展开

关键词

Python Geo 地图

参考:# https://github.com/pyecharts/pyecharts/blob/master/example/geo_example.py python -m pip install echarts-countries-pypkg python -m pip install echarts-china-provinces-pypkg python -m pip install echarts-china-cities-pypkg python -m pip install echarts-china-counties-pypkg python -m pip install echarts-china-misc-pypkg : c = ( Geo() .add_schema(maptype="china") .add("geo", [list(z) for z in Geo() .add_schema(maptype="china") .add("geo", [list(z) for z in zip(Faker.provinces,

13930

干货 | 使用pyecharts绘制交互式动态地图

说到pyecharts,相信很多人不会陌生,一个优秀的python可视化包。 pip install pyecharts 本文python版本为3.6,演示环境为jupyter notebook。 c = ( Geo() .add_schema(maptype="china") .add("geo", [list(z) for z in zip(Faker.provinces -基本示例"), ) ) c.render_notebook()# 显示地图 大家可能会觉得这这代码怎么看起来怪怪的,Geo()模块后面连着很多函数,这其实是python的链式调用,使代码更加简洁 pyecharts所有方法都支持链式调用,当然如果你喜欢单独调用也可以的,像这样: geo = Geo() geo.add_schema(maptype="china") geo.add("geo",

7320
  • 广告
    关闭

    腾讯云+社区系列公开课上线啦!

    Vite学习指南,基于腾讯云Webify部署项目。

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    python pyecharts地理数据可视化 绘制地理图表

    Python 是一门富有表达力的语言,很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时,pyecharts 诞生了。 options as opts from pyecharts.globals import ThemeType, CurrentConfig CurrentConfig.ONLINE_HOST = 'D:/python CurrentConfig.ONLINE_HOST = 'D:/python/pyecharts-assets-master/assets/' # pandas读取csv文件数据 df = pd.read_csv from pyecharts.globals import ChartType, SymbolType, CurrentConfig CurrentConfig.ONLINE_HOST = 'D:/python import Faker from pyecharts.globals import GeoType, CurrentConfig CurrentConfig.ONLINE_HOST = 'D:/python

    4.7K41

    【Rust日报】2020-03-23 geo, geo-types, 和 geo-json 新版本发布!

    geo, geo-types, 和 geo-json 新版本发布! geo, geo-types, 和 geojson 新版本发布,现在已经更新到crates.io. 有不少non-breaking的更新,添加了不少新的功能特征: 增加了大量的一级文档,同时加了很多扩展型的例子,特别是很多crate库中geo生态中 相互操作性的例子文档。 一些新的算法,特别是在Chamberlain-Duquette领域 geojson 和 geo 类型的 From 和 TryFrom实现。 New version of unsafe Qt bindings for Rust is released 我用Rust语言重写Python VM,欢迎大家提意见反馈。 I've written a Python VM in Rust and open for any feedback

    28320

    Python】用pyecharts绘制我国人口分布和迁移地图

    一直很好奇我国人口分布和迁移情况,所以想用Python分析一下。 由于我国省份较多,把数据放在地图上展示会更加清晰,故本文用Python中的pyecharts库进行人口分布和迁移绘图展示。 pyecharts的地图数据主要来源于两个模块,一是Map,二是Geo。 Map模块主要实现“世界”、“国家”、“省”、“县市”等行政地图的显示,而Geo主要实现热力图等功能地图的显示。 本文致力于让大家学会用Python在地图上进行数据展示。 本文目录 安装pyecharts库 Geo和Map模块主要函数 用Geo模块绘制人口分布图 3.1 导入我国各省人口数据 3.2 在地图上展示各省人口数据涟漪图 3.3 在地图上展示各省人口数据热力图 至此,在Python中用Geo和Map模块绘图已全部讲解完毕,感兴趣的同学可以自己实现一遍 ?

    1.2K31

    Python 撸一个全国疫情地图,其实一点都不难

    首先我们假设Python的基本环境已经搭建好了,Let's begin。 一、爬取数据 1)安装常用的python爬虫工具:beautifulsoup4、requests pip install requests pip install beautifulsoup4 2)找一个数据源 图5 数据的获取 我们可以看到数据是从哪个接口获取的,那么我们只需要在Python中抓取这个接口返回的数据即可,事情变得非常简单了。 3)python抓取数据 import requests import json url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo? geo = ( Geo(init_opts = opts.InitOpts(width="1200px",height="600px",bg_color="#404a59",page_title

    1.1K11

    python可视化来分析全国疫情

    很长一段时间在python下出图都是使用matplotlib,其好处就是应用比较广泛,文档很容易找,不过出的图微显丑陋。 pyecharts 是百度的echarts基于python的实现,可以很方便的直接在python里进行调用。其出的图相当漂亮。但由于版本原因,一些方法可能和老的版本会有不同。 一、安装 我这里使用的python版本是python3.7,使用pyecharts也是最新的。使用pip安装还是比较简单的。 python可视化来分析全国疫情代码 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Geo from pyecharts.globals = Geo() geo.add_schema(maptype="china") geo.add( "geo", [list(z) for z in zip(province, val1

    24410

    地图可视化不只是pyecharts.map

    导读:地图可视化是一种非常直观的数据分析结果展现形式,python有很多可视化库可以实现,pyecharts就是很多python爱好者喜爱的实现地图可视化方法之一。 主要包括以下方式: python之pyecharts 百度之Echarts office之Excel和ppt 商业智能软件Tableau 02 pyecharts python爱好者实现地图可视化时的首选库莫过于 pyecharts生成的杭州市地图 Geo类生成地图 与Map类似,Geo也可以通过设置maptype参数选择地图类型,默认是china,所支持方法与Map类似,具体可详细参考相关文档。 03 Echarts 实际上,pyecharts之所以如此强大,是发挥了python胶水语言的特性得以引入Echarts。 06 对比与总结 可视化地图是一种常用的可视化展现形式,实现手段也多种多样 python的pyecharts库是基于百度Echarts库实现的,常用Map、Geo两个类制图,接口丰富、设置多样,图表美观且支持交互

    80320

    就是这么简单,Pyecharts绘制可视化地图!

    用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒,pyecharts 是为了与 Python 进行对接,方便在 Python 中直接使用数据生成图。 安装 首先需要安装python第三方包 -- pyecharts, 目前最新版本为1.8.1。 Geo:地理坐标系 (https://pyecharts.org/#/zh-cn/geography_charts? 二、Geo Geo 图类型,使用type_: str = "scatter" 参数控制。 有 scatter, effectScatter, heatmap, lines4 种。 /pyecharts-assets-master/assets/' geo = ( Geo(init_opts=opts.InitOpts(width='1000px',

    1.1K20

    Pyecharts绘制地图 流入地图 热力图

    用 Echarts 生成的图可视化效果很不错,Pyecharts库是用来与 Python 进行对接,方便 Python 直接使用数据生成图。 要实现数据地图功能要安装部分地图扩展。 from pyecharts.charts import Geo from pyecharts import options as opts from pyecharts.globals import ChartType, SymbolType geo = Geo() # 地图类型,世界地图可换为world geo.add_schema(maptype="china") # 添加数据点 geo.add from pyecharts.charts import Geo from pyecharts import options as opts from pyecharts.globals import GeoType geo = Geo() geo.add_schema(maptype="china") # 添加数据点 geo.add("", [("天津", 1), ("拉萨", 10), ("新疆

    1.2K30

    python最全画地图,可视化数据

    先说说我用地图做什么了:微信好友全国分布,显示票房省份数据,全国评分显示等等,我这个语言能力很是头疼啊,进入正题吧 地图会闪动,bulingbuling的那种 这里选用的是pyecharts模块,虽然python $ pip install echarts-china-misc-pypkg $ pip install echarts-united-kingdom-pypkg 主要地图来源于这两个 Map, Geo from pyecharts import Map, Geo 先定义一下数据 # 世界地图数据 value = [95.1, 23.2, 43.3, 66.4, 88.5] attr= [ html") 空气质量评分.png 如果地图显示不全或只显示南海诸岛问题,请查看我的这篇文章: https://www.jianshu.com/p/20fd061d0b96 关注公众号:Python 疯子 后台回复: pyecharts 获取源代码 分享最实用的Python功能,欢迎您的关注 Python疯子

    4.8K50

    Map图,散点地图,柱状图,都很精美!

    这是我最近两天,完成的一个全国各省市本科院校数量对比分析图,共包括:Map组件高校分布图、Geo散点图、柱状图。 1) 高校分布Map图 各省颜色表示院校数量 ? 2) 高校分布Geo+散点图 另一种表达方式:散点大小表示高校数量 ? 3) 本科院校数Top10 ? 需要以上三个Python完整源码,以及之前所有可视化作品源码的,只需在下面公众号里回复:geo

    29020

    就业寒冬,从拉勾招聘看Python就业前景

    关键词:python 搜索范围:全国 数据时效:2019.05.05 #! 如用户需要用到地图图表(Geo、Map),可自行安装对应的地图文件包。 = Geo("Python岗位城市分布地图", "数据来源拉勾", title_color="#fff", title_pos="center", width=1200 岗位城市分布地图_scatter.html") geo = Geo("Python岗位城市分布地图", "数据来源拉勾", title_color="#fff", 由此可见,python的岗位薪资多数在10k~20k,想从事Python行业的可以把工作年限和薪资结合起来参考一下。 学历要求 + 工作年限 ?

    35940

    一周好文推荐

    commandments-for-event-driven-architecture 日志结构化的重要性 https://engineering.grab.com/structured-logging 基于Python https://medium.com/@achilleus/https-medium-com-joins-in-apache-spark-part-3-1d40c1e51e1c cockroach关于geo-partitioning or archival partitioning的讨论 https://www.cockroachlabs.com/blog/geo-partitioning-two/? Lambda函数介绍 https://www.pythonforthelab.com/blog/intro-to-python-lambda-functions/ 使用Pytype检测Python类型错误 https://medium.freecodecamp.org/how-to-quickly-find-type-issues-in-your-python-code-with-pytype-c022782f61c3

    21310

    python使用pyecharts绘制地图

    用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒,pyecharts 是为了与 Python 进行对接,方便在 Python 中直接使用数据生成图。 地图文件被分成了三个 Python 包,分别为: 全球国家地图: echarts-countries-pypkg (1.9MB) 中国省级地图: echarts-china-provinces-pypkg (730KB) 中国市级地图: echarts-china-cities-pypkg (3.8MB) 直接使用python的pip安装: 选择自己需要的安装的地图 pip install echarts-countries-pypkg : Bar(柱状图/条形图) Bar3D(3D 柱状图) Boxplot(箱形图) EffectScatter(带有涟漪特效动画的散点图) Funnel(漏斗图) Gauge(仪表盘) Geo from pyecharts import Map, Geo 先定义一下数据 # 世界地图数据 value = [95.1, 23.2, 43.3, 66.4, 88.5] attr= ["China

    2.4K20

    你知道你的微信好友可视化后是什么样子吗?

    最近看到一篇文章是玩了玩把自己的微信好友信息进行了可视化,结合了 pyecharts 和 wxpy 这两个库实现的,推荐给大家看看~ 转载来源 公众号:Python 编程与实战 “ 阅读本文大概需要 ” 前言 最近在研究 pyecharts 的用法,它是 Python 的一个可视化工具,然后就想着结合微信来一起玩 不多说,直接看效果: ? ? 在 pyecharts 中地理坐标图主要是基于 Geo 模块 def geo_base(): city_data = get_data() geo = Geo(init_opts=opts.InitOpts geo.png 热力图 热力图也是基于 Geo 模块 唯一的区别在 add 函数中 type 的为 heatmap 代码如下: def heat_map(): city_data = get_data () geo = Geo(init_opts=opts.InitOpts(theme="vintage")) for city in city_data: try:

    64820

    我用Python又爬虫了拉钩招聘,给你们看看2019市场行情

    (带有涟漪特效动画的散点图) Funnel(漏斗图) Gauge(仪表盘) Geo(地理坐标系) Graph(关系图) HeatMap(热力图) Kline(K线图) Line(折线/面积图) Line3D 如用户需要用到地图图表(Geo、Map),可自行安装对应的地图文件包。 岗位各城市数量.html') # 生成本地 HTML 文件 地图分布展示(这个场景意义不大,不过多分析) from pyecharts import Geo city_datas = [('北京' = Geo("Python岗位城市分布地图", "数据来源拉勾", title_color="#fff", title_pos="center", width=1200 岗位城市分布地图_scatter.html") geo = Geo("Python岗位城市分布地图", "数据来源拉勾", title_color="#fff",

    52930

    就业寒冬,从拉勾招聘看Python就业前景

    如用户需要用到地图图表(Geo、Map),可自行安装对应的地图文件包。 地图分布展示(这个场景意义不大,不过多分析) from pyecharts import Geo city_datas = [('北京', 149), ('上海', 95), ('深圳', 77), = Geo("Python岗位城市分布地图", "数据来源拉勾", title_color="#fff", title_pos="center", width=1200 岗位城市分布地图_scatter.html") geo = Geo("Python岗位城市分布地图", "数据来源拉勾", title_color="#fff", 由此可见,python的岗位薪资多数在10k~20k,想从事Python行业的可以把工作年限和薪资结合起来参考一下。 学历要求 + 工作年限 ?

    38320

    拉勾网真实数据展示Python岗位就业情况

    关键词:python 搜索范围:全国 数据时效:2019.05.05 #! 如用户需要用到地图图表(Geo、Map),可自行安装对应的地图文件包。 = Geo("Python岗位城市分布地图", "数据来源拉勾", title_color="#fff", title_pos="center", width=1200 岗位城市分布地图_scatter.html") geo = Geo("Python岗位城市分布地图", "数据来源拉勾", title_color="#fff", 由此可见,python的岗位薪资多数在10k~20k,想从事Python行业的可以把工作年限和薪资结合起来参考一下。 学历要求 + 工作年限 ?

    44530

    相关产品

    • 消息队列 TDMQ

      消息队列 TDMQ

      消息队列 TDMQ 是基于 Apache 顶级开源项目Pulsar自研的金融级分布式消息中间件,是一款具备跨城高一致、高可靠、高并发的分布式消息队列,拥有原生Java 、 C++、Python、GO 多种API, 支持 HTTP 协议方式接入,可为分布式应用系统提供异步解耦和削峰填谷的能力,同时也具备互联网应用所需的海量消息堆积、高吞吐、可靠重试等特性。

    相关资讯

    热门标签

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券