提示:文章内容以案例为主
目录
一、基础地图制作
二、国内疫情地图
总结
前言
主要介绍一下如何利用python制作地图效果
提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考
一、基础地图制作
代码
from pyecharts.charts import Map
# 准备地图对象
map = Map()
# 准备数据
data = [
("北京", 99),
("上海", 199),
("湖南", 299),
("台湾", 399),
("内蒙古", 499)
]
# 添加数据
map.add("测试地图", data, "china")
map.render()
目录会产生如下效果
效果图(点击html文件用浏览器查看)
文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-606576.html
二、国内疫情地图
准备工作:需要准备一个国内疫情数据文本放到D盘然后进行
import json
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.options import *
# 读取数据文件
f = open("D:/疫情.txt", "r", encoding="UTF")
data = f.read() # 全部数据
# 关闭文件
f.close()
# 取到各省数据
# 将字符串json转换为python的字典
data_dict = json.loads(data) # 基础数据字典
# 从字典中取到省份的数据
province_data_list = data_dict["areaTree"][0]["children"]
# 组装每个省份和确诊人数为元组,并各省的数据都封装入到列表内
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
province_confirm = province_data["total"]["confirm"] # 确诊人数
data_list.append((province_name, province_confirm))
# 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"),
visualmap_opts=VisualMapOpts(
is_show=True, # 是否显示
is_piecewise=True, # 是否分段
pieces=[
{"min": 1, "max": 99, "lable": "1~99人", "color": "#CCFFFF"},
{"min": 100, "max": 999, "lable": "100~999人", "color": "#FFFF99"},
{"min": 1000, "max": 4999, "lable": "1000~4999人", "color": "#FF9966"},
{"min": 5000, "max": 9999, "lable": "5000~9999人", "color": "#FF6666"},
{"min": 10000, "max": 99999, "lable": "10000~99999人", "color": "#CC3333"},
{"min": 100000, "lable": "100000以上", "color": "#990033"}
]
)
)
# 绘图
map.render("全国疫情地图.html")
目录图
效果图
总结
以上就是今天要讲的内容,本文仅仅简单介绍了用Python地图可视化文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-606576.html
到了这里,关于利用 Python 制作地图的文章就介绍完了。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!