用 Python 繪制中國城市地圖數(shù)據(jù)主要用于對地理數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析。這種方法可以幫助您更直觀地了解數(shù)據(jù)的分布情況，并為您提供關(guān)于數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性的更深入的理解。例如，您可以通過使用地圖數(shù)據(jù)繪制中國城市人口分布圖，以了解每個城市的人口數(shù)量和密度。您還可以通過使用地圖數(shù)據(jù)繪制中國城市的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，以了解每個城市的經(jīng)濟(jì)活動情況，包括貿(mào)易額、工業(yè)產(chǎn)值等。本例，我們利用 pandas 和 pyecharts 來完成相關(guān)需求。
首先生成測試數(shù)據(jù)，并讀取為 pandas 的 DataFrame，隨機(jī)數(shù)據(jù)用 Python 內(nèi)置的 random。
import pandas as pd
import random
random.seed(66)
random.seed(66)
cities = ['北京市', '上海市', '廣州市', '深圳市', '天津市',
'武漢市', '重慶市', '成都市', '東莞市', '西安市',
'沈陽市', '青島市', '大連市', '寧波市', '廈門市',
'長沙市', '哈爾濱市', '南京市', '鄭州市', '合肥市',
'蘇州市', '常州市', '無錫市', '昆明市', '南昌市',
'南寧市', '濟(jì)南市', '長春市', '福州市', '佛山市',
'溫州市', '石家莊市', '太原市', '唐山市', '煙臺市',
'中山市', '泉州市', '南通市', '揚(yáng)州市', '徐州市',
'鹽城市', '淄博市', '洛陽市', '柳州市', '泰州市',
'麗江市', '?？谑?, '三亞市', '長治市', '桂林市',
'大慶市', '蘭州市', '貴陽市', '南陽市', '邯鄲市',
'保定市', '呼和浩特市', '滄州市', '廊坊市', '衡陽市',
'商丘市', '南充市', '臨沂市', '漯河市', '阜陽市',
'景德鎮(zhèn)市', '江門市', '茂名市', '惠州市', '蕪湖市',
'淮安市', '馬鞍山市', '綿陽市', '烏魯木齊市', '拉薩市',
'西寧市', '德陽市', '紹興市', '金華市', '嘉興市']
df = pd.DataFrame({'城市': cities,
'數(shù)值': [random.randint(1, 20) for i in cities]
})
df.head()
'''
城市 數(shù)值
0 北京市 3
1 上海市 10
2 廣州市 14
3 深圳市 8
4 天津市 15
'''
數(shù)據(jù)生成完成，接下來我們開始分析如何完成需求。
Pyecharts是一款開源的 Python 圖表繪制庫，支持多種圖表類型的繪制，例如餅圖，折線圖，散點(diǎn)圖，條形圖，柱形圖等。同時它還支持生成地圖圖表。
使用 Pyecharts 生成地圖圖表需要以下步驟：
pip install pyechartsfrom pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
以上是生成地圖圖表的基本流程。Pyecharts 提供了豐富的配置選項(xiàng)，可以根據(jù)需要調(diào)整圖表樣式。
在這個需求中，我們用它來完成。
先導(dǎo)入相關(guān)的庫，同時將 Notebook 設(shè)置為我們使用的 jupyterlab：
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.globals import CurrentConfig
from pyecharts.charts import Map
import pandas as pd
CurrentConfig.NOTEBOOK_TYPE = 'jupyter_lab'
先將數(shù)據(jù)構(gòu)造成 pyecharts 需要的列表對為元素的列表，這里用到 pandas 的應(yīng)用方法操作：
data = df.loc[:, '城市':].apply(list, axis=1).to_list()
data
'''
[['北京市', 3],
['上海市', 10],
['廣州市', 14],
...
['金華市', 20],
['嘉興市', 17]]
'''
接下來編寫地圖展示功能：
c = (
Map(init_opts=opts.InitOpts(width='1100px', height='1000px'))
.add(
'城市',
data,
'china-cities',
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
is_map_symbol_show=False,
)
.set_global_opts(
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(min_=0,
max_=20,
is_show=False),
legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False)
)
# .render('map_china_cities.html')
)
分別在不同的 jupyterlab 單元格執(zhí)行以下代碼就可以看到地圖可視化效果。
c.load_javascript()
c.render_notebook()
以上 Python 代碼主要是使用了 pyecharts 庫和 pandas 庫來繪制中國地圖，并將某個城市的數(shù)據(jù)可視化展示。
這樣就完成發(fā)需求，可以修改以上參數(shù)的值重新執(zhí)行查看結(jié)果以理解它們的作用。
（完）
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