pyecharts可视化画3D动态地球仪，世界地图，中国地图。

pyecharts是一款将python与echarts结合的强大的数据可视化工具，其下有许多模块，本文分享的是如何利用pyecharts制作地球仪和地图。本人利用的工具是python3.7和pyecharts1.9，pyechartsV1.0和V0.5还是有很大区别的。

首先下载pyecharts库和相关地图库（echart-countries等）

下载方式：win+R 输入cmd ，再输入pip install 要下载的包，例：pip install pyecharts

中国地图篇

第一、导入库

第二、使用Map（）

.add（[['省份',xx],['省份',xx]])

（这里有个细节一会再说）

第三、可视化：

.set_global_opts(
           title_opts=opts.TitleOpts(title="Map"),
           visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=100,is_piecewise=True),
           legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
           )

细节：pyecharts可视化是用数字划分5档，共5个颜色，通过改visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=100,is_piecewise=True)的max_=的值和.add（[['省份',xx],['省份',xx]])的xx值来改变需要可视化的地区颜色。

本人文笔比较晦涩，如果看不懂可以看实例：

划分中国五大战区可视化地图。（海南在南部战区后面没截出来）

结果：.render("map_中国.html")，将地图打印在网站上。

世界地图：

思路和中国地图一样，首先导入库，和中国地图一样

这里我和画中国地图不太一样，我定义两个列表country和value，country代表要可视化的国家，value代表可视化颜色，注意两者上下一一对应。

country = ["China","Russia","United States","France","United Kingdom"]
value = [90,70,50,30,10]

但是大家也可以像中国地图那样.add()中加入这些想要可视化的东西。

看一下总的代码吧：

这里.add()里加入的是一个数组关于country和value的。

依旧可以通过修改列表value和max_=的数值来修改可视化部分的颜色。

结果：与中国地图一样打印到网站上。

但是缺了南极洲。

可视化3D动态地球仪：

首先导入库

先制作一个3D动态蓝色球

再导入上文的世界地图（此时年轻的博主还没意识到问题的严重性）

总的代码如下：

结果：依旧打印到html

然后，俄罗斯远东一部分地方被断开了，也没有南极洲

就这样了，昨天研究了一天（其实也没有一天），从不知道pyecharts是啥到做出这仨我已经很满意了。

要开学了，不打算做这些了，跟着学校做做人工智能算法，备战考研了。

等读研究生的时候争取做一个3D可视化全球地貌动态地球仪，能够精确到每个坐标的那种。

谢谢，python入门级小白鼠，轻喷。

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