PyEcharts - 지도 - 데이터 시각 화 - 그림 그리 기

목차
설치:
인 스 턴 스 코드:
세계 지도:
중국 지도:
성 지도:
시 레벨 지도:
열력 분포 도 geo
지 도 를 그 리 는 개발 가방 은 다음 과 같다.
geopandas  ，itchat, basemap, matplotlib 및 Levenshtein  、 pygal 。
공식 문서
http://pyecharts.org/#/
주의사항: notebook 에서 사용 하 는 브 라 우 저 는 반드시 구 글 브 라 우 저 여야 합 니 다.
맵 부재 처리 방법:
https://blog.csdn.net/weixin_41563274/article/details/82904106
어떤 때 는 시, 현 이 모두 식별 하지 못 할 수도 있다.예 를 들 어 하 택 시 는 하 택 시 라 고 쓸 수 없고 베 이 징 은 베 이 징 시 라 고 쓸 수 있다.
해결 방법: (전 제 는 각 도시 의 경위도 좌표 가 있다)
도시 및 경위도 좌 표를 임시로 추가 합 니 다!

test_geo = Geo("test", width=1200, height=600)
#           
for i in range(datefram.shape[0]):
    test_geo.add_coordinate(datefram['  '][i],datefram['  '][i],datefram['  '][i])

알려 진 도시 지리 좌표 가 져 오기

from pyecharts.datasets.coordinates import get_coordinate,search_coordinates_by_keyword
search_coordinates_by_keyword('   ')
#    
# http://pyecharts.org/#/zh-cn/datasets?id=%e5%9c%b0%e7%90%86%e7%bb%8f%e7%ba%ac%e5%ba%a6%e5%9d%90%e6%a0%87

 
설명: 이 가방 들 은 정상적으로 설치 되 어 있 지만 노트북 에 지 도 를 표시 할 수 없 지만 저 장 된 웹 페이지 에는 360 급속 브 라 우 저 를 사 용 했 습 니 다.
나 는 노트북 을 다시 시작 하면 된다 고 생각 했 지만, 여전히 나 는 사용 하기 어 려 웠 다. 나중에 브 라 우 저의 원인 이 라 고 생각 하여 기본 프로그램 을 구 글 브 라 우 저 로 설정 하면 ok 이 되 었 다.
https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/80509375#%E4%B8%83-%E5%9C%B0%E5%9B%BEpyecharts%E5%9C%B0%E5%9B%BE%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%8E%A5%E5%8F%A3
 
https://www.kesci.com/home/project/5a01adce60680b295c19deb4
https://blog.csdn.net/weixin_41563274/article/details/82904106
 
여기 서 선택 한 것 은 pyecharts 모듈 입 니 다. python 은 자체 적 인 그림 모듈, matplotlib 가 있 지만 그 는 정적 그림 이 었 습 니 다. 나중에 pyecharts 모듈 을 발 견 했 습 니 다. 순간 에 이 모듈 을 사랑 하 게 되 었 습 니 다. 이런 동적 효과, 데이터 가 잘 처리 되 어 정말 좋 습 니 다. 나중에 저 는 이 모듈 의 다른 그림 기능 을 계속 업데이트 하 겠 습 니 다.
설치:pip install pyecharts  
pip install pyecharts_snapshot
세계 국가 지도: echarts - countries - pypkg: 세계 지도 와 213 개국, 중국 지도 포함
중국 성급 지도: echarts - china - provinces - pypkg: 23 개 성, 5 개 자치구
중국 시 급 지도: echarts - china - cities - pypkg: 370 개 중국 도시
중국 현급 지도: echarts - china - countes - pypkg: 2882 개 중국 현 · 구
중국 지역 지도: echarts - china - misc - pypkg: 11 개 중국 지역 지도, 예 를 들 어 화남, 화북.
pip install echarts - countries - pypkg pip install echarts - china - provinces - pypkg pip install echarts - china - cities - pypkg pip install echarts - china - countries - pypkg pip install echarts - china - misc - pypkg 이 외 에 도 영국 2016 선거구 도: echarts - united - kingdom - pypkg: 영국 선거구 도 는 정치 경제 와 관련 된 데 이 터 를 그 릴 수 있 습 니 다.
시 급 지도 설명: 쌍 압 산
성 이름: 성 은 '성' 자 를 가 져 갈 수 없습니다.
city = ['보 청 현', '우의 현',]

city=['    ','   ',] #     ， ，         ，    ，
values2 =[1,2]
map2 = Map("  ",'  ', width=1200, height=600) #             ，
map2.add('  ', city, values2, visual_range=[1, 10], maptype='   ', is_visualmap=True, visual_text_color='#000')#         
# map2.show_config()
map2.render(path="./04-02    .html") #   html 


city=['   ','   ',] #     ， ，         ，    
values2 =[1,2]
map2 = Map("  ",'  ', width=1200, height=600) #             ，
map2.add('  ', city, values2, visual_range=[1, 10], maptype='   ', is_visualmap=True, visual_text_color='#000')
#visual_range=[1, 10]         10，     ，        10  10        
# map2.show_config()
map2.render(path="./04-02    .html") #   html 
map2

파일 에서 성 이름 가 져 오기 - 성 이름 수정

['   ' '   ' '   ' '   ' '      ' '   ' '   ' '    ' '   ' '   ' '   '
 '   ' '   ' '   ' '   ' '   ' '   ' '   ' '   ' '       ' '   ' '   '
 '   ' '   ' '   ' '     ' '   ' '   ' '   ' '       ' '        ']

이상 의 이름 은 무효 입 니 다. '시', '성', '자치구' 등 을 삭제 해 야 합 니 다.

for i in range(len(provice)): # ‘              ’
    provice[i] = provice[i].strip(' ')
    provice[i] = provice[i].strip(' ')
    provice[i] = provice[i].strip(' ')

    provice[i] = provice[i].strip('   ')
    provice[i] = provice[i].strip('  ')
    provice[i] = provice[i].strip('   ')
    pass
for i in range(len(provice)):
    provice[i] = provice[i].strip(' ')
    
print(provice)

제거 후:

['  ' '  ' '  ' '  ' '   ' '  ' '  ' '   ' '  ' '  ' '  ' '  ' '  ' '  '
 '  ' '  ' '  ' '  ' '  ' '  ' '  ' '  ' '  ' '  ' '  ' '  ' '  ' '  '
 '  ' '  ' '  ']

 
인 스 턴 스 코드:

from pyecharts import Map, Geo

#       
value = [95.1, 23.2, 43.3, 66.4, 88.5]
attr= ["China", "Canada", "Brazil", "Russia", "United States"]

#      ，          
province_distribution = {'  ': 45.23, '  ': 37.56, '  ': 21, '  ': 12, '  ': 6, '  ': 20, '  ': 10, '  ': 16, '  ': 9, '  ': 13, '  ': 2, '  ': 22, '  ': 8, '   ': 11, '  ': 1, '  ': 11, '  ': 7, '   ': 3, '  ': 3, '  ': 6, '  ': 2, '  ': 3, '  ': 12, '  ': 11, '  ': 4, '  ': 1, '    ，    ': 1, '  ': 1, '  ': 1}
provice=list(province_distribution.keys())
values=list(province_distribution.values())

#    --        xx 
city = ['   ', '   ', '   ', '   ', '   ', '   ', '   ', '   ', '   ']
values2 = [1.07, 3.85, 6.38, 8.21, 2.53, 4.37, 9.38, 4.29, 6.1]

#    --           xx 
quxian = ['   ', '   ', '   ', '   ', '   ', '   ']
values3 = [3, 5, 7, 8, 2, 4]

세계 지도:

map0 = Map("      ", width=1200, height=600)
map0.add("    ", attr, value, maptype="world",  is_visualmap=True, visual_text_color='#000')
map0.render(path="./04-00    .html")
map0

중국 지도:

# maptype='china'            
#               
map = Map("    ",'    ', 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="./04-01    .html")
map

성 지도:

#                   
map2 = Map("    ",'  ', width=1200, height=600)
map2.add('  ', city, values2, visual_range=[1, 10], maptype='  ', is_visualmap=True, visual_text_color='#000')
map2.show_config()
map2.render(path="./data/04-02    .html")

시 레벨 지도:

# #                
map3 = Map("    ",'  ', width=1200, height=600)
map3.add("  ", quxian, values3, visual_range=[1, 10], maptype='  ', is_visualmap=True,
    visual_text_color='#000')
map3.render(path="./04-03    .html")
map3

아래 의 이 두 개 는 전국 도 시 를 직접 사용 할 수 있다.
열력 분포 도 geo

#                
#      
from pyecharts import Map, Geo
data = [
("  ", 9),("    ", 12),("  ", 12),("  ", 12),("    ", 14),("  ", 15),
("  ", 16),("  ", 18),("  ", 18),("  ", 19),("  ", 21),("  ", 21),
("  ", 21),("  ", 22),("  ", 23),("  ", 24),("  ", 24),("  ", 25)]



geo = Geo("             ", "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, 25], type='heatmap',visual_text_color="#fff", symbol_size=15, is_visualmap=True, is_roam=False)
# geo.show_config()
geo.render(path="./04-04       .html")

 

#       
indexs = ['  ', '  ', '  ', '   ', '  ', '  ', '  ', '  ', '  ', '  ', '  ', '  ', '  ', '  ']
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("            ", "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         
geo.add("      ", 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="./04-05      .html")