利用pyecharts实现公交地铁站点地理信息地图可视化

我们之前在我的CSDN账号中有安利过一个python第三方库transbigdata，可以用它来爬取公交地铁数据，不知道大家现在都还记得不
TransBigData 针对交通时空大数据处理的Python包
利用Python爬取公交地铁数据（TransBigData版）
比如我们以南京地铁为例，进行数据爬取

import transbigdata as tbd
line,stop = tbd.getbusdata('南京',['1号线','2号线'])

可以得到这样的结果

不过这个功能好像最近有一点被数据投毒了，我最近爬取后结果竟然是这样的

import transbigdata as tbd
line,stop = tbd.getbusdata('南京',['1号线','3号线','S1号线','S3号线','S7号线','S9号线'])
line

好像莫名其妙地被加入了7号线，不过这并不影响我们用pyecharts对爬取的站点进行地理信息可视化，这就要用到pyecharts第三方库的Geo()了，具体代码如下图

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map, Geo, Timeline
from pyecharts import options
from pyecharts.globals import GeoTypestop['jd'],stop['wd']=tbd.wgs84tobd09(stop['lon'],stop['lat'])
bd_ak='sxWNz6lzlr5DVP5eDEe0NWjixvbt7GuQ'
#生成经纬度坐标和站点数据对
lons=list(stop['jd'])
lats=list(stop['wd'])
zhan=list(stop['stationnames'])
datapairs=[]
zuobiao=[]
stations=[]
for i in range(len(lons)):zuobiao.append([lons[i],lats[i]])datapairs.append([zhan[i],i])stations.append(zhan[i])
#地铁站点可视化
g=Geo()
g.add_schema(maptype='南京')
for j in range(len(zhan)):g.add_coordinate(zhan[j],lons[j],lats[j])
g.add('',datapairs,type_=GeoType.EFFECT_SCATTER, symbol_size=2)g.set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_piecewise=False))
g.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False,formatter='{b}',font_size=10,position="top"))
g.render_notebook()

可视化的结果如图

同理，我们也可以将公交站点信息可视化在百度地图上。
数据源依旧来自于transbigdta爬取

import transbigdata as tbd
line,stop = tbd.getbusdata('南京',['719路'])
stop

虽然数据有点小问题，但不影响我们后续用pyecharts可视化
百度地图可视化代码如下

stop['lon'],stop['lat']=tbd.wgs84tobd09(stop['lon'],stop['lat'])
lons=list(stop['lon'])
lats=list(stop['lat'])
zhan=list(stop['stationnames'])
datapairs=[]
zuobiao=[]
stations=[]
for i in range(len(lons)):zuobiao.append([lons[i],lats[i]])datapairs.append([zhan[i],i])stations.append(zhan[i])
from pyecharts.charts import BMap
c = (BMap(init_opts=opts.InitOpts(width="1600px", height="900px"))# 百度地图开发应用 appkey，使用到百度地图的开发者自行到百度地图开发者中.add_schema(baidu_ak="sxWNz6lzlr5DVP5eDEe0NWjixvbt7GuQ",center=[118.836249,31.951942],zoom=15))for i in range(len(zhan)):c.add_coordinate(zhan[i],lons[i],lats[i])
c.add("bmap",[list(z) for z in zip(zhan, zhan)],type_="effectScatter",label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}", position="right", is_show=False),itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="purple"),)c.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="南京公交",pos_left="center",title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#fff")))
c.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False,formatter='{b}',font_size=10,position="top"))
c.render_notebook()

最后，我们得到的可视化结果如下图所示

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