这篇文章给大家分享的是有关python用pyecharts实现地图数据可视化的方法的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
有的时候，我们需要对不同国家或地区的某项指标进行比较，可简单通过直方图加以比较。但直方图在视觉上并不能很好突出地区间的差异，因此考虑地理可视化，通过地图上位置（地理位置）和颜色（颜色深浅代表数值差异）两个元素加以体现。在本文案例中，基于第三方库pyecharts，对中国各省2010-2019年的GDP进行绘制。
我们先来看看最终效果：
关于绘图数据
基于时间和截面两个维度，可把数据分为截面数据、时间序列及面板数据。在本文案例中，某一年各省的GDP属于截面数据，多年各省的GDP属于面板数据。因此，按照先易后难的原则，先对某一年各省的GDP进行地理可视化，再进一步构建for循环对多年各省的GDP进行可视化，形成最终的时间轮播图。
数据来源：本文案例使用的GDP数据来源于国家统计局官网，可在线下载到本地，保存为csv或excel格式，用pandas中的DataFrame进行读取。
地理可视化
一、全国各省单年GDP的可视化
在pyecharts中可使用Map类型实现地理可视化，其原理是通过不同颜色填充以展现不同的数据，options实现图表的调整及修饰。代码展示如下：
import pandas as pdfrom pyecharts.charts import Mapimport pyecharts.options as optsframe = pd.read_csv('C:\\Users\\dell\\Desktop\\分省年度数据2.csv',encoding='GBK')map = Map()map.add("我国地区的GDP",frame[['地区','2019年']].values.tolist(),"china")map.set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(min_=500,max_=12000))map.render("2019年全国各地区GDP.html")解析：add()来实现了数据的加载，在配置3个参数中——第1个是图的标题，第2个通过.values.tolist()加载要显示的数据，第3个"china"确保显示的地图类型是中国。有个细节需要注意，Map 使用的中国各省份需要将全部的省、市、自治区等去掉。set_global_opts()实现了用颜色标记数据的数值大小，参数min_和max_分别代表最小值和最大值。render()用于生成并保存图像。
效果如下：
然而数据分布并不平均，可以通过is_piecewise 属性表述分段自定义不同的颜色区间：
geo.set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts( is_piecewise=True, pieces=[ {"min":0,"max":10000,"label":"1~10000","color":"cyan"}, {"min":10001,"max":20000,"label":"10001~20000","color":"yellow"}, {"min":20001,"max":50000,"label":"20001~50000","color":"orange"}, {"min":50001,"max":80000,"label":"50001~80000","color":"coral"}, {"min":80001,"max":120000,"label":"80001~120000","color":"red"}, ] ))效果如下：
二、全国各省多年GDP的可视化
由于要绘制2010-2019年的GDP数据，可以考虑构建一个for循环，通过str(i)+"年"的形式访问数据表格中处于不同列的各年GDP数据。绘制轮播图可考虑调用Timeline，代码如下：
import pandas as pdfrom pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Map, Timelineframe = pd.read_csv('C:\\Users\\dell\\Desktop\\分省年度数据2.csv',encoding='GBK')tl = Timeline()for i in range(2010, 2020): map0 = ( Map() .add("省份",frame[['地区',str(i)+'年']].values.tolist(), "china") .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="Map-{}年GDP（亿元）".format(i)), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts( is_piecewise=True, pieces=[ {"min":0,"max":10000,"label":"1~10000","color":"cyan"}, {"min":10001,"max":20000,"label":"10001~20000","color":"yellow"}, {"min":20001,"max":50000,"label":"20001~50000","color":"orange"}, {"min":50001,"max":80000,"label":"50001~80000","color":"coral"}, {"min":80001,"max":120000,"label":"80001~12000","color":"red"}, ] ),)) tl.add(map0, "{}年".format(i))tl.render("2010~2019年全国各地区GDP.html")效果如下：
本案例的实现并不复杂，在pyecharts官方的参考案例基础上稍加改动即可实现。作为一名初学者，模仿案例是提升功力的重要途径，通过模仿可以有效吃透代码要具体实现的功能，量变到质变，就能根据自己工作和学习的需要进行灵活应用。
感谢各位的阅读！关于“python用pyecharts实现地图数据可视化的方法”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！
