把一些地域性比较明显的数据显示在一张地图上，远比给别人一个 Excel 文件好得多，或者其他的呈现方式要更好。如上图，全国各个地级市的GDP用地图散点图呈现其实更加明了。
python里面有一个pyecharts包，里面有一个Geo组件，就支持在地理坐标系上绘制散点图。

安装pyecharts

打开命令窗口，使用pip安装。

pip install pyechart

绘制地图除了pyecharts包，还需要导入相应的地图文件包，同样是使用pip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

全球国家地图: echarts-countries-pypkg ：世界地图和 213 个国家，包括中国地图
中国省级地图: echarts-china-provinces-pypkg ：23 个省，5 个自治区
中国市级地图: echarts-china-cities-pypkg ：370 个中国城市
中国县区级地图: echarts-china-counties-pypkg ：2882 个中国县、区
中国区域地图: echarts-china-misc-pypkg ：11 个中国区域地图，比如华南、华北。

使用Geo组件

pyecharts是一个功能很全面的包，其中有一个Geo组件，该组件是地理坐标系组件，用于地图的绘制，支持在地理坐标系上绘制散点图。地理坐标系就是地点的经纬度。所以如果要用pyecharts在地图上绘制散点图，就需要用到地点的经纬度。

我们先来看一下Geo组件用来绘制散点的参数。

参数	含义
attr	标签名称（在例子里面就是地点）
value	数值（在例子里就是GDP）
visual_range	可视化的数值范围
symbol_size	散点的大小
visual_text_color	标签颜色
is_piecewise	颜色是否分段显示（False为渐变，True为分段）
is_visualmap	是否映射（数量与颜色深浅是否挂钩）
maptype	地图类型，可以是中国地图，省地图，市地图等等
visual_split_number	可视化数值分组
geo_cities_coords	自定义的经纬度

了解到这些参数之后我们就可以用pyecharts来绘制地图了。
我们先导入Geo组件和pandas库，用来读取我们的数据表格。

from pyecharts import Geo
import pandas as pd

我们先用pandas读取我们的数据，关于全国各个地级市2016年的GDP（数据有缺失）。

df = pd.read_excel('各省市经纬度.xlsx')
df.head()

我们可以看到每一个地级市对应的经纬度和GDP。
我们首先建立一个Geo坐标系，设定好图片标题，以及图片大小和背景色。

geo = Geo("2016年全国各地级市GDP(万亿)",#设置地图标题title_color="#fff",#设置标题颜色为白色title_pos="center",#标题位置在中间width=1200,#图片宽度height=600,#图片长度background_color='#404a59'#设置图片背景颜色)

这时我们已经建立了一个地图坐标系，我们要向里面传入绘制散点的参数。这之前我们要先了解geo_cities_coords这个参数。
geo_cities_coords这个参数比较特殊，它的参数是一个字典，每一组是这样写的：城市名:[经度,纬度]。如：

geo_cities_coords的key值与attr 是一致的。

了解到这些那我们现在构建参数。

attr = list(df['市'])
value = list(df['GDP(万亿)'])
geo_cities_coords = {df.iloc[i]['市']:[df.iloc[i]['经度'], df.iloc[i]['纬度']] for i in range(len(df))}

参数构建好了，我们往我们构建好的地理坐标系传入我们构建好的参数。利用add传进去参数。

geo.add("", #标题，构建坐标系的时候已经写好，不需要设置，设为空attr,#城市名value,#各城市的GDPvisual_range=[0, 28000],#可视化深浅的范围visual_text_color="#fff",#标签的颜色is_piecewise=True,#设置颜色分段显示visual_split_number=10,#设置10个不同的组symbol_size=7.5,#设置散点大小为7.5is_visualmap=True,#设置颜色与value一一对应，value越高，颜色越深geo_cities_coords=geo_cities_coords#设置散点所在的经纬度)

我们通过attr,value,geo_cities_coords传入城市名，GDP，经纬度参数。我们可以看到绘制出来的图中散点分成了10组，每一组代表了2800万亿元人民币。颜色越深，代表GDP越高，颜色越浅，GDP越低。
我们要把图片保存下来，在我们绘制好的图片的右侧，有三个图标，有一个下载的标志，点击这个标志，可以将图片下载为png格式的。

除此之外，我们还可以将图片保存为html格式，可以实现更好的可视化操作。
我们可以使用render将图片保存为html格式。

geo.render(path="2016年全国各地级市GDP(万亿).html")

我们可以在文件夹找到这个html文件，我们打开它。可以使用鼠标放大缩小，也可以点击不同的分组呈现不同分组的GDP。

可以看到保存为html格式的话其实可以做更多的可视化操作。
我们在左下角的图例里只选中0-2800。

可以看到全国各个地级市的GDP还是0-2800万亿元人民币的最多。

而我们只选择最上面两个的时候。

我们可以看到全国2016年GDP超过22400万亿元人民币的只有两个城市，分别是北京和上海，当然，这两个城市也不算地级市。

如果我们把is_visualmap设置为False，这时候颜色与GDP就没有关系了，所有的点只有一个颜色，我们的图就是全国各个地级市的地理位置。

PS：需要从最开始重新构建一个新的Geo地理坐标系，不然图片不会变化。
如果我们把is_piecewise设置为False，这时候颜色就不是分段显示了，而是按照GDP的大小颜色渐变显示。保存为html格式同样可以进行可视化操作。

这样我们就用pyecharts绘制了全国各个地级市的GDP在地图上的散点图了。

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