pyecharts是一种非常强大的绘图python库，绘制的图形非常好看，并且有代表性，不仅仅是地图，还可以绘制条形图、饼图、词云图等等。

#安装方法

pip install pyecharts#或者使用国内镜像：

pip install pyecharts -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

其中涉及的主要是 geo库和 map库，本次主要是分享geo库的一些用法。

它们所依赖的地图包主要有(需要说明的是，并不是所有的城市都能找到，因为名字的修改或者简称会造成错误；此时就需要自己加入相应的城市名和其经纬度地址)：

全球国家地图: echarts-countries-pypkg

全球城市地图：echarts-cities-pypkg

中国省级地图: echarts-china-provinces-pypkg

中国市级地图: echarts-china-cities-pypkg

#安装方法

pip install echarts-countries-pypkg

pip install echarts-cities-pypkg

pip install echarts-china-provinces-pypkg

pip install echarts-china-cities-pypkg

现在进入具体使用阶段：

from pyecharts.faker importFakerfrom pyecharts importoptions as optsfrom pyecharts.charts importGeofrom pyecharts.globals importChartType, SymbolTypeimportpandas as pdimportjson#用于测试的例子，部分取自 Faker ，也就是 from pyecharts.faker import Faker

provinces = ["广东", "北京", "上海", "辽宁", "湖南", "四川", "西藏"]

guangdong_city= ["汕头市", "汕尾市", "揭阳市", "阳江市", "肇庆市", "广州市", "惠州市"]

country= ["China", "Canada", "Brazil", "Russia", "United States", "Africa", "Germany"]

value= [300, 100, 2000, 800, 10000, 400, 5000]

1. 绘制热点图

#热点图

def geo_heatmap(address, value) ->Geo:

aa= [list(z) for z inzip(address, value)]

c=(

Geo()

.add_schema(maptype="china")

.add("省热点图", #图题

aa,

type_=ChartType.HEATMAP, #地图类型

)

.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) #设置是否显示标签

.set_global_opts(

visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_ = 400), #设置legend显示的最大值

title_opts=opts.TitleOpts(title="Geo-HeatMap"), #左上角标题

)

)returncif __name__ == '__main__':

province_heat=geo_heatmap(provinces, value)

province_heat.render(path="test_heatmap.html") #保存为html文件(网页打开，是动图)，也可以保存为 png 等格式，也就是 province_heat.render(path='test_heatmap.png')

2. 路线图

#路线图

def geo_lines() ->Geo:

c=(

Geo()#.add_schema(maptype="china")

.add_schema(maptype="china", itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="#FFD39B", border_color="#111")) #用于修改背景地图的颜色

.add("数量",

[("广州", 100), ("乌鲁木齐", 66), ("济南", 500), ("武汉", 1000)], #参数是由元组项组成的列表

type_=ChartType.EFFECT_SCATTER, #动态热力图

color="blue",

)

.add("流向",

[("广州", "拉萨"), ("乌鲁木齐", "北京"), ("济南", "杭州"), ("武汉", "重庆")], #参数是由元组项组成的列表

type_=ChartType.LINES,

effect_opts=opts.EffectOpts(

symbol=SymbolType.ARROW, symbol_size=10, color="black"

#symbol=SymbolType.ARROW, symbol_size=6, color="blue"

),

linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(curve=-0.1), #curve为正时，曲线是凸的；为负时，曲线是凹的

)

.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))

.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Geo-Lines")) #设置标题

)returncif __name__ == '__main__':

city_heat=geo_lines()

city_heat.render(path="test_lines.html")

3. 局部热点图

def geo_guangdong(guangdong_city, value) ->Geo:

c=(

Geo()

.add_schema(maptype="广东") #也可以是其他省，那么对应的城市名也是需要修改的

.add("geo",

[list(z)for z inzip(guangdong_city, value)],

type_=ChartType.HEATMAP,

)

.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))

.set_global_opts(

visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(),

title_opts=opts.TitleOpts(title="Geo-广东地图"),

)

)return c

4. 添加一个坐标点或者绘制某一个点(需要该点的经纬度)

查询经纬度位置 (谷歌浏览器打开，在该地址后面，加上你要查询的地址，例如：北京)：http://api.map.baidu.com/geocoder?key=f247cdb592eb43ebac6ccd27f796e2d2&output=json&address=

言归正传，进入代码：

def add_adress_one() ->Geo:

c=(

Geo()

.add_schema(maptype="china") #加入自定义的点，格式为

.add_coordinate("测试点", 116.39770014211535, 39.90779994986951) #加入的地址名称，和经度、纬度

#为自定义的点添加属性，名称要一致，例如均为 '测试点'

.add("", data_pair =[("测试点", 100)], symbol_size = 30, large_threshold = 1000, symbol="pin")#.add( #可用于在同一个图上绘制多个图形#"",#data_pair =[("测试点", 100)],#type_=ChartType.EFFECT_SCATTER,#symbol_size=10, point_size = 3,#color="yellow",#)

.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))

.set_global_opts( visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_ = 500),title_opts=opts.TitleOpts(title="加入一个名为测试点的坐标"))

)returncif __name__ == '__main__':

add_one=add_adress_one()

add_one.render(path="test_add_one.html")

5. 一次性加入很多个坐标点，使用json 格式，例如加入三个坐标点，测试点1，测试点2，测试点3

def add_adress_json() ->Geo:#http://api.map.baidu.com/geocoder?key=f247cdb592eb43ebac6ccd27f796e2d2&output=json&address=

test_data_ = [("测试点1", 116.512885, 39.847469), ("测试点2", 125.155373, 42.933308), ("测试点3", 87.416029, 43.477086)]

count= [1000, 2000, 500]

address_=[]

json_data={}for ss inrange(len(test_data_)):

json_data[test_data_[ss][0]]= [test_data_[ss][1], test_data_[ss][2]]

address_.append(test_data_[ss][0])

json_str= json.dumps(json_data, ensure_ascii=False, indent=4)

with open('test_data.json', 'w', encoding='utf-8') as json_file:

json_file.write(json_str)

c=(

Geo()

.add_schema(maptype="world") #可以换成 world,或 china

.add_coordinate_json(json_file='test_data.json') #加入自定义的点

#为自定义的点添加属性

.add("", data_pair =[list(z) for z in zip(address_, count)], symbol_size = 30, large_threshold = 2000, symbol="pin")

.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))

.set_global_opts( visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_ = 2000),title_opts=opts.TitleOpts(title="json加入多个坐标"))

)returncif __name__ == '__main__':

add_json=add_adress_json()

add_json.render(path="test_json.html")

这个是在国际地图上：

这个是在中国地图上：

6. EFFECT_SCATTER：绘制动态热力图

def geo_heatmap_dynamic() ->Geo:

c=(

Geo()

.add_schema(maptype="china", itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="#eeeeee", border_color="#111"),)

.add("",#[list(z) for z in zip(province_name, province_count)],

[("广州", 100), ("乌鲁木齐", 66), ("济南", 500), ("武汉", 1000)],

type_=ChartType.EFFECT_SCATTER,

symbol_size= 15 #标记大小

)

.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))

.set_global_opts(

visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_piecewise=True, max_ = 1000), #is_piecewise=True 表示切分legend范围

title_opts=opts.TitleOpts(title="")

)

)return c

上面的一些公共参数：

symbol_size = 15 ：表示标记大小为15。

.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))：用于设置是否显示标签。

.set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_piecewise=True, max_ = 1000), title_opts=opts.TitleOpts(title="")：is_piecewise=True表示切分legend，max_表示legend的最大值，title设置左上角标题。

type_=ChartType.HEATMAP 等用于设置地图类型。

参考：