精华内容
下载资源
问答
  • pyecharts制作地图显示数据总是经纬度
    2022-03-15 17:21:12

    申明:本人完全小白,此文是自己随手记下的一遍笔记,这个问题也百度、自己试验了挺长时间

    正文:

    pyecharts制作好了地图,也传入了列表数据,可地图显示的始终是经纬度数据,后经过不断地试验,发现只是缺少了一句:
    
    g.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="铁路运行图"))

     补全之后,就可以显示自己的数据,具体什么原因本人也不清楚,起码是可以按照自己的想法进行了。

    from pyecharts import options as opts
    from pyecharts.charts import Geo
    from pyecharts.globals import ChartType,SymbolType
    
    y = [('北京','1397'), ('天津','1108'),('石家庄', '1052'), ('呼和浩特', '249')]
    #显示的轨迹图   测试用
    x = [('成都', '北京西'), ('成都', '兰州'), ('成都', '兰州'), ('成都', '昆山'),('成都', '北京西'), ('成都', '拉萨'), ('成都', '广州'),('成都', '北京西'), ('成都', '上海'), ('成都', '宁波'), ('成都', '东莞东'), ('成都', '南宁'),('成都', '呼和浩特东'), ('成都', '青岛'), ('成都', '喀什'), ('成都', '上海南'), ('成都','上海'),('成都', '西宁'), ('成都', '福州'), ('成都', '北京西'), ('成都', '哈尔滨'), ('成都', '乌鲁木齐'),('成都', '扬州'), ('成都', '沈阳北'), ('成都', '海拉尔'), ('成都', '西宁'), ('成都', '广州'),('成都', '天津'), ('成都', '离堆公园'), ('成都', '彭州'), ('成都', '青城山'), ('成都', '离堆公园'), ('成都', '彭州'), ('成都', '都江堰'), ('成都', '邛崃'), ('成都', '离堆公园'), ('重庆北', '雅安'),('青城山', '成都'), ('青城山', '成都'), ('离堆公园', '成都')]
    
    g = Geo(is_ignore_nonexistent_coord=True,
            init_opts=opts.InitOpts(width='1104px',height='690px'))
    g.add_schema(maptype="china")
    g.add_coordinate_json(json_file="data.json")  #注意此处是本地自己定义的城市经纬度
    g.add("省会城市/人口数量(万人)", y,point_size=10,color='black')
    g.add(
        "列车运行图",
        x,  #需要显示的元组对
        type_=ChartType.LINES,
        effect_opts=opts.EffectOpts(
            symbol=SymbolType.ARROW, symbol_size=6, color="blue"
        ),
        linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(curve=0.2),
    )
    g.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="铁路运行图"))
    g.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))  # 去掉标识
    g.render("fig3.html")

    运行图如下:

     

     

    
                                            
    更多相关内容
  • pyecharts 地图经纬度数据
  • 可以运行但地图上的数据为什么没有显示 import pandas as pd from pyecharts.charts import Map import pyecharts.options as opts frame = pd.read_csv('C:\\Users\\jin\\Desktop\\2.csv',encoding='GBK') map = ...
  • 利用pyecharts地图数据展示

    千次阅读 2019-01-17 11:19:00
    为了地图上的数据显示完全,加载好需要的城市地理坐标数据。 pip install echarts-countries-pypkg pip install echarts-china-provinces-pypkg pip install echarts-china-cities-pypkg pip install echarts-...

    首先,

    pip install pyecharts

    为了地图上的数据能显示完全,加载好需要的城市地理坐标数据。

    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

    # 数据准备
    areas = ['浙江', '广东', '四川', '福建', '江西', '河南', '湖北', '上海市', '吉林', '陕西', '江苏', '湖南', '黑龙江', '广西', '安徽', '山西', '海南'] 
    values = [183, 63, 40, 29, 24, 16, 15, 13, 10, 10, 6, 5, 5, 3, 3, 1, 1]
    # 画图 import numpy as np from pyecharts import Geo test_geo = Geo("****分布", "(限定**车)合计427", title_color="#fff", title_pos="center", width=800, height=400) test_geo.use_theme('dark') test_geo.add("",areas, values, maptype='china', is_visualmap=True, is_label_show=False, visual_type="size", border_color = '#fff') #画地图散点十分建议指定边界颜色为一个较亮的颜色  test_geo #notebook上会直接显示,不行就加上.render() 然后在当前文件目录上找

     

     

     

     

    参考
    http://pyecharts.herokuapp.com/geo

    https://github.com/pyecharts/pyecharts/blob/master/pyecharts/charts/geo.py

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/andylhc/p/10281254.html

    展开全文
  • Python+pyecharts地图上呈现数据

    千次阅读 多人点赞 2020-10-21 09:34:57
    本文主要内容前言一、 地图的基本使用方法二、 地图数据结合1、各省GDP在地图上展示2、去除地图上的数据信息3、用颜色区别数据大小4、自己定义颜色区间5、修改点的显示效果6、修改地图的色彩三、 Pyecharts制作...

    前言

    今天和老师一起学习在地图上呈现数据,使用的库为pyecharts。
    看到这个库名时,我有似曾相似的感觉,翻看了一下,前段时间想实现可交互的图表时,了解过这个库。所以关于这个库,我这儿顺便多说几句吧。
    Pyecharts的中文手册,见https://pyecharts.org/#/zh-cn/
    官网对pyecharts的简介如下:
    Echarts 是一个由百度开源的数据可视化,凭借着良好的交互性,精巧的图表设计,得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言,很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时,pyecharts 诞生了。
    该库可以画柱状图、饼图、散点图……,该库的基础应用及各种配置项都可以在手册中查到。
    今天我们先学该图库的Geo地图类型。

    一、 地图的基本使用方法

    【脚本】

    from pyecharts.charts import Geo
    geo = Geo()
    geo.add_schema(maptype="china")
    geo.render()
    

    【结果】
    注意,这个绘制结果不会直接显示出来,而是生成一个名为“render.html”的文档,用浏览器打开该文件,即可看到如下的地图:
    在这里插入图片描述

    【语法特征】
    老师上课没有解释以上语法,于我这个新手而言,这个语法模式我不太熟悉,至少与matplotlib的用法不太相同。个人感觉,pyechart使用时,都要使用Bar()\Pie()\Funnel()\Geo()初始化一个实例对象,然后在这个对象上各种add_…
    这里的add_schema()表示增加一个框架,指定是看哪个地方的地图,如:maptype=“china”、maptype=“山东”……
    此后在使用中还会有大量的option配置项,官网中这么说“在 pyecharts 中,一切皆 Options”。由此可见,在pyecharts中,想实现什么个性化的设置,大多需要设置option的。

    二、 地图与数据结合

    1、各省GDP在地图上展示

    从统计局官网下载(http://data. stats.gov.cn/)各省份在各年份的GDP数据。(注:整理笔记时网站处于升级状态,无法下载,我使用此前下载过的数据)。下载的数据表样如下:
    在这里插入图片描述

    此后读入数据,并将数据转化为pyecharts能用的二维列表数据。
    【脚本】

    #导入各省GDP数据
    df = pd.read_csv(r'D:\cpda\python\data\分省年度数据.csv', encoding='GBK')
    #将需要展示的数据转为二维列表格式,以便pyecharts使用
    ls_2019 = df[['地区', '2019年']].values.tolist()
    geo = Geo()
    geo.add_schema(maptype="china")
    #加入数据
    geo.add('图表名称:2019年各省GDP', ls_2019)
    geo.render()
    

    【结果】
    在这里插入图片描述

    2、去除地图上的数据信息

    【脚本】

    from pyecharts import options as opts
    geo.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    

    【结果】
    在这里插入图片描述

    【说明】
    可以了解一下,这个set_series_opts(),可以设置标签、线形等效果。详细如下:
    在这里插入图片描述

    3、用颜色区别数据大小

    【脚本】

    geo.set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=110000))
    

    【结果】
    在这里插入图片描述

    【说明】
    同样set_global_opts(),也可以设置很多配置项,如:标题、工具箱等。详细如下:
    在这里插入图片描述

    4、自己定义颜色区间

    【脚本】

    #自己定义颜色区间
    geo.set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
        is_piecewise=True,  # 表示分段
        pieces=[{'min': 0 , 'max':10000, 'label':1, 'color':'blue'},
                {'min': 10001 , 'max':20000, 'label':2, 'color':'cyan'},
                {'min': 20001, 'max': 50000, 'label': 3, 'color': 'green'},
                {'min': 50001, 'max': 80000, 'label': 8, 'color': 'yellow'},
                {'min': 80001, 'max': 100000, 'label': 10, 'color': 'orange'},
                {'min': 100001, 'max': 200000, 'label': 20, 'color': 'red'},
                ]
        ))
    

    【结果】
    在这里插入图片描述

    【说明】
    这里的分段是自己分的,可以根据数据的密集程度自己调节。

    5、修改点的显示效果

    【脚本】

    from pyecharts.globals import ChartType
    geo.add('图表名称:2019年各省GDP', ls_2019, type_=ChartType.EFFECT_SCATTER)
    

    【结果】
    在这里插入图片描述

    6、修改地图的色彩

    【脚本】

    geo.add_schema(maptype="china", itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color='#A60B63',border_color='#FFFF22'))
    

    【结果】
    在这里插入图片描述

    三、 Pyecharts制作地图的其他几种方式

    老师说,pyecharts还有其他方式可以实现在地图上呈现数据,好奇pyecharts到底有几种地图实现方式,所以百度了一下,有一篇博文写的内容比较简单明了,引用来供自己学习。
    以下内容来自:
    https://www.cnblogs.com/liuzaoqi/p/13041411.html
    文中说Pyecharts有四种地图,Map()、Geo()、Bmap()、Map3d。

    1、Map()

    该地图可以按数据大小给相应的区域着色,所以Map更应该适合能将地图填满的数据。如疫情期间的数据图:
    在这里插入图片描述

    2、Geo()

    该地图绘制出来的地图不会显示省份/城市的名字,并且用热力图的方式让数据差异更直观,而这恰好解决了Map不适用与小部分数据的短板。所以当数据量不是很多的时候又想绘制地图就可以考虑使用Geo并通过热力图的方法来展示。当然Geo还支持不同样式动态的流向地图。如我们本文的制作的图。

    3、Bmap()

    该地图就是百度地图,Pyecharts可以调用百度地图的接口来让地图更加丰富。使用Bmap绘制出来的地图更接近我们平时使用的地图,并支持缩放来查看更多细节而更加真实,不过使用Bmap之前需要去百度地图开放平台申请一个API KEY才能使用。效果如下:
    在这里插入图片描述

    4、Map3D()

    该地图会让数据更加立体的展示出来,不过虽然炫酷,但是要整理经纬度数据等需要消耗太多的时间,而且代码调整起来也比之前几种地图更加复杂。效果如下:
    在这里插入图片描述

    【The End】

    展开全文
  • python数据可视化—用pyecharts v1画地图

    版本
    pyecharts 分为 v0.5.X 和 v1 两个大版本,v0.5.X 和 v1 间不兼容,v1 是一个全新的版本

    v0.5.X支持 Python2.7,3.4+
    v1仅支持 Python3.6+

    本文使用的是v1
    详见官方文档

    数据来源
    只是学习方法,数据来源于网络查找

    中国地图

    from pyecharts.charts import Map
    import pyecharts.options as opts
    import os
    
    # 中国地图
    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': 1, '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}
    province_keys = list(province_distribution.keys())
    province_values = list(province_distribution.values())
    
    map_1 = Map()
    map_1.add("销售量", [list(z) for z in zip(province_keys, province_values)], "china")
    map_1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="销售情况"))
    map_1.render("中国地图.html")
    
    os.system("中国地图.html")
    

    在这里插入图片描述

    世界地图

    from pyecharts.charts import Map
    import pyecharts.options as opts
    import os
    
    # 世界地图
    
    # 基础数据
    value = list([95.1, 23.2, 43.3, 66.4, 88.5])
    attr = list([])
    world_distribution = {"China": 95.1, "Canada": 23.2, "Brazil": 43.3, "Russia": 66.4, "United States": 88.5}
    province_keys = list(world_distribution.keys())
    province_values = list(world_distribution.values())
    
    
    map_2 = Map()
    map_2.add("世界地图", [list(z) for z in zip(province_keys, province_values)], "world")
    map_2.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="世界地图示例"))
    map_2.render("世界地图.html")
    
    # 打开html
    os.system("世界地图.html")
    

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 本文主要内容一、分析目的及数据源简介二、数据展示1、展示流出流入数据方向2、展示流入人口总量3、使用网络图揭秘不同省份之间的关系三、本节新知识点小结 一、分析目的及数据源简介 本案例可以直观地看出,我国...
  • echarts : 香港地区显示(人口密集的人口数目) http://echarts.baidu.com/examples/editor.html?c=map-HKseries: [{name: ‘香港18区人口密度‘,type: ‘map‘,mapType: ‘HK‘, // 自定义扩展图表类型symbol:"pin",...
  • 解决 pyecharts 地图显示的问题

    千次阅读 2020-12-20 10:17:28
    pyecharts 中如果修改了 online host,会导致绘制的地图显示不全,需要将 host 改回默认的 https://assets.pyecharts.org/assets/ 细节 最近需要使用 pyecharts 绘制中国地图,按官网的示例代码...
  • 一文带你掌握Pyecharts地理数据可视化。世界地图、国家地图、省市地图
  • 由于自己的数据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】python pyecharts画图时数据无法显示

    千次阅读 多人点赞 2021-07-23 22:42:53
    pyechartspyecharts画图时数据无法显示出错场景原因分析解决方案 出错场景 仿照官方例子,仅对数据源进行修改,发现数据基本一样,但是官方例子可以显示,自己修改过的显示不了。(图一正常显示,图二数据无法...
  • 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...
  • 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:...
  • 觉得这个挺好玩的,正好今天在我之前的文章pyecharts实现新冠肺炎疫情可视化并搭建BI数据大屏(Plus)有兄弟评论说代码不能用了…害,当然不能用了,(TX页面又改了呗)我中间都改过一次了… 于是趁着这个周五晚上,我想...
  • 主要介绍了利用 Flask 动态展示 Pyecharts 图表数据的几种方法,需要的朋友可以参考下
  • 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 ...
  • 假如有这样一组数据,全国每个城市的酒店数(虚拟),那么如何在地图上展示呢? 1.Python需要安装Pycharts 当安装完成后需要添加地图包: 安装pyecharts后还需要根据需要安装城市、省份等地图包,下面是对包的整理,...
  • 本文主要是用pycharts中的Geo绘制中国地图,在图中显示出各个地区的人均销售额 传入的数据形如:[(‘上海’,30), (‘北京’,50), … …] li=[] for i,row in filtered.iterrows(): li.append((row['city'],int...
  • Pyecharts地图标点+表格可视化1.代码2.效果 1.代码 from pyecharts.charts import Geo, Page from pyecharts.globals import ChartType from pyecharts.components import Table from pyecharts import options as ...
  • 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基于Bmap百度地图绘制可视化地图数据时,根据地名和数据值,例如(北京,200),(天津,45)。在该位置显示散点,在散点上方显示数据值。显示时发现,显示的数值不是给定的数据值,而是纬度值。如图: ...
  • 地图无法显示,情况如下: 解决办法: 在html文件中添加需要显示的省份的js文件: <script type="text/javascript" src="https://assets.pyecharts.org/assets/maps/zhejiang.js"></script> 结果如下...
  • )当你用到pyecharts的Map等地图包的时候就需要手动安装下面的包,可以全部下,也可以挑自己需要用到的下安装下列地图数据包pip install echarts-countries-pypkgpip install echarts-china-provinces-pypkgpip ...
  • 1 首先可能因为缺少ehcarts的地图扩展包,需要手动安装 #中国省份地图包 pip install echarts-china-provinces-pypkg #中国城市地图包 pip install echarts-china-cities-pypkg pip install echarts-china-...
  • Echarts是一款由百度公司开发的开源数据可视化JS库,pyecharts是一款使用python调用echarts生成数据可视化的类库,可实现柱状图,折线图,饼状图,地图等统计图表。 2、柱状图 适用场合是二维数据集(每个数据点...
  • 取消pyecharts绘制地图时默认显示小圆点标识1 问题2 问题解决 手动反爬虫:原博地址 https://blog.csdn.net/lys_828/article/details/124061946 知识梳理不易,请尊重劳动成果,文章仅发布在CSDN网站上,在其他网站...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 2,103
精华内容 841
关键字:

pyecharts地图显示数据

友情链接: AsynchroneMachine.rar