这篇教程Python数据可视化之基于pyecharts实现的地理图表的绘制写得很实用，希望能帮到您。
一、例子：百度迁徙百度地图春节人口迁徙大数据（简称百度迁徙），是百度在2014年春运期间推出的一项技术项目。百度迁徙利用大数据，对其拥有的LBS（基于地理位置的服务）大数据进行计算分析，采用的可视化呈现方式，动态、即时、直观地展现中国春节前后人口大迁徙的轨迹与特征。 网址：https://qianxi.baidu.com/2021/ 
二、基础语法介绍 | 语法 | 说明 | | from pyecharts.charts import Geo | 导入地图库 | | Geo() | Pyecharts地理图表绘制 | | .add_map(maptype=“china“) | 地图类型 | | .add() | 添加数据 | | .set_global_opts() | 设置全局配置项 |
三、中国地图绘制实例代码： from pyecharts.charts import Geoimport pyecharts.options as optsfrom commons import Faker ( Geo() .add_schema(maptype='china') # 使用中国地图的类型 .add(series_name='', data_pair=[(i, j) for i, j in zip(Faker.provinces, Faker.values())]) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='中国地图'), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(# is_piecewise=True # 非连续型显示 ) )).render() 运行结果： 
四、中国地图(特效散点图)实例代码： from pyecharts.charts import Geoimport pyecharts.options as optsfrom pyecharts.globals import ChartTypefrom commons import Faker ( Geo() .add_schema(maptype='china') # 使用中国地图的类型 .add(series_name='', data_pair=[(i, j) for i, j in zip(Faker.provinces, Faker.values())], type_=ChartType.EFFECT_SCATTER) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='中国地图(特效散点图)'), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts( is_piecewise=True ) )).render() 运行结果： 
五、中国人口地理迁徙图绘制 实例代码： from pyecharts.charts import Geofrom pyecharts.globals import ChartType, SymbolTypeimport pyecharts.options as opts # 数据构建（元组形式）city_num = [('广州', 105), ('成都', 70), ('北京', 99), ('西安', 80)]start_end = [('广州', '成都'), ('广州', '北京'), ('广州', '西安')] ( Geo() .add_schema(maptype='china', itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color='#323c48', border_color='#111')) # 地图形式设置 .add('', data_pair=city_num, color='white') # 地图数据颜色设置（点） .add('', data_pair=start_end, type_=ChartType.LINES, # 设置线 effect_opts=opts.EffectOpts(symbol=SymbolType.ARROW,color='blue', symbol_size=7)) # 流动箭头绘制).render()运行结果： 
六、热力图：广东地图热力图绘制1实例代码： from pyecharts.faker import Fakerfrom pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Geofrom pyecharts.globals import ChartType c = ( Geo() .add_schema(maptype="广东", itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="#323c48", border_color="#111"),) .add("",[list(z) for z in zip(Faker.guangdong_city, Faker.values())],type_=ChartType.HEATMAP) .set_global_opts( visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(), title_opts=opts.TitleOpts(title="广东地图热力图"), )) c.render()运行结果： 
七、热力图：广东地图热力图绘制2 实例代码： from pyecharts.charts import Mapfrom pyecharts import options as optsfrom pyecharts.globals import ChartType c = ( Map() .add('', [list(z) for z in zip(Faker.guangdong_city, Faker.values())], "广东") .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="Map-广东地图"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(), )) c.render()运行结果： 
到此这篇关于Python数据可视化之基于pyecharts实现的地理图表的绘制的文章就介绍到这了,更多相关pyecharts绘制地理图表内容请搜索51zixue.net以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持51zixue.net！
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