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pip(3) install pyecharts
此文版本為v1.6
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效果圖
使用Pycharts繪制一個如上圖類似的全球流向圖。
pyecharts里的地理圖標總共有三種—
Geo：地理坐標系，Map：地圖，Bmap:百度地圖。
Map地圖可以繪制全球地圖，但不能繪制帶有流向的效果圖，所以此處需要使用Geo地理坐標系圖。
Geo圖的類型有scatter(散點圖)，effectScatter(漣漪散點圖)，heatmap(熱力圖)，lines(流向圖)。
散點圖不用說，就是正常的散點圖。漣漪散點圖類似帶有波紋的散點圖，像水的漣漪效果一樣。
效果如下：
熱力圖也不用說，就是正常的熱力圖效果。
我們需要繪制的是流向圖。
# 導入Geo包，注意1.x版本的導入跟0.x版本的導入差別
from pyecharts.charts import Geo
# 導入配置項
from pyecharts import options as opts
# ChartType：圖標類型，SymbolType：標記點類型
from pyecharts .globals import ChartType, SymbolType
geo = Geo()
# 地圖類型，世界地圖可換為world
geo.add_schema(maptype="china")
# 添加數據點
geo.add("",[("北京",10),("上海",20),("廣州",30),("成都",40),("哈爾濱",50)],type_=ChartType.EFFECT_SCATTER)
# 添加流向，type_設置為LINES，漣漪配置為箭頭，提供的標記類型包括 'circle', 'rect', 'roundRect', 'triangle',
#'diamond', 'pin', 'arrow', 'none'
geo.add("geo-lines",
[("上海","廣州"),
("上海","新疆"),
("上海","哈爾濱"),
("成都","北京"),
("哈爾濱","廣州")],
type_=ChartType.LINES,
effect_opts=opts.EffectOpts(symbol=SymbolType.ARROW,symbol_size=5,color="yellow"),
linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(curve=0.2),
is_large=True)
# 不顯示標簽
geo.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
# 設置圖標標題，visualmap_opts=opts.VisualMapOpts()為左下角的視覺映射配置項
geo.set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(),title_opts=opts.TitleOpts(title="Geo-Lines"))
# 直接在notebook里顯示圖表
geo.render_notebook()
# 生成html文件，可傳入位置參數
geo.render("mychart.html")
效果如圖：
在繪制國內的流向圖的時候是沒有問題的，但是當我們把地點換為國際城市或者其他國家的時候就是報錯了。
因為Geo圖的坐標引用自pyecharts.datasets.city_coordinates.json。我們打開這和文件可以看到國內的城市坐標。這個文件里的全部數據都是國內的城市，當我們想繪制全球的流向圖的時候，Geo引用找不到國際地點就i會報錯了。
解決辦法有兩個：
1.新增坐標點
def add_coordinate( # 坐標地點名稱 name: str, # 經度 longitude: Numeric, # 緯度 latitude: Numeric, )
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts .globals import ChartType, SymbolType, GeoType
geo = Geo()
# 新增坐標點，添加名稱跟經緯度
geo.add_coordinate(name="China",longitude=104.195,latitude=35.675)
geo.add_coordinate(name="Australia",longitude=133.775,latitude=-25.274)
geo.add_coordinate(name="Brazil",longitude=-51.925,latitude=-14.235)
geo.add_coordinate(name="South Africa",longitude=22.937,latitude=-30.559)
geo.add_coordinate(name="India",longitude=78.962,latitude=20.593)
geo.add_coordinate(name="Peru",longitude=-75.015,latitude=-9.189)
geo.add_coordinate(name="Iran",longitude=53.688,latitude=32.427)
geo.add_coordinate(name="Ukraine",longitude=31.165,latitude=48.379)
geo.add_coordinate(name="Canada",longitude=-106.346,latitude=56.130)
geo.add_coordinate(name="Mongolia",longitude=103.847,latitude=46.862)
geo.add_coordinate(name="Russia",longitude=37.618,latitude=55.751)
geo.add_coordinate(name="Mauritania",longitude=21.008,latitude=-10.941)
geo.add_coordinate(name="Kazakhstan",longitude=66.924,latitude=48.019)
geo.add_coordinate(name="UAE",longitude=53.848,latitude=23.424)
geo.add_coordinate(name="Malaysia",longitude=101.976,latitude=4.210)
geo.add_coordinate(name="New Zealand",longitude=174.886,latitude=-40.900)
geo.add_coordinate(name="Indonesia",longitude=113.921,latitude=-0.789)
geo.add_coordinate(name="Sweden",longitude=18.643,latitude=60.128)
geo.add_coordinate(name="Mexico",longitude=-102.553,latitude=23.634)
geo.add_coordinate(name="Sierra Leone",longitude=-11.779,latitude=8.461)
# 添加數據項
geo.add_schema(maptype="world")
geo.add("",[("Australia",128326),
("Brazil",44037),
("South Africa",7649),
("India",3562),
("Peru",2779),
("Iran",2698),
("Ukrainie",2040),
("Canada",1792),
("Mongolia",1514),
("Russia",1069),
("Mauritania",1374),
("Kazakhsan",701),
("UAE",490),
("Malaysia",554),
("New Zealand",422),
("Indonesia",148),
("Sweden",113),
("Mexico",121),
("Sierra Leone",109),
],type_=ChartType.EFFECT_SCATTER)
# 繪制流向
geo.add("流向圖",[
("Australia","China"),
("Brazil","China"),
("South Africa","China"),
("India","China"),
("Peru","China"),
("Iran","China"),
("Ukraine","China"),
("Canada","China"),
("Mongolia","China"),
("Russia","China"),
("Mauritania","China"),
("Kazakhstan","China"),
("UAE","China"),
("Malaysia","China"),
("New Zealand","China"),
("Indonesia","China"),
("Sweden","China"),
("Mexico","China"),
("Sierra Leone","China"),
],
type_= GeoType.LINES,
effect_opts=opts.EffectOpts(symbol=SymbolType.ARROW,symbol_size=5,color="yellow"),
linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(curve=0.2),
)
geo.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
geo.set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=130000),title_opts=opts.TitleOpts(title="mygeo"))
geo.render()
效果如下：顏色表示各數據點大小。（用線條粗細表示大小還不知道，知道的盆友可以告訴我）
這種添加坐標點的辦法太麻煩了，需要手動一個個添加，十分不方便。
2.添加坐標點文件。
以JSON文件格式批量新增坐標點。
def add_coordinate_json(
# json 文件格式的坐標數據
# 格式如下
# {
# "阿城": [126.58, 45.32],
# "阿克蘇": [80.19, 41.09]
# }
json_file: str
)
如果我們有一份全球的數據坐標點文件我們就可以使用這個添加文件的方式批量導入坐標點。
geo.add_coordinate_json(json_file="world_country.json")
可以直接用這一步替代添加坐標點的步驟。
world_country.json如下圖所示。
它是一個各個國家的名稱及坐標點文件。導入之后就可以添加數據項了。
還可以直接把這個文件追加到pyechats.datasets.city_coordinates.json文件里 ，這樣就可以一勞永逸，下次直接寫國家名稱的時候就可以讀取到。
繪制全球流向圖就完成了。
其他細節可以參考官方文檔：http://pyecharts.org/#/zh-cn/
渲染成圖片
API：
def make_snapshot( # 渲染引擎，可選 selenium 或者 phantomjs engine: Any, # 傳入 HTML 文件路徑 file_name: str, # 輸出圖片路徑 output_name: str, # 延遲時間，避免圖還沒渲染完成就生成了圖片，造成圖片不完整 delay: float = 2, # 像素比例，用于調節圖片質量 pixel_ratio: int = 2, # 渲染完圖片是否刪除原 HTML 文件 is_remove_html: bool = False, # 瀏覽器類型，目前僅支持 Chrome, Safari，使用 snapshot-selenium 時有效 browser: str = "Chrome", **kwargs, )
使用：
from pyecharts.render import make_snapshot from snapshot_selenium import snapshot make_snapshot(snapshot,"全球流向.html","流向2.png",delay=5)
以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持億速云。
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