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  • pyecharts绘制地图

    千次阅读 2018-12-30 17:00:12
    绘制地图,下列地图数据包需要安装 pip install echarts-countries-pypkg pip install echarts-china-provinces-pypkg pip install echarts-china-cities-pypkg pip install echarts-china-counties-pypkg pip ...

    绘制地图,下列地图数据包需要安装

    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

     

     

     

     

     

    关注的源码的朋友请留言,粉丝多了就放出来:)

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  • D3.js 绘制地图

    千次阅读 2019-02-19 16:01:49
    使用D3 V3版本绘制 绘制效果图: 准备工作: 3d立体柱状图的绘制 绘制地图思路: 绘制地图及地图投影; 根据地图地理信息将柱状图放置到指定位置; 根据scale计算出柱状图实际高度。 ...

    使用D3 V3版本绘制

    绘制效果图:
    D3.js绘制地图
    准备工作: 3d立体柱状图的绘制

    绘制地图思路:
    1. 绘制地图及地图投影;
    2. 根据地图地理信息将柱状图放置到指定位置;
    3. 根据scale计算出柱状图实际高度。
    1. 绘制地图

    地图的绘制可参考 十二月咖啡馆:十五课 地图,下面是地图绘制代码。

    其中mapJson为GeoJSON文件,可在DATAV.GeoAtlas下载。

      // 基础数据初始化
      const svgObj = {
        width: 800,
        height: 750,
      };
      const mapColor = '#114a93';
      const mapLineColor = '#0d67c7';
      // 绘制
      const svg = d3.select(node).append('svg')
        .attr({ width: svgObj.width, height: svgObj.height });
      // 定义地图的投影
      const projection = d3.geo.mercator()
        .center([119.621184, 28.511708])
        .scale(19000);
      // 定义地理路径生成器
      const path = d3.geo.path()
        .projection(projection);
        
      const mapGroups = svg.append('g')
        .attr('class', 'mapGroups');
      // 地图路径绘制
      mapGroups.selectAll('path')
        .data(mapJson.features)
        .enter()
        .append('path')
        .attr('class', 'map-path')
        .style('fill', () => mapColor)
        .attr('stroke', mapLineColor)
        .attr('d', path);
      // text地理名称
      mapGroups.selectAll('text')
        .data(mapJson.features)
        .enter()
        .append('text')
        .attr('x', (d) => projection(d.properties.centroid)[0])
        .attr('y', (d) => projection(d.properties.centroid)[1])
        .attr('transform', `translate(${0},${0})`)
        .text((d) => d.properties.name)
        .attr({
          'font-size': '16px',
        });
    

    地图底部的阴影部分可依据相同办法绘制出路径,填充不同的线条及背景颜色,即可完成基础地图的绘制。

    在这里插入图片描述

    2. 添加地区数据

    设置模拟数据如下:

       dataset: [
            { id: 1, name: '遂昌县', rise: 3, unit: '%' },
            { id: 2, name: '龙泉市', rise: 2, unit: '%' },
            { id: 3, name: '松阳县', rise: 4, unit: '%' },
            { id: 4, name: '云和县', rise: 2, unit: '%' },
            { id: 5, name: '庆元县', rise: 3, unit: '%' },
            { id: 6, name: '青田县', rise: 4, unit: '%' },
            { id: 7, name: '莲都区', rise: 2, unit: '%' },
            { id: 8, name: '景宁县', rise: 6, unit: '%' },
            { id: 9, name: '缙云县', rise: 2, unit: '%' },
       ],
    

    相关代码:

      const rectWidth = 13;
      const rectHeight = 60;   // 应根据计算得出,先默认柱体高度为60
      const rectColor = '#14a8f394';
      const rectLineColor = '#12ddda';
      
      const rect3dGroups = svg.append('g')
        .attr('class', 'rect3dGroups');
      const rect3d = rect3dGroups.selectAll('rect3d')
        .data(mapJson.features)
        .enter()
        .append('g')
        .attr('class', 'rect3d')
        .style('transform', (d, i) => {
          if (i === 7) {    // 景宁县全称过长,单独设置样式
            return `translate(${-30 - 65}px, ${-4 + 25}px)`;
          }
          return 'translate(-30px, -4px)';
        });
      // 绘制顶面
      rect3d.append('path')
      .attr('d', (d) => `M${projection(d.properties.centroid)[0]} ${projection(d.properties.centroid)[1] - rectHeight}l${rectWidth} ${-rectWidth}l${-rectWidth} ${-rectWidth}l${-rectWidth} ${rectWidth}z`)
      .attr({
        fill: rectColor,
        stroke: rectLineColor,
        'stroke-width': 1,
        'shape-rendering': 'crispedges',
      });
      // 绘制侧面
      rect3d.append('path')
        .attr('d', (d) => `M${projection(d.properties.centroid)[0]} ${projection(d.properties.centroid)[1]}l0 ${-rectHeight}l${rectWidth} ${-rectWidth}l0 ${rectHeight}l${-rectWidth} ${rectWidth}l${-rectWidth} ${-rectWidth}l0 ${-rectHeight}l${rectWidth} ${rectWidth}z`)
        .attr({
          fill: rectColor,
          stroke: rectLineColor,
          'stroke-width': 1,
          'shape-rendering': 'crispedges',
        });
    

    可参考 W3School SVG 线性渐变 将柱体颜色设置为渐变色,此处未做渐变处理。
    效果图:
    在这里插入图片描述

    3. 根据数据计算柱体高度
      // 定义柱体高度比例尺
      const maxData = d3.max(dataset.map((item) => item.rise));  // 最大增长率对应高度为60
      const rectHScale = d3.scale.linear()   // 设置线性比例尺
        .domain([0, maxData])
        .range([0, 60]);
    

    则侧面与顶面 path 路径 d 中的 rectHeight 应根据数据计算高度,代码如下:

    	.attr('d', (d)=>{
    		let rectHeight = 0;
          	for (let i = 0; i < dataset.length; i += 1) {
    	        if (d.properties.name.indexOf(dataset[i].name.slice(0, -1)) !== -1) {
    	          rectHeight = rectHScale(dataset[i].rise);
    	        }
          }
          return ...
    	})
    	
    

    结果如图:
    在这里插入图片描述
    最后可根据设计图在柱状体旁边添加相关数据,也可添加相关动态效果。

    展开全文
  • ECharts 绘制地图飞线

    千次阅读 2020-07-18 21:47:42
    以 echarts 官方示例为基础起点,绘制地图飞线

    以官方示例为起点进行修改:
    https://www.echartsjs.com/gallery/editor.html?c=scatter-map

    若自行绘制html进行尝试,请记得引入中国地图或者世界地图js

    <script type="text/javascript" src="http://echarts.baidu.com/gallery/vendors/echarts/map/js/world.js"></script>
    <script type="text/javascript" src="http://echarts.baidu.com/gallery/vendors/echarts/map/js/china.js"></script>
    

    世界地图的使用方式与中国地图相同,需要更换的就是坐标而已。

    首先将 option 中无关项去除,如 titletooltipvisualMaplegend

    保留下顶部 geoCoordMap 数组,这个数组是城市对应的坐标,灰常重要。。。全靠这个坐标

    然后清空 series ,并修改 convertData 方法如下

     var convertData = function (data) {
         var res = [];
         for (var i = 0; i < data.length; i++) {
             var dataItem = data[i];
             var fromCoord = geoCoordMap[dataItem[0].name];
             var toCoord = geoCoordMap[dataItem[1].name];
             if (fromCoord && toCoord) {
                 res.push([{
                     coord: fromCoord
                 }, {
                     coord: toCoord
                 }]);
             }
         }
         return res;
     };
    

    这个 convertData 的作用是将中文位置转为经纬度坐标;

    必须是 geoCoordMap 内包含的坐标,不然无法获得经纬度

    series 属性内可以同时生效多个图标,可以产生组合效应,这里就只展示最简单的如下

    series: [
            {
                type: 'lines',
                zlevel: 10,
                effect: {
                    show: true,
                    period: 6,
                    trailLength: 0.7,
                    color: 'red',
                    symbolSize: 3
                },
                lineStyle: {
                    normal: {
                        color: '#a6c84c',
                        width: 0,
                        curveness: 0.4
                    }
                },
                data: convertData([[{name:'北京'},{name:'宁波'}],
                                   [{name:'宁波'},{name:'兰州'}],
                                   [{name:'南京'},{name:'重庆'}]])
            }
        ]
    

    这里绘制了三条线,效果如下图

    在这里插入图片描述

    为飞线添加轨迹,只需在加一个 series 图形

    series: [
            {
                type: 'lines',
                zlevel: 10,
                effect: {
                    show: true,
                    period: 6,
                    trailLength: 0.7,
                    color: 'red',
                    symbolSize: 3
                },
                lineStyle: {
                    normal: {
                        color: '#a6c84c',
                        width: 0,
                        curveness: 0.4
                    }
                },
                data: convertData([[{name:'北京'},{name:'宁波'}],
                                   [{name:'宁波'},{name:'兰州'}],
                                   [{name:'南京'},{name:'重庆'}]])
            },
            {
                type: 'lines',
                zlevel: 2,
                effect: {
                    show: true,
                    period: 6,
                    trailLength: 0,
                },
                lineStyle: {
                    normal: {
                        color: 'white',
                        width: 2,
                        opacity: 0.4,
                        curveness: 0.4
                    }
                },
                data: convertData([[{name:'北京'},{name:'宁波'}],
                                   [{name:'宁波'},{name:'兰州'}],
                                   [{name:'南京'},{name:'重庆'}]])
            }
        ]
    

    如想更换飞线图标,只需要更换 symbolSize 属性,这个svg图标代码网上搜一下吧
    效果请自行尝试。。

    展开全文
  • Basemap绘制地图

    千次阅读 2018-03-20 10:20:10
    文章转自:http://blog.csdn.net/ouening/article/details/55227364使用folium实现中国地图绘制,文章链接:python/folium绘制中国人口数量热力图(HeatMap)今天发现另一个软件库folium可以实现对openstreetmap的调用...

    文章转自:http://blog.csdn.net/ouening/article/details/55227364

    使用folium实现中国地图绘制,文章链接:

    python/folium绘制中国人口数量热力图(HeatMap)


    今天发现另一个软件库folium可以实现对openstreetmap的调用,参考链接http://blog.csdn.net/qq_14906811/article/details/74906275 ,下面是操作步骤:


    • 下载2015Cities-CHINA.xlsx ,包含中国各城市的经纬度,人口数量,GDP,自己网上搜索整理,数据可能过时了,和维基百科查到的数据不太对,但是拿来写个小程序还是足够的)
    • 安装folium

    pip3 install folium

    • 代码实现
    # -*- coding: utf-8 -*-
    """
    Created on Sat Dec 23 20:19:47 2017
    
    @author: 周文青
    """
    
    import numpy as np
    import pandas as pd
    import seaborn as sns
    import folium
    import webbrowser
    from folium.plugins import HeatMap
    # posi=pd.read_csv("D:\\Files\\datasets\\CitiesLatLon_China.csv")
    
    posi=pd.read_excel("2015Cities-CHINA.xlsx")
    
    num = 10
    
    lat = np.array(posi["lat"][0:num])                        # 获取维度之维度值
    lon = np.array(posi["lon"][0:num])                        # 获取经度值
    pop = np.array(posi["pop"][0:num],dtype=float)    # 获取人口数,转化为numpy浮点型
    gdp = np.array(posi["GDP"][0:num],dtype=float)    # 获取人口数,转化为numpy浮点型
    
    data1 = [[lat[i],lon[i],pop[i]] for i in range(num)]    #将数据制作成[lats,lons,weights]的形式
    
    map_osm = folium.Map(location=[35,110],zoom_start=5)    #绘制Map,开始缩放程度是5倍
    HeatMap(data1).add_to(map_osm)  # 将热力图添加到前面建立的map里
    
    file_path = r"D:\Files\python\地图\人口.html"
    map_osm.save(file_path)     # 保存为html文件
    
    webbrowser.open(file_path)  # 默认浏览器打开
    

    • 结果: 
      这里写图片描述


    这篇博文主要实现用Pyhon,Matplotlib/Basemap绘制中国地图,主要是各省份行政图(轮廓图),地形图和人口分布图,其中人口分布可以嵌入到上述图形中。

    参考链接: 
    (1)https://www.zhihu.com/question/49669755 
    (2)http://basemaptutorial.readthedocs.io/en/latest/backgrounds.html#fillcontinents

    1、数据准备: 
    (1)到http://www.gadm.org/download 下载中国shapefile格式的资料,有读者反应进去不了该网站,可以在我的github下下载https://github.com/ouening/python-code/tree/master/resources下载后的文件名为CHN_adm_shp.zip ,解压后如图: 
    这里写图片描述 
    主要用到的文件是CHN_adm1.shp,另外CHM_adm1.csv 可以用notepad打开查看一下文件内容

    (2)2015Cities-CHINA.xlsx ,包含中国各城市的经纬度,自己网上搜索整理,数据可能过时了,和维基百科查到的数据不太对,但是拿来写个小程序还是足够的) 
    xlsx可以用excel打开查看一下: 
    这里写图片描述 
    在python中可以导入pandas模块,使用read_excel() 函数方便读取文件

    basemap绘图常用函数: 
    这里写图片描述 
    basemap地图背景设置函数: 
    这里写图片描述

    更多详细的函数介绍请参考

    http://matplotlib.org/basemap/users/geography.html

    程序1,各省份轮廓图

    import time
    
    start = time.clock()
    
    from mpl_toolkits.basemap import Basemap
    import matplotlib.pyplot as plt
    from matplotlib.patches import Polygon
    fig = plt.figure()
    ax1 = fig.add_axes([0.1,0.1,0.8,0.8])
    
    map = Basemap(llcrnrlon=80.33, 
                  llcrnrlat=3.01, 
                  urcrnrlon=138.16, 
                  urcrnrlat=56.123,
                 resolution='h', projection='cass', lat_0 = 42.5,lon_0=120,ax=ax1)
    
    shp_info = map.readshapefile("D:\\GoogleDownload\\CHN_adm_shp\\CHN_adm1",'states',drawbounds=True) # CHN_adm1的数据是中国各省区域
    
    for info, shp in zip(map.states_info, map.states):
        proid = info['NAME_1']  # 可以用notepad打开CHN_adm1.csv文件,可以知道'NAME_1'代表各省的名称
        if proid == 'Guangdong':
            poly = Polygon(shp,facecolor='g',edgecolor='c', lw=3) # 绘制广东省区域
            ax1.add_patch(poly)
    
    map.shadedrelief() # 绘制阴暗的浮雕图
    
    map.drawcoastlines()
    end=time.clock()
    print(end-start)
    plt.show()
    

    这里写图片描述

    程序2,地形图

    import time
    
    start = time.clock()
    from mpl_toolkits.basemap import Basemap
    import matplotlib.pyplot as plt
    from matplotlib.patches import Polygon
    import pandas as pd
    import numpy as np
    posi=pd.read_excel("D:\\Files\\datasets\\2015Cities-CHINA.xlsx") #读取中国城市数据
    lat = np.array(posi["lat"][0:120])                        # 获取维度之维度值
    lon = np.array(posi["lon"][0:120])                        # 获取经度值
    pop = np.array(posi["pop"][0:120],dtype=float) 
    size=(pop/np.max(pop))*100  
    
    
    map = Basemap(llcrnrlon=80.33, 
                  llcrnrlat=3.01, 
                  urcrnrlon=138.16, 
                  urcrnrlat=56.123,
                 resolution='h', projection='cass', lat_0 = 42.5,lon_0=120)
    
    map.readshapefile("D:\\GoogleDownload\\CHN_adm_shp\\CHN_adm1",'states',drawbounds=True)
    
    map.etopo() # 绘制地形图,浮雕样式
    
    map.drawcoastlines()
    
    x,y = map(lon[2],lat[2]) # 北京市坐标,经纬度坐标转换为该map的坐标
    
    a,b = map(lon,lat)
    
    # map.scatter(a,b,s=size) # 取消注释此行即可获得中国各地区人口分布示意图
    
    map.scatter(x,y,s=200,marker='*',facecolors='r',edgecolors='r') # 绘制首都
    
    end=time.clock()
    
    print(end-start)
    
    plt.show()
    
    
    • 这里写图片描述

    程序3,人口分布图

    
    import urllib
    import numpy as np
    import matplotlib
    matplotlib.rcParams['toolbar'] = 'None'
    import matplotlib.pyplot as plt
    from mpl_toolkits.basemap import Basemap
    from  matplotlib.animation import FuncAnimation
    import pandas as pd
    import seaborn as sns
    
    
    # posi=pd.read_csv("D:\\Files\\datasets\\CitiesLatLon_China.csv")
    
    posi=pd.read_excel("D:\\Files\\datasets\\2015Cities-CHINA.xlsx")
    
    
    lat = np.array(posi["lat"][0:120])                        # 获取维度之维度值
    lon = np.array(posi["lon"][0:120])                        # 获取经度值
    pop = np.array(posi["pop"][0:120],dtype=float)    # 获取人口数,转化为numpy浮点型
    gdp = np.array(posi["GDP"][0:120],dtype=float)    # 获取人口数,转化为numpy浮点型
    
    size=(pop/np.max(pop))*100    # 绘制散点图时图形的大小,如果之前pop不转换为浮点型会没有大小不一的效果
    
    # size=(gdp/np.max(gdp))*100    # 绘制散点图时图形的大小,如果之前pop不转换为浮点型会没有大小不一的效果
    
    map = Basemap(projection='stere', 
                  lat_0=35, lon_0=110,
                  llcrnrlon=82.33, 
                  llcrnrlat=3.01, 
                  urcrnrlon=138.16, 
                  urcrnrlat=53.123,resolution='l',area_thresh=10000,rsphere=6371200.)
    
    
    map.drawcoastlines()   
    map.drawcountries()    
    map.drawcounties()
    map.readshapefile("D:\\GoogleDownload\\CHN_adm_shp\\CHN_adm1",'states',drawbounds=True)
    map.drawmapboundary()
    
    
    parallels = np.arange(0.,90,10.) 
    map.drawparallels(parallels,labels=[1,0,0,0],fontsize=10) # 绘制纬线
    
    meridians = np.arange(80.,140.,10.)
    map.drawmeridians(meridians,labels=[0,0,0,1],fontsize=10) # 绘制经线
    
    
    x,y = map(lon,lat)
    
    # map.scatter(x,y,edgecolors='r',facecolors='r',marker='*',s=320)
    
    map.scatter(x,y,s=size)
    
    plt.title("Population Distribution in China")
    plt.show()

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空空如也

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