "1-99人", "color": "#cfe4c4"},
            {"min": 100, "max": 999, "label": "100-999人", "color": "#c4d2e4"},
            {"min": 1000, "max": 4999, "label": "1000-4999人", "color": "#e3c4e4"},
            {"min": 5000, "max": 9999, "label": "5000-9999人", "color": "#e4c4d5"},
            {"min": 10000, "max": 99999, "label": "10000-99999人", "color": "#e4cac4"},
            # {"min": 1000000, "max": "10萬+", "label": "1000000-10萬+", "color": "#e4cac4"}
        ])
)
map.render("全國疫情圖.html")

以上就是詳解如何使用python繪制地圖的詳細內(nèi)容，更多關(guān)于python繪制地圖的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

您可能感興趣的文章: