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  • pyecharts 地图经纬度数据
  • 主要介绍了Pyecharts地图显示不完成问题解决方案,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
  • 由于自己的数据 和pyecharts地图数据不一致, 当输入pyecharts不存在的地点时Geo就会报错, 而且还不提示是哪一个地点造成的, 此问题困扰了我好几天 解决办法 看官方文档的时候注意了下面一句话 Geo 图的坐标引用自 ...
  • pyecharts地图可视化详解 安装地图 pip install echarts-countries-pypkg #全球国家地图 pip install echarts-china-provinces-pypkg #中国省级地图 pip install echarts-china-cities-pypkg #中国市级地图 ...

    pyecharts地图可视化详解

    中文文档:https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro
    安装地图

    pip install echarts-countries-pypkg     #全球国家地图    
     
    pip install echarts-china-provinces-pypkg 	#中国省级地图
     
    pip install echarts-china-cities-pypkg	#中国市级地图
     
    pip install echarts-china-counties-pypkg #中国区县地图
     
    pip install echarts-china-misc-pypkg #中国大区地图
    
    # -*- coding:UTF-8 -*-
    import pandas as pda
    import numpy as np
    import pymysql
    from pyecharts import Geo
    
    conn = pymysql.connect(host = '127.0.0.1',user = 'root',passwd = 'root',db = 'lagou')
    sql = 'select * from lagou'
    data = pda.read_sql(sql,conn)
    data1 = data["address"]
    data2 = np.array(data1) #数组
    data3 = data2.tolist() #列表
    set=set(data3) #集
    print(set)
    dict={}
    for item in set:
        dict.update({item:data3.count(item)})
    keys = list(dict.keys())
    values = list(dict.values())
    geo = Geo("国内计算机语言人才需求热力图", "python", title_color="#fff", title_pos="center", width=2000, height=1000,background_color='#212121') # 背景
    
    geo.add("计算机人才需求热力图", keys, values, visual_range=[0, 5], type='effectScatter', visual_text_color="#fff", symbol_size=15,is_visualmap=True, is_roam=True)  # type有scatter, effectScatter, heatmap三种模式可选,可根据自己的需求选择对应的图表模式
    geo.render(path="国内python计算机语言人才需求热力图.html")
    

    Geo(title,subtitle,width,height,title_pos,title_top,title_color,subtitle_color,title_text_size,subtitle_text_size,background_color,page_title,renderer,is_animation)#画地图

    Geo参数介绍:
    **title:**主标题文本,支持换行,默认为 “”
    **subtitle:**副标题文本,支持换行,默认为 “”
    width:画布宽度,默认为 800(px)
    **height:**画布高度,默认为 400(px)
    **title_pos:**标题距离左侧距离,默认为’left’,有’auto’, ‘left’, ‘right’,‘center’可选,也可为百分比或整数
    **title_top:**标题距离顶部距离,默认为’top’,有’top’, ‘middle’, 'bottom’可选,也可为百分比或整数
    **title_color:**主标题文本颜色,默认为 ‘#000’
    **subtitle_color:**副标题文本颜色,默认为 ‘#aaa’
    **title_text_size:**主标题文本字体大小,默认为 18
    **subtitle_text_size:**副标题文本字体大小,默认为 12
    **background_color:**画布背景颜色,默认为 ‘#fff’
    **page_title:**指定生成的 html 文件中 标签的值。默认为 ‘Echarts’<br/> **renderer:**指定使用渲染方式,有 ‘svg’ 和 ‘canvas’ 可选,默认为 ‘canvas’。3D 图仅能使用 ‘canvas’。<br/> **extra_html_text_label:**额外的 HTML 文本标签,(<p> 标签)。类型为 list,list[0] 为文本内容,list[1] 为字体风格样式(选填)。如 [“this is a p label”, “color:red”]<br/> **is_animation:**是否开启动画,默认为 True。V0.5.9+</p>

    geo.add()展示坐标点

        # 系列名称,用于 tooltip 的显示,legend 的图例筛选。
        series_name: str,
     
        # 数据项 (坐标点名称)
        names:list
     
        # 数据项 (坐标点值)
        value: list
     
        # Geo 图类型,有 scatter, effectScatter, heatmap, lines 4 种
        type: 默认"scatter",
     
        # 是否选中图例
        is_selected: 默认True,
     
        # 标记图形形状,circle,pin,rect,diamon,roundRect,arrow,triangle
        symbol: 默认circle,
     
        # 标记的大小
        symbol_size: 默认12,
     
        # 系列 label 颜色
        color: 默认None,
     
        # 是否是多段线,在画 lines 图情况下
        is_polyline: 默认 False,
     
        # 是否启用大规模线图的优化,在数据图形特别多的时候(>=5k)可以开启
        is_large: 默认 False,
     
        # 特效尾迹的长度。取从 0 到 1 的值,数值越大尾迹越长。
        trail_length:默认 0.2
     
        # 地图选择,如广东、广州、china
        maptype
     
        #不知道什么作用,只知道默认Ture
        is_random
     
        #是否开启鼠标缩放和平移漫游。'scale'缩放、'move'平移、'True'都开启
        is_roam:默认True
     
        #显示图例条
        is_visualmap:默认True
     
        #图例条范围
        visual_range
     
        #图例条颜色
        visual_text_color
     
        #常态下地图的颜色
        geo_normal_color
     
        #触发下地图的颜色(鼠标放在地图上)
        geo_emphasis_color
     
        #涟漪的多少,当type="effectScatter"时才有效
        effect_scale
     
        #显示标签
        is_label_show
     
        #标签颜色
        label_text_color
     
        #标签位置(inside,top,bottom,left,right)
        label_pos:默认"inside"
     
        #边界颜色
        border_color
    

    代码最终效果:
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • python数据分析——pyecharts地图全解

    千次阅读 2021-01-13 22:55:05
    地图文件被分成了三个 Python 包,分别为: 全球国家地图: echarts-countries-pypkg (1.9MB) 中国省级地图: echarts-china-provinces-pypkg (730KB) 中国市级地图: echarts-china-cities-pypkg (3.8MB) 直接使用...

    地图文件被分成了三个 Python 包,分别为:
    全球国家地图: echarts-countries-pypkg (1.9MB)
    中国省级地图: echarts-china-provinces-pypkg (730KB)
    中国市级地图: echarts-china-cities-pypkg (3.8MB)

    直接使用python的pip安装:

    选择自己需要的安装的地图
    $ pip install echarts-countries-pypkg
    $ pip install echarts-china-provinces-pypkg
    $ pip install echarts-china-cities-pypkg
    $ pip install echarts-china-counties-pypkg
    $ pip install echarts-china-misc-pypkg
    $ pip install echarts-united-kingdom-pypkg
    

    一.查看数据
    从51job爬取的大数据工作在各城市分布数据

    import pandas as pd
    data=pd.read_csv('test_datasets_finally.csv',delimiter='#',header=0)
    df=pd.DataFrame(data)
    print(df.shape)
    print(df.loc[:,'area'].nunique())#地区数
    area=df.loc[:,'area'].value_counts()#每个地区数量
    #area=pd.DataFrame(area)
    print(area.shape)
    print(area.head())
    

    在这里插入图片描述
    可以看到,地区数据格式为dataframe格式,转换为列表

    area2=area.values.tolist()
    area=area.reset_index()
    area1=area.loc[:,'index'].tolist()
    print('地区',area1)
    print('数量',area2)
    

    在这里插入图片描述
    二.绘制中国地图

    maptype=‘china’ 只显示全国直辖市和省级,数据只能是省名和直辖市的名称

    1.绘制分布图
    这三个可直接使用全国城市

    from pyecharts import Bar
    from pyecharts import Geo
    from pyecharts import Map
    map = Map("大数据工作分布图", "data from 51job",title_color="#404a59", title_pos="center")
    map.add("", area1,area2 , maptype='china',is_visualmap=True,visual_text_color='#000',is_label_show=True)
    map.render("./job_pic/大数据工作城市分布.html")
    #map.render(path='snapshot.png')
    #map.render(path='snapshot.pdf')
    

    在这里插入图片描述
    2.绘制热力图

    geo = Geo("大数据工作分布热力图", "data from 51job", title_color="#fff", title_pos="center", width=1200, height=600, background_color='#404a59')
    geo.add("大数据工作分布热力图", area1, area2, visual_range=[0, 35], maptype='china',type='heatmap',visual_text_color="#fff", symbol_size=15, is_visualmap=True, is_roam=False)
    geo.render('./job_pic/大数据工作分布热力图.html')
    

    在这里插入图片描述
    3.绘制评分图

    geo = Geo("大数据工作分布城市评分", "data from 51job", title_color="#fff", title_pos="center", width=1200, height=600, background_color='#404a59')
    # type="effectScatter", is_random=True, effect_scale=5  使点具有发散性
    geo.add("空气质量评分", area1, area2, type="effectScatter",maptype='china', is_random=True, effect_scale=5, visual_range=[0, 5],visual_text_color="#fff", symbol_size=10, is_visualmap=True, is_roam=False)
    geo.render("./job_pic/大数据工作分布城市评分.html")
    

    在这里插入图片描述
    三.省份地图
    河南地图 数据必须是省内放入城市名

    # 城市 -- 指定省的城市 xx市
    city = ['郑州市', '安阳市', '洛阳市', '濮阳市', '南阳市', '开封市', '商丘市', '信阳市', '新乡市']
    values2 = [1.07, 3.85, 6.38, 8.21, 2.53, 4.37, 9.38, 4.29, 6.1]
    map2 = Map("河南地图",'河南', width=1200, height=600)
    map2.add('河南', city, values2, visual_range=[1, 10], maptype='河南', is_visualmap=True, visual_text_color='#000')
    map2.render(path="./job_pic/河南地图.html")
    

    在这里插入图片描述
    商丘地图 数据为商丘市下的区县

    # 区县 -- 具体城市内的区县  xx县
    quxian = ['夏邑县', '民权县', '梁园区', '睢阳区', '柘城县', '宁陵县']
    values3 = [3, 5, 7, 8, 2, 4]
    
    
    map3 = Map("商丘地图",'商丘', width=1200, height=600)
    map3.add("商丘", quxian, values3, visual_range=[1, 10], maptype='商丘', is_visualmap=True,
        visual_text_color='#000')
    map3.render(path="./job_pic/商丘地图.html")
    

    在这里插入图片描述
    四.世界地图

    #世界地图数据
    value = [95.1, 23.2, 43.3, 66.4, 88.5]
    attr= ["China", "Canada", "Brazil", "Russia", "United States"]
    
    map0 = Map("世界地图示例", width=1200, height=600)
    map0.add("世界地图", attr, value, maptype="world",  is_visualmap=True, visual_text_color='#000')
    map0.render(path="./job_pic/世界地图.html")
    

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • python--pyecharts地图、迁移地图可视化实现《四》--地图可视化与迁移图[视觉盛宴]

    1、前言

           在数据分析中,有时我们会很希望把数据展示在地图上,来做数据可视化,使数据更加清晰明了,可谓一图胜百文。先说说我用地图做什么了:全国各省旅游占比、显示票房省份数据、全国人口迁移示意图等等。多的就不说啦,我们先来看看echarts与Python是如何实现地图的绘制吧![PS图形是动态,这里用静态显示]
    pyecharts 安装教程:安装不成功我头给你当球踢
    pyecharts官网各个参数描述
    pyecharts官网
    如果觉得例子颜色不好看就点击这里看色码表,选择自己喜欢的颜色替换

    2、pyecharts画地图

    2.1、动态地图标记

    from pyecharts import Geo #地图标点
    data =[ ("毕节", 9),("鄂尔多斯", 12),("招远", 12),("舟山", 12),
           ("齐齐哈尔", 14),("昌吉", 15), ("赤峰", 16),("西宁市", 18),
           ("乳山", 18),("西宁", 19),("泉州", 21),("莱西", 21), 
           ("日照", 21),("六盘水", 9),("南通", 23),("通辽", 24),("云浮", 24),
           ("梅州", 25),('拉萨',23)]
    geo =Geo("全国主要城市空气质量", title_color="#00ffff", #可以再加一个副标题
             title_pos="center",title_top='5%',width=1000, height=540, background_color='#000000')
    attr,value =geo.cast(data)
    geo.add("", attr, value, visual_range=[0, 200], visual_text_color="#00ffff",
            symbol_size=45, is_visualmap=False,label_color=["#00ffff"],border_color='#9900ff',
           geo_normal_color='#5555ff',geo_emphasis_color='#0000ff',mark_point_symbol='roundRect') # label_color修改标记颜色
    # symbol_size标点大小   is_visualmap是否显示可拖动的图标is_datazoom_show=True用在坐标系里面
    # border_color 地图边界颜色  geo_normal_color地图区域的颜色geo_emphasis_color高亮下颜色
    geo.show_config()
    geo.render()
    

    在这里插入图片描述

    2.2、涟漪动态地图标记

    from pyecharts import Geo  #地图涟漪标点
    data =[ ("毕节", 23),("鄂尔多斯", 12),("招远", 12),("舟山", 12),
           ("齐齐哈尔", 14),("昌吉", 15), ("赤峰", 16),("西宁市", 18),
           ("乳山", 18),("西宁", 19),("泉州", 21),("莱西", 21), 
           ("日照", 21),("六盘水", 30),("南通", 23),("通辽", 24),("云浮", 24),
           ("梅州", 25),('拉萨',23)]
    geo =Geo("全国各城市观影量","数据虚构" ,title_color="#00ffff", #可以再加一个副标题
             title_pos="center",title_top='5%',width=1000, height=540, background_color='#000000')
    geo.add("", attr, value, visual_range=[0, 200], visual_text_color="#00ffff",
            symbol_size=45, is_visualmap=False,label_color=["#00ffff"],border_color='#9900ff',
           geo_normal_color='#5555ff',geo_emphasis_color='#0000ff',
            type="effectScatter", effect_scale=6)
       # effect_scale : 涟漪大小 type :涟漪的地图显示 目前只有这种
    attr, value =geo.cast(data)
    geo.show_config()
    geo.render()
    

    在这里插入图片描述

    2.3、pyecharts画全国地图(可拖动放缩)

    from pyecharts import Map  #简易地图  贵州
    value =[]
    attr =[]
    maps=Map("全国地图示例",title_pos="center",title_top='2%', title_color="#00ffff",
             width=1000, height=540,background_color='#000000')
    maps.add("", attr, value, maptype='china', is_visualmap=True, visual_text_color='#00ffff',
            geo_normal_color='#5555ff',geo_emphasis_color='#0000ff')
    # is_roam :是否可以拖动放缩  is_map_symbol_show 是否在定义的直辖市标记红点
    maps.show_config()
    maps.render()
    

    在这里插入图片描述

    2.4、pyecharts画贵州省地图(可拖动放缩)

    from pyecharts import Map  #简易地图  贵州
    value =[20, 190, 253, 77, 65,20, 190]
    attr =['毕节市', '六盘水市', '贵阳市', '同仁市', '安顺市','遵义市','黔东南']
    maps=Map("贵州地图示例",title_pos="center",title_top='2%', title_color="#00ffff",
             width=1000, height=540,background_color='#000000')
    maps.add("", attr, value, maptype='贵州', is_visualmap=True, visual_text_color='#00ffff',
            geo_normal_color='#5555ff',geo_emphasis_color='#0000ff')
    # is_roam :是否可以拖动放缩  is_map_symbol_show 是否在定义的直辖市标记红点  maptype选择地图省份
    maps.show_config()
    maps.render()
    

           [ps]用该方法可以画任意一个省份的地图
    在这里插入图片描述

    3、文末彩蛋

            重点!重点!下一篇是R语言调用echart接口作地图与地图可视化迁移。请不要走开!继续喊出我的可视化口号:要么有用!要么有趣!

            今天到这里就结束啦~这里是Jeruser视觉盛宴栏目,让你体验不一样的数据分析,如何将工作变得有趣,请持续关注我。谢谢观看我是Jetuser–data

    链接: [https://blog.csdn.net/L1542334210]
    CSND:L1542334210
    在这里插入图片描述
    祝大家工作顺利!阖家欢乐!

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  • pyecharts地图可视化攻略

    千次阅读 2019-02-02 17:52:01
    Geo绘制散点图 先来看绘制一个简单的分布图。 分布图 ...from pyecharts import Geo cities = ['深圳','北京','广州','武汉','上海','南京','西安','成都'] values = [29,43,40,56,189,10,50,13] geo...

    Geo绘制散点图

    先来看绘制一个简单的分布图。

    分布图

    假定我要绘制一个全国门店的分布图,下面代码中,cities为门店所在城市,values为对应各城市的门店数量

    #coding=utf-8
    from __future__ import unicode_literals
    from pyecharts import Geo
    cities = ['深圳','北京','广州','武汉','上海','南京','西安','成都']
    values = [29,43,40,56,189,10,50,13]
    
    geo = Geo('分布图',
        title_color = '#fff',
        title_pos = 'left',#将标题放置在最左边,其它值:center\right
        width = 800,
        height = 600,
        background_color = '#404a59'
    )
    
    geo.add('全国门店分布',
        cities,
        values,
        #type = 'effectScatter', #涟漪效果
        visual_range = [0,200],
        is_visualmap = True,
        visual_text_color = '#fff',
        symbol_size = 15,
        symbol = 'pin',         #图标样式
        is_roam = True
    )
    
    geo.use_theme('dark')       #地图主题
    geo.render(path = 'map1.html')
    

    门店分布图
    网上流行了很多pyecharts做地图的方法,但大部分千篇一律,介绍不够详细,没有参数说明。当需要自定义一些内容时,找起来比较困难。
    因此,以下根据自己的实践,简单记录下geo.add()方法中各参数的意义。

    geo.add()方法参数

    前面三个参数分别是name,attr,value,分别代表图例名称、属性及属性对应的值。

    • symbol_size,符号大小,int
    • symbol,符号,str,可选值有:circle、rect、roundRect、pin,arrow等
    • geo_normal_color,地图正常状态的颜色,str
    • geo_emphais_color,地图高亮状态的颜色,str
    • type,地图类型,str,可选值有scatter、effectScatter、heatmap,默认为scatter。如果要实现点的动态涟漪效果,则使用effectScatter。
    • geo_cities_coords,城市坐标,dict。这个在自定义坐标时非常有用。
    • visual_range、is_visualmap:虚拟化视觉组件。
    • maptype,官方介绍为地图类型,其实叫地图范围我觉得更合适。默认为china。这个参数貌似在Geo类上面无效。比如只显示广东省地图,尝试使用中文、拼音均无变化。
    • legend_text_color,图例的文字颜色,str
    • legend_text_size,图例字体大小,int

    上面这段代码,通过虚拟视觉组件,实现了不同城市、不同数量的门店,用不同的颜色来区分显示。这个用起来真的很方便,可以不同的值进行分组表示。

    散点大小区分-visual_type

    上面的代码虽然对数量实现了分组显示,看起来比较炫,但是不够直观。缺点就是:不能很明了的展示不同地点在数量上的差异
    如果更倾向于展示数据量上的差异,可以使用Geo.add()方法的visual_type参数,设置参数值为’size’。如下

    geo.add('全国门店分布'
    	cities,
    	values,
    	is_visualmap = True,
    	visual_type = 'size'
    	)
    

    数量分布图

    重复Geo.add()方法来添加系列

    geo.add()方法可以重复用,使用一次,可以认为是在地图上添加了一个数据系列。
    如我希望在地图上展示微信朋友圈的好友分布,并且按性别区分显示。我觉得使用系统来呈现更为合适。

    #coding=utf-8
    from __future__ import unicode_literals
    from pyecharts import Geo
    #男性朋友所在城市
    cities1 = ['深圳','北京','广州','武汉','上海','南京','西安','成都']
    #人数
    values1 = [1,43,40,56,189,10,50,13]
    #女性朋友所在城市
    cities2 = ['杭州','苏州','东莞','南宁','重庆','长沙']
    values2 = [1,43,40,56,189,10]
    
    geo = Geo('朋友圈好友分布图',
        title_color = '#fff',
        title_pos = 'left',#将标题放置在最左边,其它值:center\right
        width = 800,
        height = 600,
        background_color = '#404a59'
    )
    
    geo.add('男性朋友',
        cities1,
        values1,
        #type = 'effectScatter', #涟漪效果
        maptype = 'china',
        visual_text_color = '#fff',
        symbol_size = 15,
        symbol = 'roundRect',         #图标样式
        is_roam = True
    )
    
    geo.add('女性朋友',
        cities2,
        values2,
        #type = 'effectScatter', #涟漪效果
        maptype = 'china',
        visual_text_color = '#fff',
        symbol_size = 20,
        #symbol = 'pin',         #图标样式
        is_roam = True
    )
    
    geo.use_theme('dark')       #地图主题
    geo.render(path = 'map2.html')
    

    好友分布图系列

    pieces自定义图例数据范围

    Geo.add()方法的pieces参数,接受一个列表,可以自定义图例作用的数据范围。如我希望将朋友圈各省人数按照0-10、10-30、30-50、50以上来区分显示,可以使用该参数,参数值如下:

    geo.add(
    	    ...,
            is_visualmap=True,
            is_piecewise=True,
            pieces=[
                {"min":0, "max": 9,"label": "<10人"},
                {"min": 10, "max": 30, "label": "<30人"},
                {"min": 31, "max": 50, "label": "<50人"},
                {"min":51, "max": 200, "label": "100人以上"}
            ]
    )
    

    Map

    用来地理区域数据可视化

    后面有空再写

    GeoLines 炫酷的线路图

    展开全文
  • pyecharts地图使用

    2020-01-31 13:12:55
    pip install pyecharts==0.5.1 2.安装地图包 依次是全球地图、中国省级地图、中国市级地图、中国区县级地图、中国区域地图 pip install echarts-countries-pypkg pip install echarts-china-provinces-pypkg ...
  • 解决 pyecharts 地图不显示的问题

    千次阅读 2020-12-20 10:17:28
    最近需要使用 pyecharts 绘制中国地图,按官网的示例代码https://github.com/pyecharts/pyecharts-gallery 绘图显示不出地图背景,数据点倒是可以显示的。如下: 在网上查一下,说要安装地图资源包:pip install ...
  • } } ] 添加formatter:‘{b}\n{c}‘ 可显示数据 那么可以在pyecharts 中的html文件中对应位置添加这行,即可显示!!! "series": [ { "symbol": "circle", "roam": true, "label": { "emphasis": { "show": true, ...
  • 最近在学习pyecharts这个库,实现地图可视化的时候,发现地图一直加载不出来,查了一番资料,原来是在v0.3.2+ 起,地图已经变成扩展包,需要自行安装解决办法pip install echarts-countries-pypkg # 世界地图pip ...
  • pyecharts地图显示问题

    千次阅读 2018-08-07 20:24:13
    原因是缺少地图文件包,自从 v0.3.2 开始,为了缩减项目本身的体积以及维持 pyecharts 项目的轻量化运行,pyecharts 将不再自带地图 js 文件。如用户需要用到地图图表,可自行安装对应的地图文件包。 全球国家地图:...
  • 利用pyecharts 地图一次性标注多个点

    千次阅读 2020-03-16 21:13:17
    https://www.cnblogs.com/qi-yuan-008/p/12025123.html 落日峡谷 pyecharts绘制geo地图 #from example.commons import Faker from pyecharts.faker import Faker from pyecharts import options...
  • echarts-中国-县-pypkg 该项目打包并通过pypi分发。...$ git clone https://github.com/pyecharts/echarts-china-counties-pypkg.git $ cd echarts-china-counties-pypkg $ python setup.py install
  • 主要介绍了python使用pyecharts库画地图数据可视化的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
  • @Django框架+pyecharts地图可视化无法解析某些字符 #pyecharts绘制出的地图可视化的html文件是正确的,但是链接在django框架里就报错,报错内容是无法解析某些字符,超链接部分是没有问题的,求大神解答 from ...
  • 主要为大家详细介绍了python实现Pyecharts实现动态地图,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  • pyecharts 地图

    2020-06-14 23:23:13
    地图 1. 地图 from pyecharts.charts import Map from pyecharts import options # 1. 准数据 data = [("湖北", 1500), ("四川", 340), ("西藏", 34), ("黑龙江", 123)] # 2. 创建地图对象 map1 = Map() # 3. ...
  • from pyecharts import Geo, Map province_distribution = {'河南': 45, '北京': 97, '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, '...
  • pyecharts地图显示不全

    2018-11-30 11:40:54
    自从 0.3.2 开始,为了缩减项目本身的体积以及维持 pyecharts 项目的轻量化运行,pyecharts 将不再自带地图 js 文件。 python中pip命令行安装:   pip install echarts-countries-pypkg pip install echarts-...
  • pyecharts地图学习

    2021-04-06 16:58:22
    1、环境准备 我python环境是2.7的,要使用的pycharts版本是pyecharts 0.1.9.4。具体使用手册可以参考:...再安装具体的地图包,依次全球地图、中国省级地图、中国市级地图、中国区县级地图 pip install echa

空空如也

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