Python轻松实现地图可视化(附详细源码)

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Python轻松实现地图可视化(附详细源码)

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前言

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Python的地图可视化库很多，Matplotlib库虽然作图很强大，但只能做静态地图。而我今天要讲的是交互式地图库，分别为pyecharts、folium，掌握这两个库，基本可以解决你的地图可视化需求。

pyecharts

首先，必须说说强大的pyecharts库，简单易用又酷炫，几乎可以制作任何图表。pyecharts有v0.5和v1两个版本，两者不兼容，最新的v1版本开始支持链式调用，采用options配置图表。pyecharts在制作地图方面，包含Map、Geo和Bmap三类，使用Map类支持世界、国家、省市和区县四级地图，使用前需独立安装。so，pip它们！

pip install pyecharts pip install echarts-countries-pypkg pip install echarts-china-provinces-pypkg pip install echarts-china-cities-pypkg pip install echarts-china-counties-pypkg

pip完之后，查看下pyecharts版本。

import pyecharts print(pyecharts.__version__)

毋庸置疑，肯定是最新版本啦，版本号为1.6.2。

一、Map

在制作地图前，首先要有数据，我从Wind数据库导出了全国各省GDP总量数据，命名为GDP.xlsx，如下图所示。在这里插入图片描述有了数据，咱们就可以用python开始操作了，先把需要的库import一下。

import pandas as pd #pandas是强大的数据处理库 from pyecharts.charts import Map from pyecharts import options as opts

用pandas读取GDP.xlsx，提取2019年各省GDP数据为例，我们来制作地图。这里注意下zip() 函数，它用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的对象。

data = pd.read_excel('GDP.xlsx') province = list(data["province"]) gdp = list(data["2019_gdp"]) list = [list(z) for z in zip(province,gdp)]

我们来打印下list，长这样：在这里插入图片描述其实就是列表里嵌套列表的数据结构，只有这种结构把数据添加到地图中去。我们用Map类中的常用方法add、set_global_opts和render来配置地图。

c = ( Map(init_opts=opts.InitOpts(width="1000px", height="600px")) #初始化地图大小 .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="2019年各省GDP分布图单位:亿元"), #配置标题 visualmap_opts=opts.VisualMapOpts( type_ = "scatter" #散点类型 ) ) .add("GDP",list,maptype="china") #将list传入，地图类型为中国地图 .render("Map1.html") )

运行以上代码，用浏览器打开生成的Map1.html，效果如下：

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