Pythonデータの可視化のpyechartsに基づいて実現する地理図表の描画

一、例：Baiduの移動
Baiduの地図春節の人口移動のビッグデータ（Baiduの移動と略称）は、Baiduが2014年春の運送期間に発表した技術プロジェクトです。Baiduの移動はビッグデータを利用して、その所有するLBS（地理的位置に基づくサービス）のビッグデータを計算し分析して、採用する可視化の方式を採用して、動的、即時、直感的に中国の春節前後の人口の大移動の軌跡と特徴を展示しています。
URL：https://qianxi.baidu.com/2021/

二、基礎文法の紹介
構文
説明
from pyecharts.chartimport Geo
インポート先ライブラリ
Geo()
Pyecharts地理図表の描画
.add_map（maptype=「china」）
地図の種類
.add()
データを追加
.set_global_opts()
グローバル設定項目を設定
三、中国の地図の制作
インスタンスコード:

from pyecharts.charts import Geo
import pyecharts.options as opts
from commons import Faker
 
(
    Geo()
    .add_schema(maptype='china')    #          
    .add(series_name='', data_pair=[(i, j) for i, j in zip(Faker.provinces, Faker.values())])
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title='    '),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
#             is_piecewise=True   #       
        )
    )
).render()

実行結果:

四、中国地図（特効散点図）
インスタンスコード:

from pyecharts.charts import Geo
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.globals import ChartType
from commons import Faker
 
(
    Geo()
    .add_schema(maptype='china')     #          
    .add(series_name='', data_pair=[(i, j) for i, j in zip(Faker.provinces, Faker.values())],
        type_=ChartType.EFFECT_SCATTER)
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title='    (     )'),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
            is_piecewise=True
        )
    )
).render()

実行結果:

五、中国人口地理移動図の制作
 インスタンスコード:

from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts.globals import ChartType, SymbolType
import pyecharts.options as opts
 
#     （    ）
city_num = [('  ', 105), ('  ', 70), ('  ', 99), ('  ', 80)]
start_end = [('  ', '  '), ('  ', '  '), ('  ', '  ')]
 
(
    Geo()
    .add_schema(maptype='china', itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color='#323c48', border_color='#111'))   #       
    .add('', data_pair=city_num, color='white')    #         （ ）
    .add('', data_pair=start_end, type_=ChartType.LINES,   #    
         effect_opts=opts.EffectOpts(symbol=SymbolType.ARROW,color='blue', symbol_size=7))   #       
).render()

実行結果:

六、熱力図：広東地図の熱力図は1を描きます。
インスタンスコード:

from pyecharts.faker import Faker
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts.globals import ChartType
 
c = (
    Geo()
    .add_schema(maptype="  ", itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="#323c48", border_color="#111"),)
    .add("",[list(z) for z in zip(Faker.guangdong_city, Faker.values())],type_=ChartType.HEATMAP)
    .set_global_opts(
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(),
        title_opts=opts.TitleOpts(title="       "),
    )
)
 
c.render()

実行結果:

七、熱力図：広東地図熱力図2
 インスタンスコード:

from pyecharts.charts import Map
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.globals import ChartType
 
c = (
    Map()
    .add('', [list(z) for z in zip(Faker.guangdong_city, Faker.values())], "  ")
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="Map-    "),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(),
    )
)
 
c.render()

実行結果:

ここでPythonデータの可視化についてpyechartsに基づいて実施された地理図表の作成に関する記事を紹介します。もっと関連するpyechartsは地理図表の内容を書いています。以前の文章を検索してください。または下記の関連記事を引き続きご覧ください。これからもよろしくお願いします。