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2023-11-16 09:10:40

一、Pyecharts简介和安装

1. 简介

Echarts 是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 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。

简洁的 API 设计，使用如丝滑般流畅，支持链式调用
囊括了 30+ 种常见图表，应有尽有
支持主流 Notebook 环境，Jupyter Notebook 和 JupyterLab
可轻松集成至 Flask，Sanic，Django 等主流 Web 框架
高度灵活的配置项，可轻松搭配出精美的图表
详细的文档和示例，帮助开发者更快的上手项目
多达 400+ 地图文件，并且支持原生百度地图，为地理数据可视化提供强有力的支持

pyecharts版本v0.5.x 和 v1 间不兼容，v1 是一个全新的版本，语法也有很大不同。

2. 安装

安装pyecharts

pip install pyecharts -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

import pyecharts

print(pyecharts.__version__)         # 查看当前pyecharts版本

安装相关的地图扩展包

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple echarts-countries-pypkg   		# 全球国家地图
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple echarts-china-provinces-pypkg   # 中国省级地图
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple echarts-china-cities-pypkg      # 中国市级地图
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple echarts-china-counties-pypkg    # 中国县区级地图

二、地图可视化

1. 世界地图

利用 Starbucks.csv 中的数据，首先计算每个国家(Country)对应的门店数量，然后使用世界地图可视化展示星巴克门面店在全球的数量分布。

# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
@File    ：demo1.py
@Author  ：叶庭云
@CSDN    ：https://yetingyun.blog.csdn.net/
"""
import pandas as pd
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.globals import ThemeType, CurrentConfig

CurrentConfig.ONLINE_HOST = 'D:/python/pyecharts-assets-master/assets/'

# pandas读取csv文件里的数据
df = pd.read_csv("Starbucks.csv")['Country']
# 统计各个地区星巴克门店数量
data = df.value_counts()
datas = [(i, int(j)) for i, j in zip(data.index, data.values)]


# 实例化一个Map对象
map_ = Map(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.PURPLE_PASSION))
# 世界地图
map_.add("门店数量", data_pair=datas, maptype="world")
map_.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))   # 不显示label
map_.set_global_opts(
     title_opts=opts.TitleOpts(title="星巴克门店数量在全球分布", pos_left='40%', pos_top='10'),   # 调整title位置
     legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
     visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=13608, min_=1, is_piecewise=True,
     pieces=[{"max": 9, "min": 1, "label": "1-9", "color": "#00FFFF"},        # 分段  添加图例注释和颜色
          {"max": 99, "min": 10, "label": "10-99", "color": "#A52A2A"},
          {"max": 499, "min": 100, "label": "100-499", "color": "#0000FF	"},
          {"max": 999, "min": 500, "label": "500-999", "color": "#FF00FF"},
          {"max": 2000, "min": 1000, "label": "1000-2000", "color": "#228B22"},
          {"max": 3000, "min": 2000, "label": "2000-3000", "color": "#FF0000"},
          {"max": 20000, "min": 10000, "label": ">=10000", "color": "#FFD700"}
             ])
     )

# 渲染在网页上
map_.render('星巴克门店在全球的分布.html')

运行效果如下：

2. 国家地图

涟漪散点图

利用 china.csv 中的数据，首先计算每个城市(City)对应的门店数量，然后使用 pyecharts 包内 Geo 模块绘制星巴克门面店在中国各城市的数量分布的涟漪散点地图。

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