Python绘制地理图表
王小王_123 人气:0地理图表
什么是地理图表?地理图表有什么作用?地理图表主要应用在那些领域?
其实这些问题看看下面的实例图形就已不攻自破了,地理图表一看首先就是地图,然后在地理图表里面展示数据,比如说热力图,趋势流动图,人口密集分布图,反正地理坐标相关的就可以运用在这个里面,其次图形支持全球地图,全球国家,中国,中国的所有的省份的地图,反正应有尽有,包含300多个方法的地理图例,如果要做科研想要研究这方面的课题,那么pyecharts现在就是首选了,matplotlib就应该退下,都说“选择大于努力”,在某些时候其实说的非常正确!
地理图表之热力图系列模板
人口流动趋势图(中国)
这个图表可以运用在航班的信息分析,比如现在有一架飞机从重庆江北机场出发,我们需要快速的了解飞机乘客都要去那些地方,而且每个地域有多少人,那么这个模板就可以用的上了。
from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Geo from pyecharts.globals import ChartType, SymbolType c = ( Geo() .add_schema( maptype="china", itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="#a4a4a4", border_color="#005454"), ) .add( "", [("广州", 20000), ("北京", 15000), ("杭州", 69000), ("重庆", 56000),("西藏",64000),("新疆",64000),("内蒙古",64000)], type_=ChartType.EFFECT_SCATTER, color="yellow", ) .add( "流动路线", [("重庆", "上海"), ("重庆", "北京"), ("重庆", "杭州"), ("重庆", "广州"), ("重庆", "西藏"), ("重庆", "新疆"), ("重庆", "内蒙古")], type_=ChartType.LINES, effect_opts=opts.EffectOpts( symbol=SymbolType.ARROW, symbol_size=6, color="green" ), linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(curve=0.2), ) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="人口流动路线")) .render("人口流动路线.html") )
中国城市分段热力图
知道中国所有城市,比如江西,重庆,上海......每个城市的参数数据分布,我们就可以画出相应的热力图。
from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Geo from pyecharts.faker import Faker c = ( Geo() .add_schema(maptype="china") .add("城市", [list(z) for z in zip(Faker.provinces, Faker.values())]) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_piecewise=True), title_opts=opts.TitleOpts(title="标题"), ) .render("分段热力图.html") ) print([list(z) for z in zip(Faker.provinces, Faker.values())])
重庆省份微塑料分布热力图
数据纯属虚构,这个模板涵盖了中国所有省份的地图大全,只要知道省份里面的区县就可以呈现相关数据效果图了。
from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Geo from pyecharts.faker import Faker from pyecharts.globals import ChartType x=["巫山","万州","云阳","奉节"] y=[123,560,456,362] c = ( Geo() .add_schema(maptype="重庆") .add( "含量", [list(z) for z in zip(x, y)], type_=ChartType.HEATMAP, ) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=570), title_opts=opts.TitleOpts(title="重庆微塑料分布热力图") ) .render("重庆热力图.html") )
中国城市连续热力图
鼠标可以控制热力分布,用于可视化展示与解说。
from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Geo from pyecharts.faker import Faker from pyecharts.globals import ChartType c = ( Geo() .add_schema(maptype="china") .add( "热力", [list(z) for z in zip(Faker.provinces, Faker.values())], type_=ChartType.HEATMAP, ) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(), title_opts=opts.TitleOpts(title="标题"), ) .render("连续热力图.html") )
中国城市热力动态图
展示城市动态图的热力效果,直观看出效果。
from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Geo from pyecharts.faker import Faker from pyecharts.globals import ChartType c = ( Geo() .add_schema(maptype="china") .add( "热力图", [list(z) for z in zip(Faker.provinces, Faker.values())], type_=ChartType.EFFECT_SCATTER, ) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="标题")) .render("动态热力图.html") )
中国城市散点热力图
鼠标可以控制热力图的覆盖率,此模板比较的合适。
from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Geo from pyecharts.faker import Faker c = ( Geo() .add_schema(maptype="china") .add("热力", [list(z) for z in zip(Faker.provinces, Faker.values())]) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(), title_opts=opts.TitleOpts(title="标题") ) .render("中国散点热力图.html") )
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