pyecharts从入门到精通-地图专题GEO-世界地图和中国城市地图

news2024/9/22 3:37:21

文章目录

    • 参考
    • 安装与查看pyecharts
    • 地图实现-Geo
    • 完成Geo地理坐标系实现。
    • 案例演示
    • 拓展-pyecharts中GEO源码

参考

官方文档:https://pyecharts.org/#/zh-cn/quickstart
Python使用Pyecharts画Geo地图，如何显示具体地点名称
pyecharts世界地图用：国家中英文对照表.xlsx
Map中的地理坐标问题

安装与查看pyecharts

安装pyecharts

pip install pyecharts==2.0.3
# Successfully installed prettytable-3.7.0 pyecharts-2.0.3 simplejson-3.19.1

查看版本

import pyecharts
print(pyecharts.__version__) 
# 2.0.3

地图实现-Geo

pyecharts的地图实现包括:

Geo：地理坐标系
Map：地图
BMap：百度地图

完成Geo地理坐标系实现。

0、导入相关模块
1、首先是实例化对象：可传入图表宽度、名称、背景颜色
2、add_schema() ：传入要显示的区域名称、是否显示下辖区的名称、图表颜色、边界线颜色
3、add(): 传入图例名称、数据（二级列表）、图类型（ChartType.EFFECT_SCATTER动态散点
图，ChartType.HEATMAP热力图，scatter, effectScatter, heatmap, lines）
4、set_series_opts() ：是否显示每个区域的数据大小
5、set_global_opts() ： 设置图标标题
6、render_notebook() ： 在notebook中渲染显示图表

案例演示

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts.faker import Faker
from pyecharts.globals import ChartType

c = (
    Geo()
    .add_schema(maptype="广东")
    .add(
        "geo",
        [list(z) for z in zip(Faker.guangdong_city, Faker.values())],
        type_=ChartType.HEATMAP,
    )
    .add(
        "geo",
        [list(z) for z in zip(Faker.provinces, Faker.values())],
        type_=ChartType.EFFECT_SCATTER,
    )
    .add(
        "",
        [("汕头市", 55), ("汕尾市", 66), ("广州市", 77), ("惠州市", 88)],
        type_=ChartType.EFFECT_SCATTER,
        color="white",
    )
    .add(
        "geo",
        [("汕头市", "汕尾市"), ("广州市", "惠州市"), ("汕头市", "广州市"), ("广州市", "肇庆市")],
        type_=ChartType.LINES,
        effect_opts=opts.EffectOpts(
            symbol=SymbolType.ARROW, symbol_size=6, color="blue"
        ),
        linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(curve=0.2),
    )
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    .set_global_opts(
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(), title_opts=opts.TitleOpts(title="Geo-广东地图")
    )

)
c.render_notebook()

在这里插入图片描述

拓展-pyecharts中GEO源码

class pyecharts.charts.Geo

class Geo(
    # 初始化配置项，参考 `global_options.InitOpts`
    init_opts: opts.InitOpts = opts.InitOpts()

    # 是否忽略不存在的坐标，默认值为 False，即不忽略
    is_ignore_nonexistent_coord: bool = False
)

func pyecharts.charts.Geo.add_schema

def add_schema(
    # 地图类型，具体参考 pyecharts.datasets.map_filenames.json 文件
    maptype: str = "china",

    # 是否开启鼠标缩放和平移漫游。
    is_roam: bool = True,

    # 当前视角的缩放比例。默认为 1
    zoom: Optional[Numeric] = None,

    # 当前视角的中心点，用经纬度表示。例如：center: [115.97, 29.71]
    center: Optional[Sequence] = None,

    # 参数用于 scale 地图的长宽比。
    aspect_scale: types.Numeric = 0.75,

    # 二维数组，定义定位的左上角以及右下角分别所对应的经纬度。
    bounding_coords: types.Optional[types.Sequence[types.Numeric]] = None,

    # 最小的缩放值。
    min_scale_limit: types.Optional[types.Numeric] = None,

    # 最大的缩放值。
    max_scale_limit: types.Optional[types.Numeric] = None,

    # 默认是 'name'，针对 GeoJSON 要素的自定义属性名称，作为主键用于关联数据点和 GeoJSON 地理要素。
    name_property: str = "name",

    # 选中模式，表示是否支持多个选中，默认关闭，支持布尔值和字符串。
    # 字符串取值可选'single'表示单选，或者'multiple'表示多选。
    selected_mode: types.Union[bool, str] = False,

    # pyecharts 暂时没有提供 left/top/right/bottom 的配置
    # layoutCenter 和 layoutSize 提供了除了 left/right/top/bottom/width/height 之外的布局手段。
    # 在使用 left/right/top/bottom/width/height 的时候
    # 可能很难在保持地图高宽比的情况下把地图放在某个盒形区域的正中间，并且保证不超出盒形的范围。
    # 此时可以通过 layoutCenter 属性定义地图中心在屏幕中的位置，layoutSize 定义地图的大小。
    # 如下示例
    # layoutCenter: ['30%', '30%'],
    # // 如果宽高比大于 1 则宽度为 100，如果小于 1 则高度为 100，保证了不超过 100x100 的区域
    # layoutSize: 100
    layout_center: types.Optional[types.Sequence[str]] = None,

    # 地图的大小，见 layoutCenter。支持相对于屏幕宽高的百分比或者绝对的像素大小。
    layout_size: types.Union[str, types.Numeric] = None,

    # # 标签配置项，参考 `series_options.LabelOpts`
    label_opts: Union[opts.LabelOpts, dict, None] = None,

    # 地图区域的多边形 图形样式。
    itemstyle_opts: Union[opts.ItemStyleOpts, dict, None] =None,

    # 高亮状态下的多边形样式
    emphasis_itemstyle_opts: Union[opts.ItemStyleOpts, dict,None] = None,

    # 高亮状态下的标签样式。
    emphasis_label_opts: Union[opts.LabelOpts, dict, None] =None,

    # 在地图中对特定的区域配置样式。具体配置参考 `charts_options.GeoRegionsOpts`
    regions_opts: types.Union[types.Sequence[types.GeoRegions], types.Sequence[dict]] = None,
):

func pyecharts.charts.Geo.add

def add(
    # 系列名称，用于 tooltip 的显示，legend 的图例筛选。
    series_name: str,

    # 数据项 (坐标点名称，坐标点值)
    data_pair: Sequence,

    # Geo 图类型，有 scatter, effectScatter, heatmap, lines 4 种，建议使用
    # from pyecharts.globals import GeoType
    # GeoType.GeoType.EFFECT_SCATTER，GeoType.HEATMAP，GeoType.LINES
    type_: str = "scatter",

    # 是否选中图例
    is_selected: bool = True,

    # 标记图形形状
    symbol: Optional[str] = None,

    # 标记的大小
    symbol_size: Numeric = 12,

    # 每个点的大小，在地理坐标系(coordinateSystem: 'geo')上有效。
    blur_size: types.Numeric = 20,

    # 每个点模糊的大小，在地理坐标系(coordinateSystem: 'geo')上有效。
    point_size: types.Numeric = 20,

    # 系列 label 颜色
    color: Optional[str] = None,

    # 是否是多段线，在画 lines 图情况下
    is_polyline: bool = False,

    # 是否启用大规模线图的优化，在数据图形特别多的时候（>=5k）可以开启
    is_large: bool = False,

    # 特效尾迹的长度。取从 0 到 1 的值，数值越大尾迹越长。默认值 0.2
    trail_length: Numeric = 0.2,

    # 开启绘制优化的阈值。
    large_threshold: Numeric = 2000,

    # 配置该系列每一帧渲染的图形数
    progressive: types.Numeric = 400,

    # 启用渐进式渲染的图形数量阈值，在单个系列的图形数量超过该阈值时启用渐进式渲染。
    progressive_threshold: types.Numeric = 3000,

    # 标签配置项，参考 `series_options.LabelOpts`
    label_opts: Union[opts.LabelOpts, dict] = opts.LabelOpts(),

    # 涟漪特效配置项，参考 `series_options.EffectOpts`
    effect_opts: Union[opts.EffectOpts, dict] = opts.EffectOpts(),

    # 线样式配置项，参考 `series_options.LineStyleOpts`
    linestyle_opts: Union[opts.LineStyleOpts, dict] = opts.LineStyleOpts(),

    # 提示框组件配置项，参考 `series_options.TooltipOpts`
    tooltip_opts: Union[opts.TooltipOpts, dict, None] = None,

    # 图元样式配置项，参考 `series_options.ItemStyleOpts`
    itemstyle_opts: Union[opts.ItemStyleOpts, dict, None] = None,

    # 这个配置相对非常复杂（参照地址: https://www.echartsjs.com/zh/option.html#series-custom.renderItem）
    render_item: types.JsCode = None,

    # 这个配置相对非常复杂（参照地址: https://www.echartsjs.com/zh/option.html#series-custom.encode）
    encode: types.Union[types.JsCode, dict] = None,
)

func pyecharts.charts.Geo.add_coordinate 新增一个坐标点

def add_coordinate(
    # 坐标地点名称
    name: str,

    # 经度
    longitude: Numeric,

    # 纬度
    latitude: Numeric,
)

func pyecharts.charts.Geo.add_coordinate_json
以 JOSN 文件格式新增多个坐标点

def add_coordinate_json(
    # json 文件格式的坐标数据
    # 格式如下
    # {
    #   "阿城": [126.58, 45.32],
    #   "阿克苏": [80.19, 41.09]
    # }
  ],
    json_file: str
)

func pyecharts.charts.Geo.get_coordinate
查询指定地点的坐标

def get_coordinate(
    # 地点名称
    name: str
) -> Sequence

Geo 图的坐标引用自 pyecharts.datasets.COORDINATES，COORDINATES 是一个支持模糊匹配的字典类。可设置匹配的阈值。

from pyecharts.datasets import COORDINATES
# cutoff 为匹配阈值，阈值越高相似性越高，1 为完全相同。默认为 0.6
COORDINATES.cutoff = 0.75

func pyecharts.options.GeoRegionsOpts

class GeoRegionsOpts(
    # 地图区域的名称，例如 '广东'，'浙江'。
    name: Optional[str] = None,

    # 该区域是否选中。
    is_selected: bool = False,

    # 该区域的多边形样式设置。
    itemstyle_opts: Union[ItemStyleOpts, dict, None] = None,

    # 图形上的文本标签，可用于说明图形的一些数据信息，比如值，名称等。
    label_opts: Union[LabelOpts, dict, None] = None,

    # 高亮状态的样式设置。
    emphasis_itemstyle_opts: Union[ItemStyleOpts, dict, None] = None,

    # 高亮状态的标签设置。
    emphasis_label_opts: Union[LabelOpts, dict, None] = None,

    # 选中状态的样式设置。
    select_itemstyle_opts: Union[ItemStyleOpts, dict, None] = None,

    # 选中状态的标签设置。
    select_label_opts: Union[LabelOpts, dict, None] = None,

    # 淡出状态的样式设置。
    blur_itemstyle_opts: Union[ItemStyleOpts, dict, None] = None,

    # 淡出状态的标签设置。
    blur_label_opts: Union[LabelOpts, dict, None] = None,

    # 本 region 中特定的 tooltip 设定。
    tooltip_opts: Union[TooltipOpts, dict, None] = None,

    # 图形是否不响应和触发鼠标事件，默认为 false，即响应和触发鼠标事件。
    is_silent: bool = False,
)

在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/447599.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

即使运行高优先级线程，低优先线程也能运行

即使运行高优先级线程，低优先线程也能运行

仅仅因为一个线程具有较高的优先级，并不意味着其他低优先级的线程就不会得到机会运行。 这怎么理解？ 有时候，我看到人们编写多线程代码，将一个线程的优先级置于另一个线程之上，他们认为这将防止优先级较低的线程干扰…
阅读更多...
Qt编写网络摄像头推流（4路1080P主码流只占用0.2%CPU/极低延时极速响应）

Qt编写网络摄像头推流（4路1080P主码流只占用0.2%CPU/极低延时极速响应）

一、前言说明 将从网络摄像头拉流过来的视频流重新推流出去，是目前一个很常规的做法，尤其是推流到流媒体服务中心，这样流媒体服务中心就把散落在各个区域的监控摄像头集中起来统一管理，同时提供对外一致的访问接口。很多时候不仅…
阅读更多...
微信小程序开发的基础学习

微信小程序开发的基础学习

回顾上篇内容 1、小程序核心理念： 在小程序里面，会把每一个标签看作一个矩阵，该矩阵的宽高会平行x轴、y轴 那么我们只需要知道该矩阵一个左上角的坐标，即可确定该矩阵的位置 2、题外话🧐 （1&#xff09…
阅读更多...
字符串总结

字符串总结

一、最长公共前缀 1.方法一&#xff1a;横向扫描 class Solution { public:string longestCommonPrefix(vector<string>& strs) {if (!strs.size()) {return "";}string prefix strs[0];int count strs.size();for (int i 1; i < count; i) {prefix…
阅读更多...
通信行业的企业如何与Synaptics建立EDI连接？

通信行业的企业如何与Synaptics建立EDI连接？

Synaptics 是一家全球领先的移动计算、通信和娱乐设备人机界面交互开发解决方案设计制造公司。该公司为大部份主要电脑及笔记本电脑公司提供触摸板&#xff0c;其中包括了华硕、宏碁、戴尔、惠普、索尼、东芝、Gateway、国际商业机器、联想集团与三星电子等。 Synaptics 推荐其…
阅读更多...
【C++】模版初阶

【C++】模版初阶

现在我们学习C模版的基本知识&#xff0c;为以后学习STL打下一个坚实的基础 目录 一、泛型编程 二、模版 2.1 函数模版 2.1.1 函数模版的概念 2.1.2 函数模板的使用 2.1.3 函数模板的原理 2.1.4 函数模板的实例化 2.1.5 模板参数的匹配原则 2.2 类模版 2.2.1 类模版…
阅读更多...
【查找】二叉排序树（BST）

【查找】二叉排序树（BST）

有序序列查找可以用二分查找&#xff0c;但其插入删除需要移动数据&#xff0c;较为复杂&#xff1b;若不想多的移动&#xff0c;可以弄成无序序列&#xff0c;但这样就不能用二分查找。 为了不影响数据顺序&#xff0c;可以使用二叉排序树&#xff0c; 概念&#xff1a; 二…
阅读更多...
11、STM32H7 MPU Cache

11、STM32H7 MPU Cache

篇前小问题 在使用stm32H750的FMC时&#xff0c;出现一些奇怪的问题&#xff0c;写A时序时时&#xff0c;总是写1次的代码了出现了写四次的时序&#xff0c;所以找了很久&#xff0c;才找到问题出在了MPU上&#xff0c;使用FMC时&#xff0c;必须开启MPU&#xff0c;不然会出现…
阅读更多...
QML图形动画基础之

QML图形动画基础之

图形动画基础 颜色&#xff08;color&#xff09;渐变&#xff08;Gradient&#xff09;系统调色面板(SystemPalette) 图片边界动画&#xff08;BorderImage&#xff09;动态图片&#xff08;AnimatedImage&#xff09;缩放&#xff0c;旋转和平移变换Transform实现高级变换 颜…
阅读更多...
CLion开发工具 | 01 - 认识外观界面

CLion开发工具 | 01 - 认识外观界面

专栏介绍 一、创建/打开项目 二、外观和界面 1. 文件编辑区 CLion的自动提示功能如下&#xff1a; CLion的参数提示功能如下&#xff1a; CLion的形参名称显示功能&#xff1a; 2. 项目文件浏览区 3. 工具栏 3.1. 一键编译运行 CLion内置了MinGW&#xff0c;点击运行可以…
阅读更多...
卷积神经网络推理特征图可视化查看，附录imagenet类别和编号对应查询表。通过观察法进行深度学习可解释研究

卷积神经网络推理特征图可视化查看，附录imagenet类别和编号对应查询表。通过观察法进行深度学习可解释研究

CNN模型虽然在图像处理上表现出非常良好的性能和准确性&#xff0c;但一直以来都被认为是一个黑盒模型&#xff0c;人们无法了解里面的工作机制。 针对这个问题&#xff0c;研究人员除了从理论层面去寻找解释外&#xff0c;也提出了一些可视化的方法直观地理解CNN的内部机理&am…
阅读更多...
atl创建avtive

atl创建avtive

activex无窗口问题 控件在编码过程中要检查m_hWnd是否存在&#xff0c;不然vs可能会出现绘制错乱和崩溃 atl窗体通过CComControlBase的内部变量控制&#xff0c;窗体属性&#xff0c;包括onsize事件对应的m_bRecomposeOnResize变量控制窗体变化事件响应。 可插入的控件 授权…
阅读更多...
Hbase基本操作

Hbase基本操作

目录 HBASE 基本操作 hbase shell&#xff1a;进入hbase shell环境 status命令&#xff1a;查看集群状态 version&#xff1a;查看版本信息 create&#xff1a;创建表 drop 删除表 list&#xff1a;查看所有表 desc &#xff1a;查看表结构 exists &#xff1a;查看表…
阅读更多...
分布式数据一致性解决方案推理过程

分布式数据一致性解决方案推理过程

redis是一个极轻量级的进程&#xff0c;单机单线程单进程。 使用redis很容易实现分布式锁&#xff1a;setnx&#xff0c;同一个key&#xff0c;谁设置成功了&#xff0c;谁就抢到了锁&#xff0c;所以就产生了多锁问题。 假设客户端1抢到了锁&#xff0c;redis挂了&#xff0c…
阅读更多...
Docker下载、安装

Docker下载、安装

安装docker前&#xff0c;需要安装WSL Linux 内核、Hyper-V Hyper-V 首先确认系统是否安装&#xff1a;Hyper-V 如果没有则安装&#xff1a; pushd "%~dp0" dir /b %SystemRoot%\servicing\Packages\*Hyper-V*.mum >hyper-v.txt for /f %%i in (findstr /i . h…
阅读更多...
java中的泛型

java中的泛型

1.2 泛型的引入 在Java中&#xff0c;我们在声明方法时&#xff0c;当在完成方法功能时如果有未知的数据需要参与&#xff0c;这些未知的数据需要在调用方法时才能确定&#xff0c;那么我们把这样的数据通过形参表示。在方法体中&#xff0c;用这个形参名来代表那个未知的数据…
阅读更多...
如何在四维轻云地理空间数据管理云平台中搭建场景？

如何在四维轻云地理空间数据管理云平台中搭建场景？

《四维轻云》是一款轻量化的地理空间数据管理云平台&#xff0c;支持地理空间数据的在线管理、编辑以及分享。平台有项目管理、数据上传、场景搭建、发布分享、素材库等功能模块&#xff0c;支持多用户在线协作管理&#xff0c;实现了轻量化、便捷化的空间数据应用。 目前&…
阅读更多...
＜ 前端性能优化: 资源加载优化 ＞

＜ 前端性能优化: 资源加载优化 ＞

文章目录 &#x1f449; 前言&#x1f449; 一、路由懒加载> 实现代码> 处理前后各文件大小情况 &#x1f449; 二、组件懒加载> 实现代码> 适用场景 &#x1f449; 三、骨架屏优化白屏时长&#x1f449; 四、JavaScript 的6种加载方式1. 正常模式2. async 模式3. …
阅读更多...
云端上的结题报告——凌恩智能交付系统

云端上的结题报告——凌恩智能交付系统

做组学分析的小伙伴不难发现&#xff0c;在拿到测序分析结果后&#xff0c;经常会需要进行调整&#xff0c;比如&#xff1a;配色不符合自己审美、分组需要重新设置、重复性差需要剔除样本等&#xff0c;面对重新分析或改图的情况&#xff0c;自学生信费时费力&#xff0c;找公…
阅读更多...
ClickHouse数据一致性

ClickHouse数据一致性

目录 1 准备测试表和数据2 手动OPTIMIZE(不推荐)3 通过 Group by 去重4 通过 FINAL 查询4.1 老版本测试4.2 新版本测试 1 准备测试表和数据 查询 CK 手册发现&#xff0c;即便对数据一致性支持最好的 Mergetree&#xff0c;也只是保证最终一致性&#xff1a; 我们在使用 Repl…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023