Python数据可视化-地图可视化

一、基础地图使用

基础地图演示

二、疫情地图-国内疫情地图

具体代码如下

"""
演示全国疫情可视化地图开发
"""
import json
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.options import * # 读取数据文件
f = open("疫情.txt", "r", encoding="UTF-8")
data = f.read() # 全部数据
# 关闭文件
f.close()
# 取到各省数据
# 将字符串json转换为python的字典
data_dict = json.loads(data) # 基础数据字典
# 从字典中取出身份的数据
province_data_list = data_dict["areaTree"][0]["children"]
# 组装每个省份和确诊人数为元组,并各个省的数据都封装入列表内
data_list = [] # 绘图需要用的数据列表
for province_data in province_data_list:
province_name = province_data["name"] # 省份名称
# province_name = str(province_name) + str("省") # 有bug,有些特殊的省份不满足这个条件,需要加特别行政区啥的。。。
province_confirm = province_data["total"]["confirm"] # 确诊人数
data_list.append((province_name, province_confirm)) # 将元组组装到绘图的列表中
print(data_list)
# 创建地图对象
map = Map()
# 添加数据
map.add("各省份确诊人数", data_list, "china")
# 设置全局配置,定制分段的视觉映射
map.set_global_opts(
title_opts=TitleOpts(title="全国疫情地图"),
visualmap_opts=VisualMapOpts(
is_show=True, # 是否显示
is_piecewise=True, # 是否分段
pieces=[
{"min": 1, "max": 99, "label": "1~99人", "color": "#CCFFFF"},
{"min": 100, "max": 999, "label": "100~999人", "color": "#FFFF99"},
{"min": 1000, "max": 4999, "label": "1000~4999人", "color": "#FF9966"},
{"min": 5000, "max": 9999, "label": "5000~9999人", "color": "#FF6666"},
{"min": 10000, "max": 99999, "label": "10000~99999人", "color": "#CC3333"},
{"min": 100000, "label": "100000+", "color": "#990033"},
]
)
)
# 绘图
map.render("全国疫情地图.html")

实现效果如下图所示

三、疫情地图-省级疫情地图

安徽省疫情地图

具体代码如下:

"""
演示河南省疫情地图开发
"""
import json
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.options import * # 读取文件
f = open("疫情.txt", "r", encoding="UTF-8")
data = f.read()
# 关闭文件
f.close()
# 获取河南省数据
# json数据转换为python字典
data_dict = json.loads(data) # 取到河南省数据
cities_data = data_dict["areaTree"][0]["children"][31]["children"] # 准备数据为元组并放入list
data_list = []
for city_data in cities_data:
city_name = city_data["name"] + "市"
city_confirm = city_data["total"]["confirm"]
data_list.append((city_name, city_confirm)) # 手动添加济源市的数据
# data_list.append(("济源市", 5)) # 构建地图
map = Map()
map.add("安徽省疫情分布", data_list, "安徽")
# 设置全局选项
map.set_global_opts(
title_opts=TitleOpts(title="安徽省疫情地图"),
visualmap_opts=VisualMapOpts(
is_show=True, # 是否显示
is_piecewise=True, # 是否分段
pieces=[
{"min": 1, "max": 99, "label": "1~99人", "color": "#CCFFFF"},
{"min": 100, "max": 999, "label": "100~9999人", "color": "#FFFF99"},
{"min": 1000, "max": 4999, "label": "1000~4999人", "color": "#FF9966"},
{"min": 5000, "max": 9999, "label": "5000~99999人", "color": "#FF6666"},
{"min": 10000, "max": 99999, "label": "10000~99999人", "color": "#CC3333"},
{"min": 100000, "label": "100000+", "color": "#990033"},
]
)
) # 绘图
map.render("安徽省疫情地图.html")

实现效果如下:

Python数据可视化-地图可视化的更多相关文章

  1. 【实战】通过Python实现疫情地图可视化

    目录 一. json模块 二.通过Python实现疫情地图可视化 2.将json格式的数据保存到Excel 3.应用pyecharts进行数据可视化 一. json模块 JSON(JavaScript ...

  2. [数据分析与可视化] Python绘制数据地图2-GeoPandas地图可视化

    本文主要介绍GeoPandas结合matplotlib实现地图的基础可视化.GeoPandas是一个Python开源项目,旨在提供丰富而简单的地理空间数据处理接口.GeoPandas扩展了Pandas ...

  3. Python数据可视化——使用Matplotlib创建散点图

    Python数据可视化——使用Matplotlib创建散点图 2017-12-27 作者:淡水化合物 Matplotlib简述: Matplotlib是一个用于创建出高质量图表的桌面绘图包(主要是2D ...

  4. Python数据可视化编程实战pdf

    Python数据可视化编程实战(高清版)PDF 百度网盘 链接:https://pan.baidu.com/s/1vAvKwCry4P4QeofW-RqZ_A 提取码:9pcd 复制这段内容后打开百度 ...

  5. 【python可视化系列】python数据可视化利器--pyecharts

    学可视化就跟学弹吉他一样,刚开始你会觉得自己弹出来的是噪音,也就有了在使用python可视化的时候,总说,我擦,为啥别人画的图那么溜: [python可视化系列]python数据可视化利器--pyec ...

  6. python数据可视化:pyecharts

    发现了一个做数据可视化非常好的库:pyecharts.非常便捷好用,大力推荐!! 官方介绍:pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库.Echarts 是百度开源的一个数据可视化 ...

  7. python数据可视化编程实战PDF高清电子书

    点击获取提取码:3l5m 内容简介 <Python数据可视化编程实战>是一本使用Python实现数据可视化编程的实战指南,介绍了如何使用Python最流行的库,通过60余种方法创建美观的数 ...

  8. Python数据可视化编程实战——导入数据

    1.从csv文件导入数据 原理:with语句打开文件并绑定到对象f.不必担心在操作完资源后去关闭数据文件,with的上下文管理器会帮助处理.然后,csv.reader()方法返回reader对象,通过 ...

  9. Python数据可视化-seaborn库之countplot

    在Python数据可视化中,seaborn较好的提供了图形的一些可视化功效. seaborn官方文档见链接:http://seaborn.pydata.org/api.html countplot是s ...

  10. 【数据科学】Python数据可视化概述

    注:很早之前就打算专门写一篇与Python数据可视化相关的博客,对一些基本概念和常用技巧做一个小结.今天终于有时间来完成这个计划了! 0. Python中常用的可视化工具 Python在数据科学中的地 ...

随机推荐

  1. 算法那么多,AI量化交易策略如何选择最佳算法?

    常见算法优劣比较 算法没有最好,只有更好. 这个问题的答案取决于许多因素,例如股票市场的条件,数据集的质量和特征工程的有效等.接下来,我们来看看这些算法的优势和劣势: 神经网络:适用于复杂的非线性问题 ...

  2. python tkinter使用(十一)

    python tkinter使用(十一) 本篇文章主要讲下tkinter 窗口的一些属性,以及实现无法关闭的窗口中遇到的一些问题. #!/usr/bin/python3 # -*- coding: U ...

  3. NC65元数据添加七彩版时注意点

    元数据添加七彩版时注意点 元数据七彩版模式 --- 主要添加Xml文件调整格式 添加时注意点如下 手动创建Panel时 自动生成的实现方法中有一个方法的返回值一定要为true 该方法主要是控制显不显示 ...

  4. Python——第二章:列表的概念

    在编程中,列表(List)是一种常用的数据结构,用于存储一组有序的元素.列表是Python中的内置数据类型之一,它允许你在一个变量中存储多个值,并且这些值可以是不同的数据类型,包括整数.浮点数.字符串 ...

  5. javacv图片美颜处理,视频美颜处理

    javacv图片美颜处理,视频美颜处理 国产剧明星演戏自带十级滤镜,是众所周知的秘密: 使用opencv也能实现一定的美颜效果: 一.图片美颜 代码 package top.lingkang.test ...

  6. python 之 LDAP 用户统一认证登录

    pip install ldap3 # 环境安装 from ldap3 import Server, Connection,SUBTREE ldap_host = 'xx.xx.x.x' #ldap服 ...

  7. 解决QObject::moveToThread: Current thread (0x56059f9b0f70) is not the object's t

    对 opencv 降级 pip install opencv-python==4.1.2.30

  8. Java中ArrayList的遍历与删除元素方式总结

    在Java编程中,我们经常需要对数据结构进行遍历操作,并根据业务需求删除部分元素.而数组列表(ArrayList)是集合类中的一种,它可以动态地添加和删除元素,非常适合在程序中使用.本篇博客将总结Ar ...

  9. Visual Studio 2022 Preview设置简体中文

    前言: 作为尝鲜小分队队长,对于vs的升级版Visual Studio 2022 Preview肯定也开始用上了,不过之前一直以为还没有出中文的语言包所以一直用的是英文版的,搞得英文本来不好的我很是不 ...

  10. EFCore CodeFirst DBFirst Demo

    1.简单Demo单独记录一下使用过程,Nuget对应.Net环境版本数据库包.EF Core 的 PMC 工具包. 2.CodeFirst 包管理器控制台(PMC)输入命令,迁移创建数据库: Add- ...