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python 如何用 pyecharts 實現地圖數據可視化？

編輯：Python

自2013年6月百度EFE（ExcellentFrontEnd）數據可視化團隊研發的ECharts1.0發布到GitHub網站以來，ECharts一直備受業界權威的關注並獲得廣泛好評，成為目前成熟且流行的數據可視化圖表工具，被應用到諸多數據可視化的開發領域。

Python作為數據分析領域最受歡迎的語言，也加入了ECharts的使用行列，並研發出方便Python開發者使用的數據可視化工具，由此便誕生了pyecharts庫。

pyecharts是一個針對Python用戶開發的、用於生成ECharts圖表的庫，與matplotlib相比，pyecharts具有以下優勢：

（1）簡潔的API使開發者使用起來非常便捷，且支持鏈式調用。

（2）程序可在主流的JupyterNotebook或JupyterLab工具上運行。

（3）程序可以輕松地集成至Flask、Sanic、Django等主流的Web框架中。

（4）靈活的配置項可以輕松搭配出精美的圖表。

（5）詳細的文檔和示例可以幫助開發者快速地上手。

（6）400多個地圖文件、原生百度地圖為地理數據可視化提供強有力的支撐。

在使用pyecharts進行開發之前，開發者需要先在本地計算機中安裝pyecharts。pyecharts官方支持v0.5.x和v1兩個版本，兩個版本之間互不兼容。其中，v5.0是較早的版本，且已經停止維護；v1是一個全新的版本，它支持Python3.6以上的開發環境。截至目前，pyecharts的最新版本為1.9.1。

地理坐標系圖

地理坐標系圖適合表現和國家，省份，以及城市，經緯度位置相關聯的數據分布規律。

pyecharts中Geo表達和城市關聯的數據,Map表達和國家和省份關聯的數據。

# 安裝地圖附屬包
!pip install echarts-countries-pypkg
!pip install echarts-china-provinces-pypkg
!pip install echarts-china-cities-pypkg

# 全國城市地圖示例
from pyecharts import Geo
data = [
("海門", 9),("鄂爾多斯", 12),("招遠", 12),("舟山", 12),("齊齊哈爾", 14),("鹽城", 15),
("惠州", 37),("江陰", 37),("蓬萊", 37),("韶關", 38),("嘉峪關", 38),("廣州", 38),
("張家港", 52),("三門峽", 53),("錦州", 54),("南昌", 54),("柳州", 54),("三亞", 54),
("呼和浩特", 58),("成都", 58),("大同", 58),("鎮江", 59),("桂林", 59),("張家界", 59),
("北京", 79),("徐州", 79),("衡水", 80),("包頭", 80),("綿陽", 80),("烏魯木齊", 84),
("菏澤", 194),("合肥", 229),("武漢", 273),("大慶", 279)]
geo = Geo(
"全國部分城市空氣質量",
title_color="#fff",
title_pos="center",
width=800,
height=600,
background_color="#404a59",
)
attr, value = geo.cast(data)
geo.add(
"",
attr,
value,
visual_range=[0, 200],
visual_text_color="#fff",
symbol_size=15,
is_visualmap=True,
)
geo

# 全國省份地圖
from pyecharts import Map
value = [155, 10, 66, 78, 44, 38, 88, 50, 20]
attr = ["福建","山東","北京","上海","江西","新疆","內蒙古","雲南","重慶"]
m = Map("全國省份地圖", width=600, height=400)
m.add("", attr, value, maptype='china',
is_visualmap=True,
is_piecewise=True,
visual_text_color="#000",
visual_range_text=["", ""],
pieces=[
{"max": 160, "min": 81, "label": "高"},
{"max": 80, "min": 51, "label": "中"},
{"max": 50, "min": 0, "label": "低"},
])
m

# 世界地圖示例
from pyecharts import Map
countries= ["China", "Canada", "India", "Russia", "United States","Japan"]
capita_gdp = [13334, 43294, 5903, 23038, 53354,36162]
population = [1376048943, 35939927, 1311050527, 143456918, 321773631,126573481]
life_expectancy = [76.9,81.7,66.8,73.13,79.1,73.13]
m = Map("世界經濟發展水平", width=800, height=500)
m.add(
"人均GDP",
attr = countries,
value = capita_gdp,
maptype="world",
is_visualmap=True,
visual_range = [5000,60000],
visual_text_color="#000",
is_map_symbol_show=False,
visual_orient="horizontal"
)
m