京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Pyecharts相信大家都不陌生,是一个用于生成 Echarts 图表的类库。 Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库,主要用于数据可视化。Pyecharts通过python实现生成echarts图表的类目,功能非常强大,小编今天跟大家分享的就是如何利用Pyecharts绘制出精美地图。
一、安装Pyecharts
pip install pyecharts
二、安装地图包
Pyecharts绘制地图,首先需要安装地图包
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
pip install echarts-united-kingdom-pypkg
三、 Pyecharts绘制地图
1.世界地图
from pyecharts import Map # 世界地图数据 value = [95.1, 23.2, 43.3, 66.4, 88.5] attr= ["China", "Canada", "Brazil", "Russia", "United States"] map0 = Map("世界地图示例", width=1200, height=600) map0.add("世界地图", attr, value, maptype="world", is_visualmap=True, visual_text_color='#000') map0.render(path="../tmp/世界地图.html")
2.中国地图绘制
from pyecharts import Map # 省和直辖市 province_distribution = {'河南': 45.23, '北京': 37.56, '河北': 21, '辽宁': 12, '江西': 6,'上海': 20, '安徽': 10, '江苏': 16, '湖南': 9, '浙江': 13, '海南': 2,'广东': 22, '湖北': 8, '黑龙江': 11, '澳门': 1, '陕西': 11, '四川': 7,'内蒙古': 3, '重庆': 3, '云南': 6, '贵州': 2, '吉林': 3, '山西': 12,'山东': 11, '福建': 4, '青海': 1, '舵主科技,质量保证': 1, '天津': 1,'其他': 1} provice=list(province_distribution.keys()) values=list(province_distribution.values()) # maptype='china' 只显示全国直辖市和省级 # 数据只能是省名和直辖市的名称 map = Map("中国地图",'中国地图', width=1200, height=600) map.add("", provice, values, visual_range=[0, 50], maptype='china', is_visualmap=True, visual_text_color='#000') # map.show_config() map.render(path="../tmp/中国地图.html")
3.绘制河南省地图
from pyecharts import Map # 城市 -- 指定省的城市 xx市 city = ['郑州市', '安阳市', '洛阳市', '濮阳市', '南阳市', '开封市', '商丘市', '信阳市', '新乡市'] values2 = [1.07, 3.85, 6.38, 8.21, 2.53, 4.37, 9.38, 4.29, 6.1] # 河南地图 数据必须是省内放入城市名 map2 = Map("河南地图",'河南', width=1200, height=600) map2.add('河南', city, values2, visual_range=[1, 10], maptype='河南', is_visualmap=True, visual_text_color='#000') # map2.show_config() map2.render(path="../tmp/河南地图.html")
4.贵阳地图
from pyecharts import Map quxian = ['观山湖区', '云岩区', '南明区', '花溪区', '乌当区', '白云区', '修文县', '息烽县', '开阳县', '清镇市'] values3 = [3, 5, 7, 8, 2, 4, 7, 8, 2, 4] map3 = Map("贵阳地图", "贵阳", width=1200, height=600) map3.add("贵阳", quxian, values3, visual_range=[1, 10], maptype='贵阳', is_visualmap=True) map3.render(path="贵阳地图.html")
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07