汇总了一下，利用pyecharts我们可以作图的类型分别为：Bar(柱状图/条形图)，Bar3D(3D 柱状图)，Boxplot(箱形图)，EffectScatter(带有涟漪特效动画的散点图)，Funnel(漏斗图)，Gauge(仪表盘)，Geo(地理坐标系)，Graph(关系图)，HeatMap(热力图)，Kline(K线图)，Line(折线/面积图)，Line3D(3D 折线图)，Liquid(水球图)，Map(地图)，Parallel(平行坐标系)Pie(饼图)，Polar(极坐标系)，Radar(雷达图)，Sankey(桑基图)，Scatter(散点图)，Scatter3D(3D 散点图)，ThemeRiver(主题河流图)，WordCloud(词云图)。

1.下载并安装

$ 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

2.参数了解

attr：标签名称(在例子里面就是地点)

value：数值(在例子里就是流动人员)

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

from pyecharts import Geo

data = [

("海门", 9),("鄂尔多斯", 12),("招远", 12),("舟山", 12),("齐齐哈尔", 14),("盐城", 15),

("赤峰", 16),("青岛", 18),("乳山", 18),("金昌", 19),("泉州", 21),("莱西", 21),

("日照", 21),("胶南", 22),("南通", 23),("拉萨", 24),("云浮", 24),("梅州", 25),

("文登", 25),("上海", 25),("攀枝花", 25),("威海", 25),("承德", 25),("厦门", 26),

("汕尾", 26),("潮州", 26),("丹东", 27),("太仓", 27),("曲靖", 27),("烟台", 28),

("福州", 29),("瓦房店", 30),("即墨", 30),("抚顺", 31),("玉溪", 31),("张家口", 31),

("阳泉", 31),("莱州", 32),("湖州", 32),("汕头", 32),("昆山", 33),("宁波", 33),

("湛江", 33),("揭阳", 34),("荣成", 34),("连云港", 35),("葫芦岛", 35),("常熟", 36),

("东莞", 36),("河源", 36),("淮安", 36),("泰州", 36),("南宁", 37),("营口", 37),

("惠州", 37),("江阴", 37),("蓬莱", 37),("韶关", 38),("嘉峪关", 38),("广州", 38),

("延安", 38),("太原", 39),("清远", 39),("中山", 39),("昆明", 39),("寿光", 40),

("盘锦", 40),("长治", 41),("深圳", 41),("珠海", 42),("宿迁", 43),("咸阳", 43),

("铜川", 44),("平度", 44),("佛山", 44),("海口", 44),("江门", 45),("章丘", 45),

("肇庆", 46),("大连", 47),("临汾", 47),("吴江", 47),("石嘴山", 49),("沈阳", 50),

("苏州", 50),("茂名", 50),("嘉兴", 51),("长春", 51),("胶州", 52),("银川", 52),

("张家港", 52),("三门峡", 53),("锦州", 54),("南昌", 54),("柳州", 54),("三亚", 54),

("自贡", 56),("吉林", 56),("阳江", 57),("泸州", 57),("西宁", 57),("宜宾", 58),

("呼和浩特", 58),("成都", 58),("大同", 58),("镇江", 59),("桂林", 59),("张家界", 59),

("宜兴", 59),("北海", 60),("西安", 61),("金坛", 62),("东营", 62),("牡丹江", 63),

("遵义", 63),("绍兴", 63),("扬州", 64),("常州", 64),("潍坊", 65),("重庆", 66),

("台州", 67),("南京", 67),("滨州", 70),("贵阳", 71),("无锡", 71),("本溪", 71),

("克拉玛依", 72),("渭南", 72),("马鞍山", 72),("宝鸡", 72),("焦作", 75),("句容", 75),

("北京", 79),("徐州", 79),("衡水", 80),("包头", 80),("绵阳", 80),("乌鲁木齐", 84),

("枣庄", 84),("杭州", 84),("淄博", 85),("鞍山", 86),("溧阳", 86),("库尔勒", 86),

("安阳", 90),("开封", 90),("济南", 92),("德阳", 93),("温州", 95),("九江", 96),

("邯郸", 98),("临安", 99),("兰州", 99),("沧州", 100),("临沂", 103),("南充", 104),

("天津", 105),("富阳", 106),("泰安", 112),("诸暨", 112),("郑州", 113),("哈尔滨", 114),

("聊城", 116),("芜湖", 117),("唐山", 119),("平顶山", 119),("邢台", 119),("德州", 120),

("济宁", 120),("荆州", 127),("宜昌", 130),("义乌", 132),("丽水", 133),("洛阳", 134),

("秦皇岛", 136),("株洲", 143),("石家庄", 147),("莱芜", 148),("常德", 152),("保定", 153),

("湘潭", 154),("金华", 157),("岳阳", 169),("长沙", 175),("衢州", 177),("廊坊", 193),

("菏泽", 194),("合肥", 229),("武汉", 273),("大庆", 279)]

geo = Geo("全国主要城市空气质量", "data from pm2.5", title_color="#fff",

title_pos="center", width=1000,

height=600, background_color='#404a59')

attr, value = geo.cast(data)

geo.add("", attr, value, visual_range=[0, 200], maptype='china',visual_text_color="#fff",

symbol_size=10, is_visualmap=True)

geo.render("全国主要城市空气质量.html")#生成html文件

geo#直接在notebook中显示

from pyecharts import Map

districts = ['运河区', '新华区', '泊头市', '任丘市', '黄骅市', '河间市', '沧县', '青县', '东光县', '海兴县', '盐山县', '肃宁县', '南皮县', '吴桥县', '献县', '孟村回族自治县']

areas = [109.92, 109.47, 1006.5, 1023.0, 1544.7, 1333.0, 1104.0, 968.0, 730.0, 915.1, 796.0, 525.0, 794.0, 600.0, 1191.0, 387.0]

map_1 = Map("沧州市图例－各区面积", width=1200, height=600)

map_1.add("", districts, areas, maptype='沧州', is_visualmap=True, visual_range=[min(areas), max(areas)],

visual_text_color='#000', is_map_symbol_show=False, is_label_show=True)

map_1

api中文官网：http://pyecharts.org/#/zh-cn/prepare

这篇完整的官网案例：https://blog.csdn.net/helloxiaozhe/article/details/80718323