pyecharts绘制geo地图

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 import Faker
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts.globals import ChartType, SymbolType
import pandas as pd
import json

# 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 in zip(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
        )
    )
    return c
if __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
    )
    return c
if __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 in zip(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"))
        )
    return c
if __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 in range(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"))
        )
    return c
if __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：

https://pyecharts.org/#/zh-cn/geography_charts

https://github.com/pyecharts/pyecharts

https://blog.csdn.net/zerow__/article/details/88785759