Python数据可视化之基于pyecharts实现的地理图表的绘制

下面是“Python数据可视化之基于pyecharts实现的地理图表的绘制”的完整攻略。

1. 前置条件

• Python 3.x 环境
• 安装 pyecharts

2. pyecharts简介

pyecharts 是一个用于数据可视化的 Python 库，它基于 ECharts 实现。ECharts 是一款由百度前端开发团队推出的开源可视化库，支持多种类型的图表展示，并且具有高度的自定义性和灵活性。

3. 地理图表的绘制

pyecharts 可以很方便地实现地理图表的绘制，只需安装相应的地图文件，然后通过 API 调用即可。

3.1. 安装地图文件

首先，需要从 pyecharts 官方地图仓库 下载对应的城市/区域地图文件，并将其放置在指定的路径下。例如：

$ mkdir -p ~/.pyecharts/maps/
$ cd ~/.pyecharts/maps/
$ git clone https://github.com/echarts-maps/echarts-cities-js.git

这里以中国地图为例。

3.2. 绘制地理图表

下面以 pyecharts 官方示例中的世界飞行路线图为例，讲解如何绘制地理图表。

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Geo, Map
from pyecharts.faker import Faker

# 创建 Geo 实例，添加地图和数据
geo = Geo()
geo.add_schema(maptype="china")
geo.add("", [("广州", 55), ("北京", 66), ("杭州", 77)], type_=GeoType.EFFECT_SCATTER)

# 渲染图表
geo.render()

上面的代码中，我们首先创建了一个 Geo 实例，然后添加地图和数据。add_schema 方法用于添加地图，add 方法用于添加数据。其中，add 方法中的第二个参数是一个列表，每个元素表示一个数据点，第一个元素是数据点的名称，第二个元素是数据点的值。

3.3. 其他地图类型

pyecharts 支持多种地图类型，如普通地图、热力图、散点图、广告图等。不同类型的地图在绘制时需要使用不同的 API，具体用法可以参考官方文档。

4. 示例说明

4.1. 全国疫情地图

下面是一个使用 pyecharts 绘制的全国疫情地图示例。

import json
import requests
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map

# 获取数据
url = "https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5"
r = requests.get(url)
json_data = json.loads(r.text)
confirm_data = json.loads(json_data["data"])["areaTree"][0]["children"]

# 绘制地图
china_map = Map()
china_map.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="全国疫情地图"))
china_map.add("累计确诊人数", [list(d.values()) for d in confirm_data], "china")
china_map.render()

上面的代码中，我们使用 requests 库获取了腾讯新闻的疫情数据，然后解析出全国疫情数据，并使用 pyecharts 中的 Map 类实现了疫情地图的绘制。

4.2. 全国城市疫情热力图

下面是一个使用 pyecharts 绘制的全国城市疫情热力图示例。

import json
import requests
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import HeatMap, Map

# 获取数据
url = "https://api.inews.qq.com/newsqa/v1/automation/foreign/country/ranklist"
r = requests.get(url)
data = json.loads(r.text)["data"]

# 处理数据
city_data = [{"name": d["name"], "value": d["confirm"]} for d in data]

# 绘制热力图
heat_map = HeatMap()
heat_map.set_global_opts(
    title_opts=opts.TitleOpts(title="全国城市疫情热力图"),
    visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=1000),
)
heat_map.add("疫情热力图", city_data)
heat_map.render()

# 绘制地图
city_map = Map()
city_map.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="全国城市疫情地图"))
city_map.add("累计确诊人数", city_data, "china")
city_map.render()

上面的代码中，我们从腾讯新闻 API 获取了国外疫情数据，然后使用 pyecharts 中的 HeatMap 类和 Map 类实现了城市疫情热力图和城市疫情地图的绘制。