pyecharts经纬度地图批量标点,用pyecharts画中国地图

　　一直很好奇中国的人口分布和迁移情况，所以想用Python分析一下。由于中国有很多省份，在地图上显示数据会更清晰，所以本文使用Python中的pyecharts库来显示人口分布和迁移情况。

　　pyecharts的地图数据主要来自两个模块，一个是Map，另一个是Geo。地图模块主要显示“世界”、“国家”、“省”、“县市”等行政地图，Geo主要显示热图等功能地图。本文致力于让大家学会使用Python在地图上显示数据。

　　I .安装pyecharts库

　　首先，使用以下语句在cmd中安装pyecharts库：

　　3 pip3安装pyecharts如果安装成功，会出现以下结果：

　　二。地理和地图模块的主要功能

　　[1] render():渲染后的图表由render函数输出为html文件，输出地址参数可以用圆括号传递，将html文件保存到用户定义的位置。

　　[2] add_schema():控制地图类型，设置背景和边框颜色等。

　　[3] add():添加图表名称、引入数据、选择图表类型等。

　　[4] set_series_opts():系列配置项，可以配置文本样式、标签样式等。

　　[5] set_gloal_opts():全局配置项，可以配置标题、动画、颜色等。

　　[6] render_notebook():在笔记本中显示完成的图表。

　　[7] add_coordinate():添加一个坐标点。

　　[8] add_coordinate_json():添加多个坐标点作为json。

　　[9] get_coordinate():根据位置查询对应的坐标。

　　3.用Geo模块绘制人口分布图

　　因为各省人口不均匀，所以可以在地图上显示各省人口，分析全国人口相对多和少的省份。

　　1导入中国各省人口数据

　　首先导入中国各省的人口数据，代码如下：

　　Osimport panda as PD #导入库os.chdir(rF:微信官方账号12。人口数据)#设置文件数据存储目录date=pd.read_csv(各省人口。csv ，编码=GBK)#导入数据注：数据来源于《中国统计年鉴》。如果您需要本文中的数据来实现此代码，请参考。

　　显示前几行数据，如下所示：

　　2.在地图上显示各省人口数据的波纹图。

　　根据省份和人口数据，将图表类型设置为chart type。EFFECT_SCATTER，并生成波纹图。具体代码如下：

　　从pyecharts.charts导入地图从pyecharts.charts导入地理从pyecharts导入选项作为opts从pyecharts.globals导入ChartType#导入库geo=geo()geo . add _ schema(map type= China ，item style _ opts=opts . item style opts(color= r ，border _ color= # ffffff )#设置地图类型、背景和边框颜色geo.add(geo )，日期[[省，人口(万人)]。values.tolist()，type _=charttype . effect _ scatter)#添加图表类型，geo . set _ series _ opts(label _ opts=opts . label opts(is _ show=false))#系列配置项如传入数据，忽略标签geo . set _ global _ opts(visual map _ opts=opts . visual mapopts(is _ piece=true，pieces=[{min: 0， max: 1000， label : 0-1000万， color :{ min :1001， max {min: 3001， max: 5000， label: 3001- Max: 8000， label : 5001-8000万， color: yellow}，{min: 8001， max: 12000， label : 8001-12000万， color Title _ opts=opts . Title pts(Title=中国各省人口分布)，)#全局配置项，设置动画，颜色，标题等。 geo . render( population of all provinces 3 . html )#将完成的图表输出为html文件以获得结果：

　　图1中国各省人口分布(万人)

　　如果想在notbook中直接显示地图数据，可以将geo.render()函数改为geo.render_notebook()。从图1可以看出，如果把中国的地图看做一只公鸡，人口比较多的地方主要集中在鸡胸和鸡肚区域。

　　3在地图上显示各省人口数据热图。

　　根据省份和人口数据，在地图上显示相应的数据，设置图表类型为chart type。热图，并生成热图。具体代码如下：

　　#人口分布热图进口OS进口熊猫作为PD从pye图。图表从pye图表导入地图。图表从pye图表导入地理从pye图表导入选项作为选项。globalsinport charttype #导入库os.chdir(rF:微信官方账号12。人口数据)#设置文件数据存储目录date=pd.read_csv(各省人口。 csv ，编码=GBK)#导入数据geo=geo()geo.add _ schema(map type=中国，item style _ opts=opts . itemstyleopts(color= r ，border _ color= # ffffff )，Label _ opts=opts . labe opts(is _ show=true))#设置地图类型，背景和边框颜色geo . add()，日期[[省，人口(万)]。values.tolist()，type _=charttype.heatmap) #传入数据等。geo . Set _ series _ opts(label _ opts=opts . labe opts(is _ show=true))# series配置项，忽略标签geo . Set _ global _ opts(visual map _ opts=opts . visual mapopts()、Title _ opts=opts . Title pts(Title=中国各省人口分布热图，subtitle=数据来源：中国统计年鉴(万人)，pos _ right= center ，pos _ top= 5% )#全局配置项，设置动画geo.render(各省人口热图. html) #将完成的图表输出为html )# file # geo . render _ notebook()#显示地图以获得结果：

　　图2中国各省人口分布热图

　　4.用地图模块绘制人口分布图。

　　地图模块用于绘制人口分布图。代码类似于Geo模块的代码。具体代码如下：

　　#地图地图导入操作系统从pye图表导入熊猫作为PD。图表从pye图表导入地图。图表从pye图表导入地理从pye图表导入选项作为选项。例如，Los导入图表类型os。chdir (r f: 微信官方账号12。人口数据)date=pd.read_csv(各省人口。csv ，encoding= gbk )map=map()map . add( )，date [[省，人口]]。values.tolist()， China )map . set _ global _ opts(visual map _ opts=opts . visualmapopts(is _ piece=true，pieces=[{min: 0， max :11)Label : 0-1000万， color: white}，{min: 1001， max: 3000， Label : 10-3000万， color :青色 }，{min Color :绿色 }，{min: 5001， max :80000Title opts (title=中国各省人口分布，subtitle=数据来源：中国统计年鉴(万人)，pos _ right= center ，pos _ top= 5% )#全球

　　图3中国各省人口分布

　　动词（verb的缩写）中国各省流入广东省人口的动态轨迹

　　1导入中国各省人口迁移数据。首先，导入中国各省人口迁移数据。代码如下：

　　Osimport panda as PD #导入库os.chdir(rF:微信官方账号12。人口数据)#设置文件数据存储目录date=pd.read_csv(迁移数据。csv ，编码=GBK)#导入数据注：数据来自《中国统计年鉴》。如果您需要本文中的数据来实现此代码，请参考。

　　显示前几行数据，如下所示：

　　2.画出人口流入广东的动态轨迹。

　　因为中国人口迁移的数据很多，把所有的数据都画在地图上会比较混乱。因此，本文选取流入广东的人口数据进行绘制和展示，具体编码如下：

　　# mdate=date[date[ count ]100000]sdate=date[date[ to ]=广东] #选择的人口流入地是广州CurrentConfig。ONLINE_HOST=F:/微信官方账号/12。人口数据/pyecharts-assets-master/assets #设置pye charts-assets-master下载路径C=(geo()。Add _ schema (maptype= China ，item style _ opts=opts . itemstyleopts(color= # 323 c48 ，border _ color= white )，Label _ opts=opts . labe opts(is _ show=true))#设置地图类型、背景和边框颜色。Add(，sdate [[from ， count ]]]。values.tolist()，type _=charttype.effect _ scatter，Color=white ，)#添加图表类型，点的颜色等。Add(，sdate [[from ， to ]]]。values.tolist()，type _=charttype.lines，effect_opts=opts。EffectOpts( symbol=SymbolType。ARROW，symbol_size=6，color=white )，linestyle_opts=opts。LineStyleOpts(curve=0.2)，#轨迹曲线曲率)#添加图表类型、符号类型、大小、颜色等。set _ series _ opts(label _ opts=opts . label opts(is _ show=false))#系列配置项，忽略标签。set _ global _ opts(visual map _ opts=opts . visualmapopts(is _ piece=true，pieces=[{min: 0， max: 1000， label: 0-1000 ， color: white {min:1001， max:5000， label:1001-5000 ， color:cyan}，{min:5001， max:10000， label:5001-10000 ， colortitle opts (title=广东人口分布，pos _ right= center ，pos _ top设置动画，颜色，标题等。render(流入广东人口分布. html) #将完成的图表输出为html文件)得到结果：

　　图4流入广东的人口分布

　　从图4可以看出，流入广东的人口最多的省份是广西、湖南、四川，流入广东的人口相对较多的省份也与其地理位置有一定的关系。到目前为止，用Python中的Geo和Map模块绘图已经讲解得很充分了，有兴趣的同学可以自己体会一下。

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