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说到pyecharts，相信很多人不会陌生，一个优秀的python可视化包。 pyecharts是中国人开发的，相比较matplotlib、seaborn等老牌可视化库，pyecharts是十分符合国内用户习惯的，尤其在地理空间图表方面。 本文是想试探一下pyecharts在绘制地理图表方面的功底如何，那就开始吧！ 安装pyechartspyecharts支持pip、conda安装，快捷方便，推荐在jupyter notebook环境下愉快的玩耍。 pip install pyecharts本文python版本为3.6，演示环境为jupyter notebook。 pyecharts地理图表可视化1、导入相关模块 pyecharts库中负责地理坐标系的模块是Geo，负责地图的模块是Map，负责百度地图的模块是BMap，负责图表配置的模块是options。在 pyecharts 中，图表的一切皆通过 options来修饰调整。 另提一句，因为需要用到案例数据，这里还需要导入样本库-sample from example.commons import Faker from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Geo from pyecharts.globals import ChartType, SymbolType2、图表输出和显示 在pyecharts中，图表完成制作后通过render()函数输出为html文件，你可以在render()中传递输出地址参数，将html文件保存到自定义的位置。 c = ( Geo() .add_schema(maptype="china") .add("geo", [list(z) for z in zip(Faker.provinces, Faker.values())]) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(), title_opts=opts.TitleOpts(title="Geo-基本示例"), ) ) c.render()# 输出html格式如果想在notebook中直接展示图表，需要调用render_notebook()函数。 c.render_notebook()# 显示地图再来看前面的中国地图示例实现代码： c = ( Geo() .add_schema(maptype="china") .add("geo", [list(z) for z in zip(Faker.provinces, Faker.values())]) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(), title_opts=opts.TitleOpts(title="Geo-基本示例"), ) ) c.render_notebook()# 显示地图大家可能会觉得这这代码怎么看起来怪怪的，Geo()模块后面连着很多函数，这其实是python的链式调用，使代码更加简洁。 pyecharts所有方法都支持链式调用，当然如果你喜欢单独调用也可以的，像这样： geo = Geo() geo.add_schema(maptype="china") geo.add("geo", [list(z) for z in zip(Faker.provinces, Faker.values())]) geo.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) geo.set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(),title_opts=opts.TitleOpts(title="Geo-基本示例")) geo .render_notebook()# 显示地图这两种方法效果一样，本文使用pyecharts推荐的链式调用方法。 可以清晰地看到，示例中Geo()模块调用了五个功能函数： add_schema() ：控制地图类型、视角中心点等 add()：添加图表名称、传入数据集、选择geo图类型、调整图例等 set_series_opts() ：系列配置项，可配置图元样式、文字样式、标签样式、点线样式等 set_global_opts() ： 全局配置项，可配置标题、动画、坐标轴、图例等 render_notebook() ： 在notebook中渲染显示图表另外，Geo()模块还有几个功能函数： add_coordinate() : 新增一个坐标点 add_coordinate_json() ：以json形式新增多个坐标点 get_coordinate() ：根据地点查询对应坐标 利用Geo绘制地理坐标图表1、基本图表 采用全国地图，对各省的xx数据做分布展示，数据展示形式为圆点 c = ( Geo() .add_schema(maptype="china") .add("geo", [list(z) for z in zip(['江苏','浙江','湖北','湖南','河南'], [22,34,27,53,42])]) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(), title_opts=opts.TitleOpts(title="全国各省xx数据分布"), ) ) c.render_notebook()你可以更换数据展现形式，比如用热力图表示，只需在add()函数中添加参数：type_=ChartType.HEATMAP 以北京作为底图，展示北京市各区县xx数据的分布。将函数add_schema(maptype="china")的maptype="china"修改为maptype="北京"。 c = ( Geo() .add_schema(maptype="北京") .add( "geo", [list(z) for z in zip(['大兴区','房山区','海淀区','朝阳区','东城区'], [150,100,300,200,500])], type_=ChartType.EFFECT_SCATTER, ) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(), title_opts=opts.TitleOpts(title="Geo-HeatMap"), ) ) c.render_notebook()你可以修改地图的背景色，在函数add_schema()中添加参数itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="#323c48", border_color="#111")，颜色和边缘颜色可设任意色值。 c = ( Geo() .add_schema(maptype="北京", itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="#323c48", border_color="#111")) .add( "geo", [list(z) for z in zip(['大兴区','房山区','海淀区','朝阳区','东城区'], [1500,10,300,20,5])], ) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(), title_opts=opts.TitleOpts(title="北京市各区县xx数据分布"), ) ) c.render_notebook()2、动态展示 pyecharts可以生成地理空间流动图，用来表示航班数量、人口流动等等。 下面以全国主要城市航班流动图为例（虚拟数据）： c = ( Geo() .add_schema(maptype="china") .add( "", [("深圳", 120), ("哈尔滨", 66), ("杭州", 77), ("重庆", 88), ("上海", 100), ("乌鲁木齐", 30),("北京", 30),("武汉",70)], type_=ChartType.EFFECT_SCATTER, color="green", ) .add( "geo", [("北京", "上海"), ("武汉", "深圳"),("重庆", "杭州"),("哈尔滨", "重庆"),("乌鲁木齐", "哈尔滨"),("深圳", "乌鲁木齐"),("武汉", "北京")], 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(title_opts=opts.TitleOpts(title="全国主要城市航班路线和数量")) ) c.render_notebook()Map模块的使用方法和Geo类似，数据展现在地图上，首先导入相关库： from example.commons import Faker from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Map中国地图： c = ( Map() .add("商家A", [list(z) for z in zip(['江苏','浙江','湖北','湖南','河南'], [22,100,27,53,42])], "china") .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Map-基本示例"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200)) ) c.render_notebook()世界地图： c = ( Map() .add("商家A", [list(z) for z in zip(['China','Canada','Brazil','United States','Russia'], [22,100,27,53,42])], "world") .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="Map-世界地图"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200), ) ) c.render_notebook()上海地图： c = ( Map() .add("商家A", [list(z) for z in zip(['嘉定区','松江区','宝山区','浦东新区','奉贤区'], [22,100,27,53,42])], "上海") .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="Map-世界地图"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200), ) ) c.render_notebook()pyecharts支持开发者使用百度地图，当然需要申请开发者AK码才能调用API。 AK码申请地址：http://lbsyun.baidu.com/apiconsole/key?application=key from pyecharts.charts import BMap c = ( BMap() .add_schema( baidu_ak="BAIDU_AK", center=[120.13066322374, 30.240018034923], ) .add( "bmap", [list(z) for z in zip(Faker.provinces, Faker.values())], label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}"), ) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="BMap-基本示例")) ) c.render_notebook()你可以更改地图风格： c = ( BMap() .add_schema( baidu_ak="mcH6sBNaAfsbkSndFI5zO90j9wUpRMFy", center=[120.13066322374, 30.240018034923], map_style=your_owner_map_style ) .add( "bmap", [list(z) for z in zip(Faker.provinces, Faker.values())], label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}"), ) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="BMap-基本示例")) ) c.render_notebook()本文主要讲解了pyecharts的三大地理图表模块：Geo、Map、BMap，这三者分别绘制地理坐标系、地图、百度地图。Geo举的案例较丰富，Map和BMap的很多功能没有细说，大家有兴趣可以去pyecharts官网学习。
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