python——pyecharts库geo函数/map函数实现【安徽省肺炎疫情等级分布】地图数据的可视化

自定义标题

导包：
- 导入pyecharts包
- 导入地图数据包
geo函数
- 准备数据
- 设置地图参数
- - **热力图**
  - **评分图（带涟漪的散点图）**
map函数

导包：

为了提到导包速度，这里通过清华镜像进行pip

导入pyecharts包

（这里选用pyecharts版本为0.5.10）

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyecharts==0.5.10

导入地图数据包

根据需要进行导包，地图数据文件分别为：
全球国家地图: echarts-countries-pypkg
中国省级地图: echarts-china-provinces-pypkg
中国市级地图: echarts-china-cities-pypkg
其他：echarts-china-counties-pypkg
echarts-china-misc-pypkg

Geo/Map中如何自定义（增加/修改）经纬度坐标？
相关文档：
自定义数据：https://github.com/pyecharts/geo-region-coords

Geo 地理坐标系组件用于地图的绘制，支持在地理坐标系上绘制散点图，线集。
map 函数 地图主要用于地理区域数据的可视化。

pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ echarts-countries-pypkg
pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ echarts-china-provinces-pypkg
pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ echarts-china-cities-pypkg
pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ echarts-china-counties-pypkg
pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ echarts-china-misc-pypkg

geo函数

基本语法

geo.add(name, #图例名称attr, value, #属性名称，属性所对应的值type="scatter", #图例类型有'scatter','effectScatter','heatmap'可选。默认为'scatter'maptype='china', #地图类型coordinate_region='中国', #城市坐标所属国家symbol_size=12, #标记图形大小。默认为12border_color="#111", #地图边界颜色。默认为'#111'geo_normal_color="#323c48",#正常状态下地图区域的颜色。默认为'#323c48'geo_emphasis_color="#2a333d", #高亮状态下地图区域的颜色。默认为'#2a333d'geo_cities_coords=None, #用户自定义地区经纬度字典，类似如{'无为市':[117.902366,31.303168],}is_roam=True, #是否开启鼠标缩放和平移漫游。'scale'缩放、'move'平移、'True'都开启；默认为True。**kwargs)

准备数据

设置地图参数

import pandas as pd
from pyecharts import Geodf=pd.read_excel('C:/Users/Administrator/Desktop/安徽疫情数据汇总/Risklevel.xlsx',sheet_name='Sheet3',names=['Areacity','Areacountry','RISK','LEVEL'])#print(df) 可以检验一下数据是否导入正确
area = df['Areacountry']
value =df['RISK']geo = Geo("安徽省新冠肺炎疫情风险等级", #大标题"（截至2020年2月23日24时)",#副标题title_color="#fff",#标题颜色title_text_size=24, #标题大小title_top=25, #标题距离顶部距离title_pos="center",#标题位置width=400, height=600, #绘图区域大小background_color='#404a59' #背景颜色)#手动补充缺失区域的经纬坐标
geo.add_coordinate('界首市',118.27309,32.085407)
geo.add_coordinate('无为市',117.902366,31.303168)

热力图

geo.add("安徽省新冠肺炎疫情风险等级", # 系列名称，用于 tooltip 的显示，legend 的图例筛选。area, value,# 数据项 (坐标点名称，坐标点值)maptype = '安徽',  #str，地图类型，具体参考 type='heatmap',# Geo 图类型#有 scatter, effectScatter, heatmap, lines 4 种，建议使用# from pyecharts.globals import GeoType# GeoType.GeoType.EFFECT_SCATTER，GeoType.HEATMAP，GeoType.LINESvisual_range=[1,3],symbol_size=25,is_roam = True,#bool，是否开启鼠标缩放和平移漫游label_opts= None,# 标签配置项，例如：[opts.LabelOpts, dict, None] is_visualmap=True,#is_piecewise=True,#分段图例visual_text_color='#fff',  #颜色条的文本颜色is_label_show=True)geo.render('C:/Users/Administrator/Desktop/安徽疫情数据汇总/安徽省新冠肺炎疫情风险等级.html')

评分图（带涟漪的散点图）

geo.add("安徽省新冠肺炎疫情风险等级", # 系列名称，用于 tooltip 的显示，legend 的图例筛选。area, value,# 数据项 (坐标点名称，坐标点值)maptype = '安徽',  #str，地图类型，具体参考 type='effectScatter',# Geo 图类型symbol_size=5,#散点大小effect_scale=5, #涟漪的大小visual_range=[1,3],is_roam = True,#bool，是否开启鼠标缩放和平移漫游label_opts= None,# 标签配置项is_visualmap=True,#is_piecewise=True,#颜色条分段visual_text_color='#fff',  #颜色条的文本颜色is_label_show=False  #显示标签)geo.render('C:/Users/Administrator/Desktop/安徽疫情数据汇总/安徽省新冠肺炎疫情风险等级.html')

颜色条分段

map函数

import pandas as pd
from pyecharts import Map# 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())map = Map("中国地图练习", #大标题"（2020年2月24日24时)",#副标题title_color="#fff",#标题颜色title_text_size=24, #标题大小title_top=25, #标题距离顶部距离title_pos="center",#标题位置width=800, height=600, #绘图区域大小background_color='#404a59' #背景颜色)map.add("中国地图", # 系列名称，用于 tooltip 的显示，legend 的图例筛选。provice, values,# 数据项 (坐标点名称，坐标点值)maptype = 'china',  #只显示全国直辖市和省级type="effectScatter",is_random=True,visual_range=[0,50],is_visualmap=True,geo_emphasis_color='#F5D0A9',visual_text_color='#fff',  #颜色条的文本颜色is_label_show=False  #显示标签)map.render('C:/Users/Administrator/Desktop/map函数.html')

参考学习资料：
Pyecharts中Map和Geo的使用笔记

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