说明：该文章是学习 黑马程序员在B站上分享的视频 黑马程序员python教程，8天python从入门到精通而记录的笔记，笔记来源于本人。 若有侵权，请联系本人删除。笔记难免可能出现错误或笔误，若读者发现笔记有错误，欢迎在评论里批评指正。此笔记对应的doc文件的百度网盘下载链接为 Python入门(黑马)的学习笔记，提取码：1b3k。另外，本次笔记加了 gif动图，使用免费的potplayer播放器可以控制gif的播放进度。
一、基础地图使用
1.学习目标
掌握使用pyecharts构建基础的全国地图可视化图表。
2.视觉映射器
代码中类似"#CCFFFF”指的是颜色的RGB值，颜色可以到网站去寻找，比如之前用到的网站：“https://c.runoob.com/front-end/53/”。下图展示了如何寻找颜色的RGB值。
3.本节的演示
先打开软件，右键创建一个名为“04_地图可视化的基本使用”的py文件。
编写代码并运行。代码如下，可参考注释进行理解。
"""
演示地图可视化的基本使用
"""
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.options import VisualMapOpts
# 准备地图对象
map = Map()
# 准备数据
data = [
("北京市", 99),
("上海市", 199),
("湖南省", 299),
("台湾省", 399),
("广东省", 499)
]
# 添加数据
map.add("测试地图", data, "china")
# 设置全局选顶
map.set_global_opts(
visualmap_opts=VisualMapOpts(
is_show=True,
is_piecewise=True, # 允许手动校正范围
pieces=[
{"min": 1, "max": 9, "label": "1-9", "color": "#CCFFFF"},
{"min": 10, "max": 99, "label": "10-99", "color": "#FF6666"},
{"min": 100, "max": 500, "label": "100-500", "color": "#990033"}
]
),
)
# 绘图
map.render()
二、疫情地图-国内疫情地图
1.案例效果
2.函数的语法
本次演示需要使用名为“疫情.txt”的存储json数据的文件（该文件可以从黑马程序员的粉丝群或者本人的百度网盘上获取）。如图所示，利用json解释的网站（如“https://c.runoob.com/front-end/53/”、“http://sjson.cn/”等）对文件“疫情.txt”的数据进行转化，可以知道数据的层次结构。
3.本节的代码演示
先打开软件，创建一个名为“05_全国疫情可视化地图开发”的py文件。
根据json文件编写代码并运行。代码如下，可参考注释进行理解。
"""
演示全国疫情可视化地图开发
"""
import json
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.options import TitleOpts, VisualMapOpts
# 读取数据文件
f = open("D:/test/1-11/疫情.txt", "r", encoding="UTF-8")
data = f.read() # 全部数据
# 关闭文件
f.close()
# 将字符串json转换为python的字典
data_dict = json.loads(data) # 基础数据字典
# 从字典中取出省份的数据
province_data_list = data_dict['areaTree'][0]['children']
# 组装每个省份和确诊人数为元组，并各个省的数据都封装入列表内
data_list = [] # 绘图需要用的数据列表
for province_data in province_data_list:
province_name = province_data["name"] # 省份名称
if province_name == "北京" or province_name == "上海" \
or province_name == "重庆" or province_name == "天津":
province_name += '市'
elif province_name == "内蒙古":
province_name = "内蒙古自治区"
elif province_name == "广西":
province_name = "广西壮族自治区"
elif province_name == "宁夏":
province_name = "宁夏回族自治区"
elif province_name == "西藏":
province_name = "西藏自治区"
elif province_name == "新疆":
province_name = "新疆维吾尔自治区"
else:
province_name += '省'
province_confirm = province_data["total"]["confirm"] # 确诊人数
data_list.append((province_name, province_confirm))
# print(data_list) # 中途用来验证数据是否正确
# 创建地图对象
map = Map()
# 添加数据
map.add("各省份确诊人数", data_list, "china")
# 设置全局配置，定制分段的视觉映射
map.set_global_opts(
title_opts=TitleOpts(title="全国疫情地图", pos_left="center"),
visualmap_opts=VisualMapOpts(
is_show=True, # 是否显示
is_piecewise=True, # 是否分段
pieces=[
{"min": 1, "max": 99, "label": "1-99人", "color": "#CCFFFF"},
{"min": 100, "max": 999, "label": "100-999人", "color": "#FFFF99"},
{"min": 1000, "max": 4999, "label": "1000-4999人", "color": "#FF9966"},
{"min": 5000, "max": 9999, "label": "5000-9999人", "color": "#FF6666"},
{"min": 10000, "max": 99999, "label": "10000-99999人", "color": "#CC3333"},
{"min": 100000, "label": "100000+", "color": "#990033"}
] # 给各分段设上颜色
)
)
# 绘图
map.render("全国疫情地图.html")
注：可能由于pyecharts包的更新，导致数据的省市名称和地图对应不上，相比与原视频，需要对省份加上“省”字，直辖市加上“市“，少数民族自治区需要改成全称，如下图所示。
三、疫情地图-省级疫情地图
1.案例效果
本次演示将以河南省为例，绘制某一天全省确诊人数的分布情况。
2.本节的代码演示
如下图所示，将文件“疫情.txt”存储的json数据复制到json的解释网站（如“https://c.runoob.com/front-end/53/”）进行解析，然后理解该文件的层次关系，找到本次需要用到的河南省的各个市的确诊人数。
打开软件，创建一个名为“06_省级疫情可视化地图开发”的py文件。
根据数据的层次关系编写代码并右键运行。代码如下，可参考注释进行理解。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-579010.html
"""
演示河南省疫情地图开发
"""
import json
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.options import TitleOpts, VisualMapOpts
# 读取文件
f = open("D:/test/1-11/疫情.txt", 'r', encoding="UTF-8")
data = f.read()
# 关闭文件
f.close()
# json数据转换为python字典
data_dict = json.loads(data)
# 根据数据的层次结构获取河南省数据
cities_data = data_dict['areaTree'][0]['children'][3]['children']
# 准备数据为元组并放入list
data_list = list()
for city_data in cities_data:
city_name = city_data['name'] + "市"
city_confirm = city_data['total']['confirm']
data_list.append((city_name, city_confirm))
# print(data_list) 用于中途测试数据
# 手动添加济源市的数据
data_list.append(("济源市", 5))
# 创建地图对象
map = Map()
map.add("河南省疫情分布", data_list, '河南')
# 设置全局配置，定制分段的视觉映射
map.set_global_opts(
title_opts=TitleOpts(title="河南省疫情地图"),
visualmap_opts=VisualMapOpts(
is_show=True, # 是否显示
is_piecewise=True, # 是否分段
pieces=[
{"min": 1, "max": 99, "label": "1-99人", "color": "#CCFFFF"},
{"min": 100, "max": 999, "label": "100-999人", "color": "#FFFF99"},
{"min": 1000, "max": 4999, "label": "1000-4999人", "color": "#FF9966"},
{"min": 5000, "max": 9999, "label": "5000-9999人", "color": "#FF6666"},
{"min": 10000, "max": 99999, "label": "10000-99999人", "color": "#CC3333"},
{"min": 100000, "label": "100000+", "color": "#990033"}
] # 给各分段设上颜色
)
)
# 绘图
map.render("河南省疫情地图.htm")
好了，本章的笔记到此结束，谢谢大家阅读。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-579010.html
到了这里，关于第一阶段-第十一章 Python基础的综合案例（数据可视化-地图可视化）的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
