前言

前面我们学习了如何利用提供的数据来对数据进行处理，然后以折线图的形式展现出来，那么今天我将为大家分享如何将提数据以地图的形式展现。

如何绘制地图

前面我们绘制折线图需要用到 pyecharts.charts 模块下的 Line 方法，那么要绘制地图我们需要用到 pyecahrts.charts 模块下的 Map 方法。基本思想跟绘制折线图是相似的，不同的就是绘制折线图使用的数据是列表，列表中的每个元素是 字典 ，而绘制地图的数据也是列表，但每个元素是 元组。

导入模块

from pyecharts.charts import Map

创建空地图

map = Map()

提供测试用例

data = [("北京市",499),("上海市",399),("广东省",299),("湖北省",199),("湖南省",99)
]

这里需要注意，我们的数据要和地图上的数据保持一致，例如：地图上是北京市，如果我们用北京，就会出问题。

将数据添加进地图中

map.add("测试地图",data,"china")

第一个参数是绘制的地图的名称。第二个参数是添加的数据，第三个参数是什么类型的地图，默认是中国地图。

生成带有数据的地图

map.render()

当然这种地图看的很单调，我们同样可以添加一些配置项来更生动的展现数据。

添加配置项

map.set_global_opts(title_opts=TitleOpts(title="这是一个测试地图",pos_left="center",pos_bottom="1%"),  # 标题visualmap_opts=VisualMapOpts(is_show=True,  # 是否显示视觉映射is_piecewise=True,  # 是否允许自定义颜色pieces=[{"min": 1,"max": 99,"label": "1-99","color": "#125616"},{"min": 100,"max": 199,"label": "100-199","color": "#121d56"},{"min": 200,"max": 299,"label": "200-299","color": "#56124d"},{"min": 300,"max": 399,"label": "300-399","color": "#565212"},{"min": 400,"max": 499,"label": "400-499","color": "#e53436"},])  # 这里如果我们不知道相对应的颜色的代码的话，我们可以去自行去搜索
)

这里需要注意：我们的数据的范围应该与颜色的范围对应，数据的范围应该在设置的颜色的范围内。例如如果你的数据中没有大于500的数据，那么你设置的颜色的范围也不应该包含大于500的范围段。

根据已有数据绘制地图

这里我们的提供的数据是关于中国各省疫情确诊人数的。如果大家也想练手的话，欢迎私信我拿数据。

我们先看看数据的层次。

我们先获取到所有省份的确诊人数。

import json# 打开数据所在文件
f = open("D:/桌面/疫情.txt","r",encoding="UTF8")# 读取数据
data = f.read()f.close()# 将JSON数据转换为python数据
data_dict = json.loads(data)
province_data_list = data_dict["areaTree"][0]["children"]

将获取到的数据装进元组中。

data_list = []
# 将数据放入元组中
for i in province_data_list:province_name = i["name"]province_data = i["total"]["confirm"]data_list.append((province_name,province_data))

绘制地图

map = Map()map.add("各省份确诊人数", data_list, "china")map.set_global_opts(title_opts=TitleOpts(title="全国疫情图",pos_left="center",pos_bottom="1%"),visualmap_opts=VisualMapOpts(is_show=True,is_piecewise=True,pieces=[{"min": 1, "max": 99, "label": "1-99人", "color": "#cfe4c4"},{"min": 100, "max": 999, "label": "100-999人", "color": "#c4d2e4"},{"min": 1000, "max": 4999, "label": "1000-4999人", "color": "#e3c4e4"},{"min": 5000, "max": 9999, "label": "5000-9999人", "color": "#e4c4d5"},{"min": 10000, "max": 99999, "label": "10000-99999人", "color": "#e4cac4"},])
)map.render("全国疫情图.html")  # 我们可以为形成的html文件命名

整体代码展示

import json
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.options import TitleOpts,VisualMapOptsmap = Map()# 打开数据所在文件
f = open("D:/桌面/疫情.txt","r",encoding="UTF8")# 读取数据
data = f.read()f.close()# 将JSON数据转换为python数据
data_dict = json.loads(data)
province_data_list = data_dict["areaTree"][0]["children"]data_list = []
# 将数据放入元组中
for i in province_data_list:province_name = i["name"]province_data = i["total"]["confirm"]data_list.append((province_name,province_data))map = Map()map.add("各省份确诊人数", data_list, "china")map.set_global_opts(title_opts=TitleOpts(title="全国疫情图",pos_left="center",pos_bottom="1%"),visualmap_opts=VisualMapOpts(is_show=True,is_piecewise=True,pieces=[{"min": 1, "max": 99, "label": "1-99人", "color": "#cfe4c4"},{"min": 100, "max": 999, "label": "100-999人", "color": "#c4d2e4"},{"min": 1000, "max": 4999, "label": "1000-4999人", "color": "#e3c4e4"},{"min": 5000, "max": 9999, "label": "5000-9999人", "color": "#e4c4d5"},{"min": 10000, "max": 99999, "label": "10000-99999人", "color": "#e4cac4"},# {"min": 1000000, "max": "10万+", "label": "1000000-10万+", "color": "#e4cac4"}])
)map.render("全国疫情图.html")