Pyecharts在手，天下我有（地图篇）

本文主要是介绍Pyecharts在手，天下我有（地图篇），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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大家都知道python各种的好，但是呢在可视化方面还是有所欠缺的，而今天的主角pyecharts就很好的弥补了这一短板，今天先简单的介绍一下如何利用pyecharts使得我们的数据可视化效果更加好。小文汇总了一下，利用pyecharts我们可以作图的类型分别为：Bar（柱状图/条形图），Bar3D（3D 柱状图），Boxplot（箱形图），EffectScatter（带有涟漪特效动画的散点图），Funnel（漏斗图），Gauge（仪表盘），Geo（地理坐标系），Graph（关系图），HeatMap（热力图），Kline（K线图），Line（折线/面积图），Line3D（3D 折线图），Liquid（水球图），Map（地图），Parallel（平行坐标系）Pie（饼图），Polar（极坐标系），Radar（雷达图），Sankey（桑基图），Scatter（散点图），Scatter3D（3D 散点图），ThemeRiver（主题河流图），WordCloud（词云图）。

而今天我们主要介绍的是地图+散点图，地图+热力图，应用到的函数是Geo，主要参数说明如下：

attr：标签名称（在例子里面就是地点）
value：数值（在例子里就是流动人员）
visual_range：可视化的数值范围
symbol_size：散点的大小
visual_text_color：标签颜色
is_piecewise ：颜色是否分段显示（False为渐变，True为分段）
is_visualmap：是否映射（数量与颜色深浅是否挂钩）
maptype ：地图类型，可以是中国地图，省地图，市地图等等
visual_split_number ：可视化数值分组
geo_cities_coords：自定义的经纬度
参数介绍完了，那么我们进入主题。首先涉及到地图，那么肯定是得先有地图是吧？所以呢需要地图的朋友们一个个安装吧！不然画出来的图只有散点，没有地图，或者出现地图显示不全等等问题。

$ pip install echarts-countries-pypkg
$ pip install echarts-china-provinces-pypkg
$ pip install echarts-china-cities-pypkg
$ pip install echarts-china-counties-pypkg
$ pip install echarts-china-misc-pypkg

然后就开始导入数据，处理，可视化了，代码如下：

#加载pyecharts
from pyecharts import Geo,Style
import pandas as pd #导入excel表举例
df=pd.read_excel('流动人口.xlsx')     
df.head()#导入自定义的地点经纬度
geo_cities_coords={df.iloc[i]['地点']:[df.iloc[i]['经度'],df.iloc[i]['纬度']]for i in range(len(df))}   
attr=list(df['地点'])
value=list(df['流动人口']/100000)
style = Style(title_color= "#fff",title_pos = "center",
width = 1200,height = 600,background_color = "#404a59")#可视化
geo = Geo('东莞各个CGI总用户数分布',**style.init_style)
geo.add("",attr,value,visual_range=[0,100],symbol_size= 5,visual_text_color= "#fff",is_piecewise = True,is_visualmap= True,maptype = '东莞', visual_split_number= 10,geo_cities_coords=geo_cities_coords)geo.render( '东莞各个CGI总用户数分布.html')

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当is_piecewise = False：

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当is_visualmap= False，颜色与点之间不再映射，也就是说每个点的流动人口数量与颜色深浅没有任何关系：

当增加一个参数type = ‘heatmap’，就会得到热力图：

style = Style(title_color= "#fff",title_pos = "center",
width = 1200,height = 600,background_color = "#404a59")
geo = Geo('东莞各个CGI总用户数分布',**style.init_style)
geo.add("",attr,value,visual_range=[0,100],visual_text_color= "#fff",type = 'heatmap',is_visualmap= True,maptype = '东莞',geo_cities_coords=geo_cities_coords)geo.render( '东莞各个CGI总用户数分布.html')

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