python使用pyecharts庫畫地圖數據可視化導庫中國地圖代碼結果世界地圖代碼結果省級地圖代碼結果地級市地圖代碼結果

導庫

from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Map

中國地圖

代碼

data = [(’湖北’, 9074),(’浙江’, 661),(’廣東’, 632),(’河南’, 493),(’湖南’, 463), (’安徽’, 340),(’江西’, 333),(’重慶’, 275),(’江蘇’, 236),(’四川’, 231), (’山東’, 230),(’北京’, 191),(’上海’, 182),(’福建’, 159),(’陜西’, 116), (’廣西’, 111),(’云南’, 105),(’河北’, 104),(’黑龍江’, 95),(’遼寧’, 69), (’海南’, 64),(’新疆’, 21),(’內蒙古’, 21),(’寧夏’, 28),(’青海’, 11),(’甘肅’, 40),(’西藏’, 1), (’貴州’, 38),(’山西’, 56),(’吉林’, 23),(’臺灣’, 10),(’天津’, 48),(’香港’, 14),(’澳門’, 8)]def map_china() -> Map: c = ( Map() .add(series_name='確診病例', data_pair=data, maptype='china',zoom = 1,center=[105,38]) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='疫情地圖'), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=9999,is_piecewise=True, pieces=[{'max': 9, 'min': 0, 'label': '0-9','color':'#FFE4E1'}, {'max': 99, 'min': 10, 'label': '10-99','color':'#FF7F50'}, {'max': 499, 'min': 100, 'label': '100-499','color':'#F08080'}, {'max': 999, 'min': 500, 'label': '500-999','color':'#CD5C5C'}, {'max': 9999, 'min': 1000, 'label': '>=1000', 'color':'#8B0000'}] ) ) ) return cd_map = map_china()d_map.render_notebook()

結果

世界地圖代碼

data = [[’China’, 14489],[’Japan’, 20],[’Thailand’, 19],[’Singapore’, 18],[’Korea’, 15], [’Australia’, 12],[’Germany’, 10],[’Malaysia’, 8],[’United States’, 8],[’Vietnam’, 7],[’France’, 6], [’United Arab Emirates’, 5],[’Canada’, 4],[’Italy’, 2],[’India’, 2], [’United Kingdom’, 2],[’Philippines’, 2],[’Russia’, 2],[’Sri Lanka’, 1],[’Cambodia’, 1], [’Nepal’, 1],[’Sweden’, 1],[’Finland’, 1],[’Spain’, 1]]def map_world() -> Map: c = ( Map() .add('確診病例', data, maptype='world',zoom = 1) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='疫情地圖'), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=100,is_piecewise=False), ) ) return c d_map = map_world()d_map.render_notebook()

結果

省級地圖代碼

data = [[’昆明市’, 31],[’玉溪市’, 11],[’楚雄彝族自治州’, 2],[’西雙版納傣族自治州’, 12],[’普洱市’, 4], [’昭通市’, 8],[’曲靖市’, 5],[’迪慶藏族自治州’, 0],[’麗江市’, 7],[’臨滄市’, 1],[’保山市’, 8], [’怒江傈僳族自治州’, 0],[’大理白族自治州’, 7],[’德宏傣族景頗族自治州’, 4],[’紅河哈尼族彝族自治州’, 5], [’文山壯族苗族自治州’, 0]]def map_yunnan() -> Map: c = ( Map() .add('確診病例', data, '云南',zoom = 1) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='云南疫情地圖'), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=31,is_piecewise=True, pieces=[{'max': 0, 'min': 0, 'label': '0','color':'#FFFFFF'}, {'max': 9, 'min': 1, 'label': '0-9','color':'#FFE4E1'}, {'max': 99, 'min': 10, 'label': '10-99','color':'#FF7F50'}, {'max': 499, 'min': 100, 'label': '100-499','color':'#F08080'}, {'max': 999, 'min': 500, 'label': '500-999','color':'#CD5C5C'}, {'max': 9999, 'min': 1000, 'label': '>=1000', 'color':'#8B0000'}] ), ) ) return c d_map = map_yunnan()d_map.render_notebook()

結果

地級市地圖代碼

data = [[’楚雄市’, 31],[’玉溪市’, 11],[’楚雄彝族自治州’, 2],[’西雙版納傣族自治州’, 12],[’普洱市’, 4], [’昭通市’, 8],[’曲靖市’, 5],[’迪慶藏族自治州’, 0],[’麗江市’, 7],[’臨滄市’, 1],[’保山市’, 8], [’怒江傈僳族自治州’, 0],[’大理白族自治州’, 7],[’德宏傣族景頗族自治州’, 4],[’紅河哈尼族彝族自治州’, 5], [’文山壯族苗族自治州’, 0]]def map_yunnan() -> Map: c = ( Map() .add('確診病例', data_pair=data, maptype='楚雄彝族自治州',zoom = 1) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='楚雄地圖'), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=31,is_piecewise=False), ) ) return c d_map = map_yunnan()d_map.render_notebook()

結果

到此這篇關于python使用pyecharts庫畫地圖數據可視化的實現的文章就介紹到這了,更多相關python pyecharts地圖內容請搜索好吧啦網以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持好吧啦網！