已经介绍了pyecharts画一些基本图形，接下来介绍画地图
二、世界地图代码语言：javascript
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from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Map from pyecharts.faker import Faker import os # 基础数据 value = [95.1, 23.2, 43.3, 66.4, 88.5] attr = ["China", "Canada", "Brazil", "Russia", "United States"] data = [] for index in range(len(attr)): city_ionfo=[attr[index],value[index]] data.append(city_ionfo) c = ( Map() .add("世界地图",data, "world") .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="世界地图示例"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200), ) .render() ) # 打开html os.system("render.html")
效果如下：
1.png
三、中国地图代码语言：javascript
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from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Map from pyecharts.faker import Faker import os # 基础数据 # 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()) c = ( Map() .add("", [list(z) for z in zip(provice, values)], "china") .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="中国地图")) .render() ) # 打开html os.system("render.html")
效果如下：
1.png
四、省市地图代码语言：javascript
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from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Map from pyecharts.faker import Faker import os # 基础数据 city = ['贵阳市', '六盘水市', '遵义市', '安顺市', '毕节市', '铜仁市', '黔西南布依族苗族自治州', '黔东南苗族侗族自治州', '黔南布依族苗族自治州'] values2 = [1.07, 3.85, 6.38, 8.21, 2.53, 4.37, 9.38, 4.29, 6.1] c = ( Map() .add("贵州", [list(z) for z in zip(city, values2)], "贵州") .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="贵州地图"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts() ) .render() ) # 打开html os.system("render.html")
效果如下：
1.png
五、区县地图代码语言：javascript
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from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Map from pyecharts.faker import Faker import os # 基础数据 quxian = ['观山湖区', '云岩区', '南明区', '花溪区', '乌当区', '白云区', '修文县', '息烽县', '开阳县', '清镇市'] values3 = [3, 5, 7, 8, 2, 4, 7, 8, 2, 4] c = ( Map() .add("贵阳", [list(z) for z in zip(quxian, values3)], "贵阳") .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="贵阳地图"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts() ) .render() ) # 打开html os.system("render.html")
效果如下：
1.png
六、热力图代码语言：javascript
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from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Geo from pyecharts.faker import Faker from pyecharts.globals import ChartType import os # 基础数据 keys = ['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', '贵阳', '乌鲁木齐'] 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, 1.2, 3.7] c = ( Geo() .add_schema(maptype="china") .add( "空气质量热力图", [list(z) for z in zip(keys, values)], type_=ChartType.EFFECT_SCATTER, ) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="全国主要城市空气质量热力图")) .render() ) # 打开html os.system("render.html")
效果如下：
