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python使用pyecharts绘制地图

时间:08-23来源:作者:点击数:

pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒,pyecharts 是为了与 Python 进行对接,方便在 Python 中直接使用数据生成图。

安装
pip install pyecharts

pypi:https://pypi.org/project/pyecharts/

pyecharts v0.3.2以后,pyecharts 将不再自带地图 js 文件。如用户需要用到地图图表,可自行安装对应的地图文件包。

地图文件被分成了三个 Python 包,分别为:

全球国家地图: echarts-countries-pypkg (1.9MB)

中国省级地图: echarts-china-provinces-pypkg (730KB)

中国市级地图: echarts-china-cities-pypkg (3.8MB)

直接使用python的pip安装:

选择自己需要的安装的地图

pip install echarts-countries-pypkg
pip install echarts-china-provinces-pypkg
pip install echarts-china-cities-pypkg
pip install echarts-china-counties-pypkg
pip install echarts-china-misc-pypkg
pip install echarts-united-kingdom-pypkg

生成图片:

$ pip install snapshot-selenium
或
$ pip install snapshot-phantomjs
基本图表

pyecharts支持多种图标,主要包括:

Bar(柱状图/条形图)

Bar3D(3D 柱状图)

Boxplot(箱形图)

EffectScatter(带有涟漪特效动画的散点图)

Funnel(漏斗图)

Gauge(仪表盘)

Geo(地理坐标系)

GeoLines(地理坐标系线图)

Graph(关系图)

HeatMap(热力图)

Kline/Candlestick(K线图)

Line(折线/面积图)

Line3D(3D 折线图)

Liquid(水球图)

Map(地图)

Parallel(平行坐标系)

Pie(饼图)

Polar(极坐标系)

Radar(雷达图)

Sankey(桑基图)

Scatter(散点图)

Scatter3D(3D 散点图)

Surface3D(3D 曲面图)

ThemeRiver(主题河流图)

Tree(树图)

TreeMap(矩形树图)

WordCloud(词云图)

用户自定义

Grid 类:并行显示多张图

Overlap 类:结合不同类型图表叠加画在同张图上

Page 类:同一网页按顺序展示多图

Timeline 类:提供时间线轮播多张图

具体使用可以参考:基本图表

除了上面功能,还支持自定义图表图表风格等等,并且支持Flask,Django等框架,大家可以自行参考pyecharts

使用

主要地图来源于这两个 Map, Geo

from pyecharts import Map, Geo

先定义一下数据

# 世界地图数据
value = [95.1, 23.2, 43.3, 66.4, 88.5]
attr= ["China", "Canada", "Brazil", "Russia", "United States"]

# 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())

# 城市 -- 指定省的城市 xx市
city = ['郑州市', '安阳市', '洛阳市', '濮阳市', '南阳市', '开封市', '商丘市', '信阳市', '新乡市']
values2 = [1.07, 3.85, 6.38, 8.21, 2.53, 4.37, 9.38, 4.29, 6.1]

# 区县 -- 具体城市内的区县  xx县
quxian = ['夏邑县', '民权县', '梁园区', '睢阳区', '柘城县', '宁陵县']
values3 = [3, 5, 7, 8, 2, 4]
世界地图:
map0 = Map("世界地图示例", width=1200, height=600)
map0.add("世界地图", attr, value, maptype="world",  is_visualmap=True, visual_text_color='#000')
map0.render(path="./data/04-00世界地图.html")
image
中国地图
# maptype='china' 只显示全国直辖市和省级
# 数据只能是省名和直辖市的名称
map = Map("中国地图",'中国地图', width=1200, height=600)
map.add("", provice, values, visual_range=[0, 50],  maptype='china', is_visualmap=True,
    visual_text_color='#000')
map.show_config()
map.render(path="./data/04-01中国地图.html")
image
省份地图
# 河南地图  数据必须是省内放入城市名
map2 = Map("河南地图",'河南', width=1200, height=600)
map2.add('河南', city, values2, visual_range=[1, 10], maptype='河南', is_visualmap=True, visual_text_color='#000')
map2.show_config()
map2.render(path="./data/04-02河南地图.html")
image
区县地图
# # 商丘地图 数据为商丘市下的区县
map3 = Map("商丘地图",'商丘', width=1200, height=600)
map3.add("商丘", quxian, values3, visual_range=[1, 10], maptype='商丘', is_visualmap=True,
    visual_text_color='#000')
map3.render(path="./data/04-03商丘地图.html")
image
下面的这两个可直接使用全国城市
热力分布图
data = [
("海门", 9),("鄂尔多斯", 12),("招远", 12),("舟山", 12),("齐齐哈尔", 14),("盐城", 15),
("赤峰", 16),("青岛", 18),("乳山", 18),("金昌", 19),("泉州", 21),("莱西", 21),
("日照", 21),("胶南", 22),("南通", 23),("拉萨", 24),("云浮", 24),("梅州", 25)]

attr, value = geo.cast(data)

geo = Geo("全国主要城市空气质量热力图", "data from pm2.5", title_color="#fff", title_pos="center", width=1200, height=600, background_color='#404a59')

geo.add("空气质量热力图", attr, value, visual_range=[0, 25], type='heatmap',visual_text_color="#fff", symbol_size=15, is_visualmap=True, is_roam=False)
geo.show_config()
geo.render(path="./data/04-04空气质量热力图.html")
image
# 空气质量评分
indexs = ['上海', '北京', '合肥', '哈尔滨', '广州', '成都', '无锡', '杭州', '武汉', '深圳', '西安', '郑州', '重庆', '长沙']
values = [4.07, 1.85, 4.38, 2.21, 3.53, 4.37, 1.38, 4.29, 4.1, 1.31, 3.92, 4.47, 2.40, 3.60]

geo = Geo("全国主要城市空气质量评分", "data from pm2.5", title_color="#fff", title_pos="center", width=1200, height=600, background_color='#404a59')

# type="effectScatter", is_random=True, effect_scale=5  使点具有发散性
geo.add("空气质量评分", indexs, values, type="effectScatter", is_random=True, effect_scale=5, visual_range=[0, 5],visual_text_color="#fff", symbol_size=15, is_visualmap=True, is_roam=False)
geo.show_config()
geo.render(path="./data/04-05空气质量评分.html")
image

支持保存做种格式

对象.render(path=‘snapshot.html’)

对象.render(path=‘snapshot.png’)

对象.render(path=‘snapshot.pdf’)

举个栗子:

bar = Bar("我的第一个图表", "这里是副标题")
bar.add("服装", ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"], [5, 20, 36, 10, 75, 90])
# bar.print_echarts_options()
bar.render(path='snapshot.html')
bar.render(path='snapshot.png')
bar.render(path='snapshot.pdf')

如果地图显示不全或只显示南海诸岛问题
from pyecharts import Geo, Map

province_distribution = {'河南': 45, '北京': 97, '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}

province_keys=province_distribution.keys()
province_values=province_distribution.values()

map = Map("我的微信好友分布", "@SilenceYaung",width=1200, height=600)
map.add("", province_keys, province_values, maptype='china', is_visualmap=True,
visual_text_color='#000')
map.render()

# data = [
#     ("海门", 9),("鄂尔多斯", 12),("招远", 12),("舟山", 12),("齐齐哈尔", 14),("盐城", 15),
#     ("赤峰", 16),("青岛", 18),("乳山", 18),("金昌", 19),("泉州", 21),("莱西", 21),
#     ("日照", 21),("胶南", 22),("南通", 23),("拉萨", 24),("云浮", 24),("梅州", 25)]
# geo = Geo("全国主要城市空气质量", "data from pm2.5", title_color="#fff", title_pos="center",
# width=1200, height=600, background_color='#404a59')
# attr, value = geo.cast(data)
#
# geo.add("", attr, value, visual_range=[0, 200],       visual_text_color="#fff", symbol_size=15, is_visualmap=True)
# geo.show_config()
# geo.render()

一切准备就绪,然后开开心心执行代码,

纳尼,出现了显示不全或只显示南海诸岛问题解决

image

官网给的解释如下:

自从 0.3.2 开始,为了缩减项目本身的体积以及维持 pyecharts 项目的轻量化运行,pyecharts 将不再自带地图 js 文件。如用户需要用到地图图表,可自行安装对应的地图文件包。下面介绍如何安装。

  1. 全球国家地图echarts-countries-pypkg (1.9MB): 世界地图和 213 个国家,包括中国地图
  2. 中国省级地图echarts-china-provinces-pypkg (730KB):23 个省,5 个自治区
  3. 中国市级地图echarts-china-cities-pypkg (3.8MB):370 个中国城市

需要这些地图的朋友,可以装 pip 命令行:

pip install echarts-countries-pypkg
pip install echarts-china-provinces-pypkg
pip install echarts-china-cities-pypkg

特别注明,中国地图在 echarts-countries-pypkg 里。

如果地图还是显示有问题,请安装一下安装包,具体哪个包是解决这个问题的我忘了(尴尬)

选择自己需要的安装
$ pip install echarts-countries-pypkg
$ pip install echarts-china-provinces-pypkg
$ pip install echarts-china-cities-pypkg
$ pip install echarts-china-counties-pypkg
$ pip install echarts-china-misc-pypkg
$ pip install echarts-united-kingdom-pypkg

然后完美解决:

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