python使用pyecharts库画地图数据可视化的实现

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导库

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

中国地图

代码

data = [('湖北', 9074),('浙江', 661),('广东', 632),('河南', 493),('湖南', 463),
   ('安徽', 340),('江西', 333),('重庆', 275),('江苏', 236),('四川', 231),
   ('山东', 230),('北京', 191),('上海', 182),('福建', 159),('陕西', 116),
   ('广西', 111),('云南', 105),('河北', 104),('黑龙江', 95),('辽宁', 69),
   ('海南', 64),('新疆', 21),('内蒙古', 21),('宁夏', 28),('青海', 11),('甘肃', 40),('西藏', 1),
   ('贵州', 38),('山西', 56),('吉林', 23),('台湾', 10),('天津', 48),('香港', 14),('澳门', 8)]
def map_china() -> Map:
 c = (
   Map()
   .add(series_name="确诊病例", data_pair=data, maptype="china",zoom = 1,center=[105,38])
   .set_global_opts(
     title_opts=opts.TitleOpts(title="疫情地图"),
     visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=9999,is_piecewise=True,
             pieces=[{"max": 9, "min": 0, "label": "0-9","color":"#FFE4E1"},
                 {"max": 99, "min": 10, "label": "10-99","color":"#FF7F50"},
                 {"max": 499, "min": 100, "label": "100-499","color":"#F08080"},
                 {"max": 999, "min": 500, "label": "500-999","color":"#CD5C5C"},
                 {"max": 9999, "min": 1000, "label": ">=1000", "color":"#8B0000"}]
                      )
   )
 )
 return c

d_map = map_china()
d_map.render_notebook()

结果

世界地图代码

data = [['China', 14489],['Japan', 20],['Thailand', 19],['Singapore', 18],['Korea', 15],
   ['Australia', 12],['Germany', 10],['Malaysia', 8],['United States', 8],['Vietnam', 7],['France', 6],
   ['United Arab Emirates', 5],['Canada', 4],['Italy', 2],['India', 2],
   ['United Kingdom', 2],['Philippines', 2],['Russia', 2],['Sri Lanka', 1],['Cambodia', 1],
   ['Nepal', 1],['Sweden', 1],['Finland', 1],['Spain', 1]]
def map_world() -> Map:
 c = (
   Map()
   .add("确诊病例", data, maptype="world",zoom = 1)
   .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
   .set_global_opts(
     title_opts=opts.TitleOpts(title="疫情地图"),
     visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=100,is_piecewise=False),
   )
 )
 return c

d_map = map_world()
d_map.render_notebook()

结果

省级地图代码

data = [['昆明市', 31],['玉溪市', 11],['楚雄彝族自治州', 2],['西双版纳傣族自治州', 12],['普洱市', 4],
   ['昭通市', 8],['曲靖市', 5],['迪庆藏族自治州', 0],['丽江市', 7],['临沧市', 1],['保山市', 8],
   ['怒江傈僳族自治州', 0],['大理白族自治州', 7],['德宏傣族景颇族自治州', 4],['红河哈尼族彝族自治州', 5],
   ['文山壮族苗族自治州', 0]]
def map_yunnan() -> Map:
 c = (
   Map()
   .add("确诊病例", data, "云南",zoom = 1)
   .set_global_opts(
     title_opts=opts.TitleOpts(title="云南疫情地图"),
     visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=31,is_piecewise=True,
             pieces=[{"max": 0, "min": 0, "label": "0","color":"#FFFFFF"},
                 {"max": 9, "min": 1, "label": "0-9","color":"#FFE4E1"},
                 {"max": 99, "min": 10, "label": "10-99","color":"#FF7F50"},
                 {"max": 499, "min": 100, "label": "100-499","color":"#F08080"},
                 {"max": 999, "min": 500, "label": "500-999","color":"#CD5C5C"},
                 {"max": 9999, "min": 1000, "label": ">=1000", "color":"#8B0000"}]
                      ),
   )
 )
 return c

d_map = map_yunnan()
d_map.render_notebook()

结果

地级市地图代码

data = [['楚雄市', 31],['玉溪市', 11],['楚雄彝族自治州', 2],['西双版纳傣族自治州', 12],['普洱市', 4],
   ['昭通市', 8],['曲靖市', 5],['迪庆藏族自治州', 0],['丽江市', 7],['临沧市', 1],['保山市', 8],
   ['怒江傈僳族自治州', 0],['大理白族自治州', 7],['德宏傣族景颇族自治州', 4],['红河哈尼族彝族自治州', 5],
   ['文山壮族苗族自治州', 0]]
def map_yunnan() -> Map:
 c = (
   Map()
   .add("确诊病例", data_pair=data, maptype="楚雄彝族自治州",zoom = 1)
   .set_global_opts(
     title_opts=opts.TitleOpts(title="楚雄地图"),
     visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=31,is_piecewise=False),
   )
 )
 return c

d_map = map_yunnan()
d_map.render_notebook()

结果

来源：https://blog.csdn.net/sjtulgl/article/details/105032309