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如何用Python画中国地图实现各省份数据可视化

这期内容当中小编将会给大家带来有关如何用Python画中国地图实现各省份数据可视化,文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述,阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

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第一步:安装pyecharts

pyecharts是一款将python与echarts结合的强大的数据可视化工具,本文使用了0.1.9.4版本

pip install pyecharts==0.1.9.4

第二步:读取数据

我的数据是在Excel表格里,如下图:

如何用Python画中国地图实现各省份数据可视化
Execel数据

使用xlrd(没有就通过pip install xlrd安装)读取Excel表格中的数据

# 第一种方式,使用xlrd读取Execel表格中数据 data = xlrd.open_workbook('data.xlsx') table = data.sheet_by_name('Sheet1') province = table.col_values(0)[1:] num = table.col_values(1)[1:]

如果各位没有相应的Execel文件,也不想新建一个,那就干脆自己定义一个字典,其中键是省份,值是对应的数量,然后再把对应的值取出来

# 第二种方式,直接自己写一个字典,然后取出相应数据 province_distribution = {'四川': 239.0, '浙江': 231.0, '福建': 203.0, '江苏': 185.0, '湖南': 152.0, '山东': 131.0, '安徽': 100.0, '广东': 89.0, '河北': 87.0, '湖北': 84.0, '吉林': 75.0,                            '上海': 70.0, '江西': 64.0, '广西': 64.0, '贵州': 64.0, '北京': 63.0, '云南': 53.0, '重庆': 49.0, '河南': 48.0, '陕西': 38.0, '山西': 37.0, '辽宁': 33.0, '新疆': 25.0,                           '内蒙古': 23.0, '黑龙江': 20.0, '天津': 19.0, '甘肃': 13.0, '海南': 9.0, '青海': 7.0, '宁夏': 4.0, '西藏': 0.0} provice = list(province_distribution.keys()) num = list(province_distribution.values())

第三步:画图

chinaMap = Map(width=1200, height=600) chinaMap.add(name="分布数量",              attr=province,              value=num,              visual_range=[0, 239],              maptype='china',              is_visualmap=True) chinaMap.render(path="中国地图.html")
  • 其中参数name指的是显示在地图正上方的标题,

  • attr就是一个包含了各省份名称的列表,

  • value就是包含了各省份对应数值的列表,

  • visual_range指的是整个数据中的数值范围,

  • maptype就是指的地图类型,

  • is_visualmap代表是否显示颜色

这时候就会生成一个名称为“中国地图.html”的文件,打开后如下图所示:

如何用Python画中国地图实现各省份数据可视化
无省份名称地图

如果想保存为图片,可以点击地图右侧的下载按钮,因为隔着比较远,我在录屏的时候并没有把下载按钮录进来,但大家在自己电脑上肯定会看见的。

第四步:进一步优化

大家可以看到上图中各省份的名称只有在被鼠标选中的情况下,才能显示,并且所保存的图片也不会显示各省份名称,如果要显示各省份名称,则需要对html文件就行修改,推荐使用notepad++(一个文本编辑软件,直接去百度上下载,很简单的)打开“中国地图.html”文件,然后在第1923行的那个series中添加"label":{  "normal":{ "show":true}并保存,如下:

如何用Python画中国地图实现各省份数据可视化
修改html文件

然后再打开“中国地图.html”文件,就可以看到各省份的名称啦,如下图:

如何用Python画中国地图实现各省份数据可视化
有省份名称地图

上述就是小编为大家分享的如何用Python画中国地图实现各省份数据可视化了,如果刚好有类似的疑惑,不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识,欢迎关注创新互联行业资讯频道。


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