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一些经常画图的开发人员大概都用过echart,不过小白用Python比较多,学习了python下的Pyecharts,发现这个包真的很强大。下面是小白对动态地图的实践案例:

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,大家可以根据需要下载。

pip install pyecharts
pip install echarts-countries-pypkg
pip install echarts-china-provinces-pypkg
pip install echarts-china-cities-pypkg
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

2.安装完成后,画图

from pyecharts import Bar
from pyecharts import Map, Geo
import pandas as pd 
#读取数据
inpath = 'D:/Users/traindatas/map_2.csv' #数据路径
data = pd.read_csv(inpath , header = 'infer') #读取数据
 
#浏览数据
data.head()

数据展示如下:这里是展示2019年1到九月每个月,城市酒店数的变化情况,每个月用1号代表当月

python实现Pyecharts实现动态地图(Map、Geo)

由于每个城市包含9条数据,因此,就需要用循环做出9张MAP地图,来展示每个月每个城市的情况

#取出日期
IsDuplicated = data['effectdate'] 
list_of_month = list(IsDuplicated.drop_duplicates())
 
#循环,做出每个月的分布图
for month in list_of_month:
 # 城市酒店数
 df = data[data['effectdate'] == month]
 indexs = list(df['cityname'])
 values = list(df['masterhotelid'])
 
 geo = Geo("全国酒店分布", str(month) + "全国酒店分布", 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("全国酒店分布", indexs, values, type="effectScatter", is_random=True, effect_scale=5, visual_range=[0, 900],visual_text_color="#fff", symbol_size=15, is_visualmap=True, is_roam=False)
 
 
 #geo.show_config()
 filepath = 'D:/Users/pythonfeature/map/' +str(month) + '_month.html'
 geo.render(path=filepath)

这样就在指定的文件夹下生成了9张图,我们随意打开一张图:在本地图片中,图中的点是动态的,但是小白不知道html类型的图片如何上传,所以就上传了一个下载的PNG图片,大家可以自行尝试之后观看动图

下图就是上面代码生成的9张图,文件类型是HTML类型

python实现Pyecharts实现动态地图(Map、Geo)

打开其中一张图看下~

python实现Pyecharts实现动态地图(Map、Geo)

当然Pyecharts中的图形还是很丰富的,之后小白再分享一些其他的图形

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

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