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python 数据可视化- 地图

Python 更新时间: 发布时间: 计算机考试归档 最新发布

python 数据可视化- 地图

import jsonfrom pyecharts.charts import Mapfrom pyecharts.options import *# 读取数据文件f = open("D:/桌面/python/资料/可视化案例数据/地图数据/疫情.txt", "r", encoding="UTF-8")data = f.read()# 关闭文件f.close()# 取到各省数据# 将字符串json转化为python字典data_dict = json.loads(data)# 从字典中取出省份的数据信息province_data_list = data_dict["areaTree"][0]["children"]# 组装到每个省份和确诊人数为元组,并各个省的数据都封装入列表内data_list = []  # 绘图所需要使用的列表for province_data in province_data_list:    province_name = province_data["name"]  # 省份名称    print(province_name)    province_name = ("%s省" % province_name)    if province_name == "北京省":        province_name = province_name.replace("省", "市")    if province_name == "重庆省":        province_name = province_name.replace("省", "市")    if province_name == "天津省":        province_name = province_name.replace("省", "市")    if province_name == "内蒙古省":        province_name = province_name.replace("省", "自治区")    if province_name == "新疆省":        province_name = province_name.replace("省", "维吾尔自治区")    if province_name == "西藏省":        province_name = province_name.replace("省", "自治区")    if province_name == "广西省":        province_name = province_name.replace("省", "壮族自治区")    if province_name == "宁夏省":        province_name = province_name.replace("省", "回族自治区")    province_confirm = province_data["total"]["confirm"]  # 确诊人数    data_list.append([province_name, province_confirm])# 创建地图对象map = Map()# 添加数据map.add("各省份确诊人数", data_list, "china")# 设置全局配置,定制分段的视觉映射map.set_global_opts(    title_opts=TitleOpts(title="全国疫情地图"),    visualmap_opts=VisualMapOpts(        is_show=True,  # 是否显示        is_piecewise=True,  # 是否分段        pieces=[            {"min": 1, "max": 99, "label": "1-99人", "color": "#CCFFFF"},            {"min": 100, "max": 999, "label": "100-999人", "color": "#FFFF99"},            {"min": 1000, "max": 4999, "label": "1000-4999人", "color": "#FF9966"},            {"min": 5000, "max": 9999, "label": "5000-9999人", "color": "#FF6666"},            {"min": 10000, "max": 99999, "label": "10000-99999人", "color": "#CC3333"},            {"min": 100000, "label": "100000- 人", "color": "#990033"}        ]    ))# 绘图map.render("全国疫情地图.html")

图片示例:

省级地图示例:

import jsonfrom pyecharts.charts import Mapfrom pyecharts.options import *# 读取文件f = open("D:/桌面/python/资料/可视化案例数据/地图数据/疫情.txt", "r", encoding="UTF-8")data = f.read()# 关闭文件f.close()# 获取安徽省数据# json 数据转化为python字典data_dict = json.loads(data)# 获取安徽省数据data_list = []cities_data = data_dict["areaTree"][0]["children"][31]["children"]for city_data in cities_data:    city_name = city_data["name"]    city_name = ("%s市" % city_name)    city_confirm = city_data["total"]["confirm"]    # 准备数据为元组并放入list    data_list.append((city_name, city_confirm))print(data_list)# 手动添加济源市数据# data_list.append(("济源市", 5))# 构建地图map = Map()map.add("安徽省疫情分布", data_list, "安徽")# 设置全局选项map.set_global_opts(    title_opts=TitleOpts(title="省级疫情地图"),    visualmap_opts=VisualMapOpts(        is_show=True,  # 是否显示        is_piecewise=True,  # 是否分段        pieces=[            {"min": 1, "max": 99, "label": "1-99人", "color": "#CCFFFF"},            {"min": 100, "max": 999, "label": "100-999人", "color": "#FFFF99"},            {"min": 1000, "max": 4999, "label": "1000-4999人", "color": "#FF9966"},            {"min": 5000, "max": 9999, "label": "5000-9999人", "color": "#FF6666"},            {"min": 10000, "max": 99999, "label": "10000-99999人", "color": "#CC3333"},            {"min": 100000, "label": "100000- 人", "color": "#990033"}        ]    ))# 绘图map.render("安徽省疫情地图.html")
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