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Geo函数怎么在Pyecharts中使用-创新互联

这篇文章将为大家详细讲解有关Geo函数怎么在Pyecharts 中使用,文章内容质量较高,因此小编分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

创新互联长期为成百上千家客户提供的网站建设服务,团队从业经验10年,关注不同地域、不同群体,并针对不同对象提供差异化的产品和服务;打造开放共赢平台,与合作伙伴共同营造健康的互联网生态环境。为雨山企业提供专业的做网站、网站建设,雨山网站改版等技术服务。拥有十余年丰富建站经验和众多成功案例,为您定制开发。

一、Pyeharts简介

pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。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,方便在 Python 中直接使用数据生成图。

新的Pyecharts库版本是v1,且与老版本 v0.5.X 是不兼容的,v0.5.X版本也已不再维护。新旧版本的Geo有着较大改动,本篇均是基于旧版本0.5.11

二、Pyecharts安装

pyecharts的安装说明很简单,也有很多大佬写了过程,本篇不赘述,主要说一下指定版本的问题。

安装pyecharts

Pyecharts v1版本的安装可使用pip install pyecharts -U

Pyecharts v0.5.X版本的安装可使用pip install pyecharts==0.5.11

安装对应的地图拓展

pip install echarts-countries-pypkg 
pip install echarts-china-provinces-pypkg 
pip install echarts-china-cities-pypkg 
pip install echarts-china-counties-pypkg
pip install echarts-china-misc-pypkg

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)

中国区县地图:echarts-china-counties-pypkg

中国大区地图:echarts-china-misc-pypkg(如:华南、华北等)

三、Geo常用参数说明

1、创建Geo:geo=Geo()

geo=Geo()是画出地图的背景。

Geo(title,subtitle,width,height,title_pos,title_top,title_color,subtitle_color,title_text_size,subtitle_text_size,background_color,page_title,renderer,is_animation)

各参数说明如下。

实际使用过程中,我们其实经常用到的就几个参数,如title,width,height,background_color,只要搞这几个基本就够用了,所有参数都有默认值,这意味着在最极端情况下,直接用Geo()也可以,不过画出来的就是一张白纸罢了。

Init docstring:
  :param title:
   主标题文本,支持换行,默认为 ""
  :param subtitle:
   副标题文本,支持换行,默认为 ""
  :param width:
   画布宽度,默认为 800(px)
  :param height:
   画布高度,默认为 400(px)
  :param title_pos:
   标题距离左侧距离,默认为'left',有'auto', 'left', 'right',
   'center'可选,也可为百分比或整数
  :param title_top:
   标题距离顶部距离,默认为'top',有'top', 'middle', 'bottom'可选,
   也可为百分比或整数
  :param title_color:
   主标题文本颜色,默认为 '#000'
  :param subtitle_color:
   副标题文本颜色,默认为 '#aaa'
  :param title_text_size:
   主标题文本字体大小,默认为 18
  :param subtitle_text_size:
   副标题文本字体大小,默认为 12
  :param background_color:
   画布背景颜色,默认为 '#fff'
  :param page_title:
   指定生成的 html 文件中  标签的值。默认为 'Echarts'
  :param renderer:
   指定使用渲染方式,有 'svg' 和 'canvas' 可选,默认为 'canvas'。
   3D 图仅能使用 'canvas'。
  :param extra_html_text_label:
   额外的 HTML 文本标签,(<p> 标签)。类型为 list,list[0] 为文本内容,
   list[1] 为字体风格样式(选填)。如 ["this is a p label", "color:red"]
  :param is_animation:
   是否开启动画,默认为 True。V0.5.9+</pre><p>举例子:</p><pre>from pyecharts import Geo
 
geo =Geo("Geo地图示例", "副标题",width=500, height=500, title_pos='center',title_top=20, title_color="#2E2E2E",
   subtitle_color='#aaa',title_text_size=16,subtitle_text_size=12,background_color='#EEEEE8',
   page_title='Echarts',renderer='canvas',is_animation=True)
 
geo</pre><p><img src="/upload/otherpic39/826.jpg" alt="Geo函数怎么在Pyecharts 中使用"></p><h4>2、geo.add_coordinate()新增坐标点</h4><p>geo.add_coordinate()的作用就是新增,比如现在调用一张广州地图,现在要在显示一个特定的点“测试1”,像这样的点就必须用add_coordinate新增进去,否则会报错(ValueError: No coordinate is specified for 测试1)。</p><p>geo.add_coordinate(点名称,经度,纬度),3个参数都是必填项</p><p>geo.add_coordinate('测试点1',113.40,23.07)</p><h4>3、geo.add()展示坐标点</h4><p>geo.add()的作用就是将点展示到上面加载的地图上,add有一大堆的参数,最常用的是series_name、names、value、type、maptype、is_visualmap、visual_range、visual_text_color、symbol_size,其中series_name、names、value、maptype这四个是必填项</p><pre># 系列名称,用于 tooltip 的显示,legend 的图例筛选。
 series_name: str,
 
 # 数据项 (坐标点名称)
 names:list
 
 # 数据项 (坐标点值)
 value: list
 
 # Geo 图类型,有 scatter, effectScatter, heatmap, lines 4 种
 type: 默认"scatter",
 
 # 是否选中图例
 is_selected: 默认True,
 
 # 标记图形形状,circle,pin,rect,diamon,roundRect,arrow,triangle
 symbol: 默认circle,
 
 # 标记的大小
 symbol_size: 默认12,
 
 # 系列 label 颜色
 color: 默认None,
 
 # 是否是多段线,在画 lines 图情况下
 is_polyline: 默认 False,
 
 # 是否启用大规模线图的优化,在数据图形特别多的时候(>=5k)可以开启
 is_large: 默认 False,
 
 # 特效尾迹的长度。取从 0 到 1 的值,数值越大尾迹越长。
 trail_length:默认 0.2
 
 # 地图选择,如广东、广州、china
 maptype
 
 #不知道什么作用,只知道默认Ture
 is_random
 
 #是否开启鼠标缩放和平移漫游。'scale'缩放、'move'平移、'True'都开启
 is_roam:默认True
 
 #显示图例条
 is_visualmap:默认True
 
 #图例条范围
 visual_range
 
 #图例条颜色
 visual_text_color
 
 #常态下地图的颜色
 geo_normal_color
 
 #触发下地图的颜色(鼠标放在地图上)
 geo_emphasis_color
 
 #涟漪的多少,当type="effectScatter"时才有效
 effect_scale
 
 #显示标签
 is_label_show
 
 #标签颜色
 label_text_color
 
 #标签位置(inside,top,bottom,left,right)
 label_pos:默认"inside"
 
 #边界颜色
 border_color</pre><p>举例子</p><pre>from pyecharts import Geo
 
districts=['荔湾区', '花都区', '番禺区','测试点1']
value = [ 200, 200,300,400]
 
geo =Geo("Geo地图示例", "副标题",width=500, height=500, title_pos='center',title_top=20, title_color="#2E2E2E",
   subtitle_color='#aaa',title_text_size=16,subtitle_text_size=12,background_color='#EEEEE8',
   page_title='Echarts',renderer='canvas',is_animation=True)
 
geo.add_coordinate('测试点1',113.40,23.07)
geo.add("系列名1", 
  districts, value,type="effectScatter",is_selected=True,symbol='circle',symbol_size=20,color=None,
  maptype='广州',is_roam=True,is_visualmap=True, visual_range=[0,500],visual_text_color="#2E2E2E",
  geo_normal_color="#323c48",geo_emphasis_color='#2a033d', effect_scale=3,
  is_label_show=True,label_text_color="#00FF00",label_pos="inside"
  )
 
geo.render("广州测试2.html")
geo</pre><p><img src="/upload/otherpic39/827.jpg" alt="Geo函数怎么在Pyecharts 中使用"></p><p>在这里有2个问题还没解决。第一、不知道is_random参数的作用,感觉不管是True或False都没影响;第二、如上图的series_name “系列名1”,不知道如何改变它的位置,如移动到左边右边等。</p><h4>4、geo.render()保存文件</h4><p>geo.render()很简单了,就是将地图保存为文件出来,render只有一个参数,就是path路径</p><pre>geo.render("广州测试2.html")</pre><p><strong>补充:Pyecharts v1 Geo库的一些更新与应用</strong></p><p>最近在利用Python进行爬虫的过程中,需要对网页中爬取的数据做一些可视化的处理,其中有部分数据是关于地区分布的,在地图上标注出具体的参数分布将使得数据更加的直观与生动。</p><p>地图标注的工具我选择使用的是Pyecharts库中Geo,运行在Pycharm下,值得注意的是,新的Pyecharts库版本是v1, 是新的版本,且与老版本 v0.5.X 是不兼容的,v0.5.X版本也已不再维护,所以建议以后尽量应用新的v1版,本文也将在此对其进行一些Geo库的更新应用的说明。</p><p>Pyecharts v1版本的安装可使用pip install pyecharts -U,也可直接在Pycharm中安装Pyecharts,其说明文档地址为https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro</p><p>Pyecharts v0.5.X版本的安装可使用pip install pyecharts==0.5.11,其说明文档地址为https://05x-docs.pyecharts.org/#/zh-cn/prepare</p><p>新版本Pyecharts中的地理图表Geo有着较大的改动,总的一个最直观的更新感受是,新的库没有以前那么繁琐了,应用起来更简单直接。因为本人刚接触Python,很多东西也是刚刚入门,现阶段也只是达到能够初步使用Geo的程度,在探索使用新版本的过程中发现网上关于新板Pyecharts的说明很少,所以在这里将自己遇到的一些问题以及自己的一些见解整理出来,以下的一些说明与理解可能较为粗浅,万望各位读者见谅。</p><p>Geo:地理坐标系</p><p>Geo作为一个地理坐标标注的工具,在功能上新老版本基本是一致的,但在细节上却有着很大的差别,这也导致了新旧代码是完全不通用的。</p><h4>1. 创建Geo:geo = Geo()</h4><p>在v0.5.X版本中在创建geo的过程中是可以对其进行一些基本参数设定的</p><p>如以说明文档中的例子:</p><pre>geo = Geo("全国主要城市空气质量", "data from pm2.5", title_color="#fff", title_pos="center", width=1200, height=600, background_color="#404a59", )</pre><p>可以设定主标题,副标题,标题颜色为止,图表大小,背景颜色等。</p><p>但在新版本中继续按照这样的格式进行创建时,编译器报错AttributeError: 'str' object has no attribute 'get',没有这样的对象。在新版文档中对Geo是直接进行创建的geo = Geo(),其实这样创建基本也就可以了,但是如果你真的想对其进行更多的参数设置,当然也是可以的。</p><p>在新的库中,对Geo的操作统一放在init_opts中,对其进行更改需要统一的对类opts.InitOpts进行修改,这里我们就需要引入from pyecharts import options as opts才能进行调用。</p><p>具体的InitOpts包括以下一些参数</p><pre>class InitOpts(BasicOpts):
 def __init__(
  self,
  width: str = "900px",
  height: str = "500px",
  chart_id: Optional[str] = None,
  renderer: str = RenderType.CANVAS,
  page_title: str = CurrentConfig.PAGE_TITLE,
  theme: str = ThemeType.WHITE,
  bg_color: Union[str, dict] = None,
  js_host: str = "",
  animation_opts: Union[AnimationOpts, dict] = AnimationOpts(),
 ):
  self.opts: dict = {
   "width": width,
   "height": height,
   "chart_id": chart_id,
   "renderer": renderer,
   "page_title": page_title,
   "theme": theme,
   "bg_color": bg_color,
   "js_host": js_host,
   "animationOpts": animation_opts,
  }</pre><p>需要注意的是对opt.InitOpts直接进行配置的话,只能对部分参数进行更改,如bg_color等,而width,height等参数是固定的无法修改的,比如如果这样设定</p><pre>geo = Geo(init_opts = opts.InitOpts("aaa", width = 400, height = 200, bg_color = "#404a59"))</pre><p>将报TypeError: init() got multiple values for argument 'width'多赋值的错误。好在新版本除了提供Opts 配置项作为参数传入,还提供了原生 dict 作为参数配置,所有参数均可以自己任意定义,具体操作代码是</p><pre>geo = Geo(init_opts = {"width":1600,"chart_id":"ceshi","bg_color":"#404a59"})</pre><p>这里发现了一个奇怪的现象,当更改height参数时,将直接导致地图标注无图像,至今未明白其中的原因。</p><h4>2.add_schema设置</h4><p>add_schema是Geo下的一个函数,具体功能是对地图的参数与功能进行一些配置,主要包括有</p><pre>def add_schema(
 # 地图类型,具体参考 pyecharts.datasets.map_filenames.json 文件
 maptype: str = "china",
 
 # 是否开启鼠标缩放和平移漫游。
 is_roam: bool = True,
 
 # 当前视角的缩放比例。默认为 1
 zoom: Optional[Numeric] = None,
 
 # 当前视角的中心点,用经纬度表示。例如:center: [115.97, 29.71]
 center: Optional[Sequence] = None,
 
 # # 标签配置项,参考 `series_options.LabelOpts`
 label_opts: Union[opts.LabelOpts, dict, None] = None,
 
 # 地图区域的多边形 图形样式。
 itemstyle_opts: Union[opts.ItemStyleOpts, dict, None] =None,
 
 # 高亮状态下的多边形样式
 emphasis_itemstyle_opts: Union[opts.ItemStyleOpts, dict,None] = None,
 
 # 高亮状态下的标签样式。
 emphasis_label_opts: Union[opts.LabelOpts, dict, None] =None,
):</pre><p>这里我只使用过maptype,zoom,label_opts的设置,具体设置如下</p><pre>geo.add_schema(maptype = "china", zoom = 1, label_opts = opts.LabelOpts(is_show=True))</pre><p>maptype可替换成世界地图,省份地图等,地图资源可通过以下</p><pre>pip install echarts-countries-pypkg
pip install echarts-china-provinces-pypkg
pip install echarts-china-cities-pypkg
pip install echarts-china-counties-pypkg
pip install echarts-china-misc-pypkg</pre><p>zoom是缩放设置,label_opts是标签设置,如同1中的设置,这里也是可以通过原生dict进行自定义设置的。</p><h4>3.add_coordinate设置:新增坐标点</h4><p>Geo中可以自己增加需要标注的坐标点,通过设置地点,经度,纬度这三个参数即可完成添加。</p><pre>def add_coordinate(
 # 坐标地点名称
 name: str,
 # 经度
 longitude: Numeric,
 # 纬度
 latitude: Numeric,
)</pre><p>这个函数和旧版是一致的,应用也非常简单,此处不再多加赘述,举一个简单的例子</p><pre>geo.add_coordinate("标注地点", 120, 80)</pre><h4>4.add设置:显示与图例筛选</h4><p>这是Geo中最主要的函数模块,可供设置的参数类型也比较多,新版的add函数结构与以前相比也有较大的改动,相关的参数如下所示</p><pre>def add(
 # 系列名称,用于 tooltip 的显示,legend 的图例筛选。
 series_name: str,
 
 # 数据项 (坐标点名称,坐标点值)
 data_pair: Sequence,
 
 # Geo 图类型,有 scatter, effectScatter, heatmap, lines 4 种,建议使用
 # from pyecharts.globals import GeoType
 # GeoType.GeoType.EFFECT_SCATTER,GeoType.HEATMAP,GeoType.LINES
 type_: str = "scatter",
 
 # 是否选中图例
 is_selected: bool = True,
 
 # 标记图形形状
 symbol: Optional[str] = None,
 
 # 标记的大小
 symbol_size: Numeric = 12,
 
 # 系列 label 颜色
 color: Optional[str] = None,
 
 # 是否是多段线,在画 lines 图情况下
 is_polyline: bool = False,
 
 # 是否启用大规模线图的优化,在数据图形特别多的时候(>=5k)可以开启
 is_large: bool = False,
 
 # 特效尾迹的长度。取从 0 到 1 的值,数值越大尾迹越长。默认值 0.2
 trail_length: Numeric = 0.2,
 
 # 开启绘制优化的阈值。
 large_threshold: Numeric = 2000,
 
 # 标签配置项,参考 `series_options.LabelOpts`
 label_opts: Union[opts.LabelOpts, dict] = opts.LabelOpts(),
 
 # 涟漪特效配置项,参考 `series_options.EffectOpts`
 effect_opts: Union[opts.EffectOpts, dict] = opts.EffectOpts(),
 
 # 线样式配置项,参考 `series_options.LineStyleOpts`
 linestyle_opts: Union[opts.LineStyleOpts, dict] = opts.LineStyleOpts(),
 
 # 提示框组件配置项,参考 `series_options.TooltipOpts`
 tooltip_opts: Union[opts.TooltipOpts, dict, None] = None,
 
 # 图元样式配置项,参考 `series_options.ItemStyleOpts`
 itemstyle_opts: Union[opts.ItemStyleOpts, dict, None] = None,
)</pre><p>其中,新旧版本较大的一个不同是,旧版的地点和值分开配置给attr和value,旧版的典型示例如下</p><pre>from pyecharts import Geo
 
data = [
 ("海门", 9), ("鄂尔多斯", 12), ("招远", 12), ("舟山", 12), ("齐齐哈尔", 14), ("盐城", 15)
]
geo = Geo(
 "全国主要城市空气质量",
 "data from pm2.5",
 title_color="#fff",
 title_pos="center",
 width=1200,
 height=600,
 background_color="#404a59",
)
attr, value = geo.cast(data)
geo.add("", attr, value, type="effectScatter", is_random=True, effect_scale=5)
geo.render()</pre><p>而新版的add函数将地点和值放在了一个数据项里,</p><pre>geo.add("", [attr, value], type_=ChartType.HEATMAP, symbol_size = 12, label_opts = opts.LabelOpts(is_show=False))</pre><p>其他一些参数配置大致与以前是一致的,配置方式也可同样参照1中的方式进行。</p><p>在运行中发现一个有趣的问题,如一个个对坐标进行显示插入</p><pre>geo.add_coordinate("测试点1", 20, 40)
geo.add("haha1", [("测试点1", 60)])
geo.add_coordinate("测试点2", 60, 80)
geo.add("haha2", [("测试点2", 60)])</pre><p>这样运行是没有问题的,但如果对列表中的项进行批量的插入,如</p><pre>for i in range(num):
 geo.add_coordinate(address[i], lng[i], lat[i])
 geo.add("", [(address[i],60)])</pre><p>这样做是会报错的,具体原因不是太明白,无奈只能进行如下修改</p><pre>for i in range(num):
 geo.add_coordinate(address[i], lng[i], lat[i])
geo.add("", [(address[i],60) for i in range(num)])</pre><p>关于Geo函数怎么在Pyecharts 中使用就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。</p>                                                <br>
                                                标题名称:Geo函数怎么在Pyecharts中使用-创新互联                                                <br>
                                                本文链接:<a href="http://lswzjz.com/article/dcdgsg.html">http://lswzjz.com/article/dcdgsg.html</a>
                                            </div>
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                                                </div>
                                            </div>
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