地图相关绘图——basemap

参考1

安装

已安装anaconda的情况，运行一下代码

conda install basemap

绘制地图

需导入的包

# 导入需要的包
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap

绘制简单地图：定义地图中心的经纬度，地图形状等

# 初始化图形
plt.figure(figsize=(8, 8))# 底图：圆形, lat_0：纬度；lon_o: 经度, (113,29)是武汉
m = Basemap(projection='ortho', resolution=None, lat_0=29, lon_0=113)
# 底色
m.bluemarble(scale=0.5)
# m.shadedrelief(scale=0.5)浮雕图像plt.show()

在这里插入图片描述

标出某位置

# 以下三行是为了让matplot能显示中文
from pylab import mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falsefig = plt.figure(figsize=(8, 8))
# 注意几个新增的参数, width和height是用来控制放大尺度的
# 分别代表投影的宽度和高度(8E6代表 8x10^6米)
m = Basemap(projection='lcc', resolution=None,width=8E6, height=8E6,lat_0=23, lon_0=113,)
m.shadedrelief(scale=0.5)# 这里的经纬度是：(经度, 纬度)
x, y = m(113, 23)
plt.plot(x, y, 'o', markersize=5) 
plt.text(x, y, '深圳', fontsize=36, color="black") 
plt.show()

在这里插入图片描述

世界地图——展开的经纬线的平面图

# 导入需要的包
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
from itertools import chaindef draw_map(m, scale=0.2):# 绘制带阴影的浮雕图像m.shadedrelief(scale=scale)# 根据经纬度切割，每13度一条线lats = m.drawparallels(np.linspace(-90, 90, 13))lons = m.drawmeridians(np.linspace(-180, 180, 13))# 集合所有线条lat_lines = chain(*(tup[1][0] for tup in lats.items()))lon_lines = chain(*(tup[1][0] for tup in lons.items()))all_lines = chain(lat_lines, lon_lines)# 循环画线for line in all_lines:line.set(linestyle='-', alpha=0.3, color='w')fig = plt.figure(figsize=(8, 6), edgecolor='w')
m = Basemap(projection='cyl', resolution=None,llcrnrlat=-90, urcrnrlat=90,llcrnrlon=-180, urcrnrlon=180,)draw_map(m)
plt.show()

标出地方，在plt.show()前添加一下代码

def draw_point(m, x, y, name):# 这里的经纬度是：(经度, 纬度)x, y = m(x, y)plt.plot(x, y, 'ok', markersize=5)plt.text(x, y, name, fontsize=12, color="black")
locations = {'泰姬陵': (17, 78),'吉萨金字塔群': (29, 31),'英国的巨石阵': (51, 1),'巴黎圣母院': (48, 2),'卢浮宫': (48, 2),'红场和克里姆林': (55, 37),# ...
}
for loc in locations:print(locations[loc])draw_point(m, locations[loc][1], locations[loc][0], loc)

在这里插入图片描述

地图相关绘图——pyecharts-1.x

安装

下载链接

在这里插入图片描述
注意：pyechartsde 0.5.x与1.x.x 变动较大。这里下载的是最新版本，图片右上角绿色链接可下载旧版本。
版本变动说明

两个版本写法举例

# 0.5.x版本from pyecharts import Barattr = ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]
v1 = [5, 20, 36, 10, 75, 90]
v2 = [10, 25, 8, 60, 20, 80]bar = Bar("柱状图数据堆叠示例")
bar.add("商家A", attr, v1, is_stack=True)
bar.add("商家B", attr, v2, is_stack=True)
bar.render()

# 1.x.x版本import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Barattr = ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]
v1 = [5, 20, 36, 10, 75, 90]
v2 = [10, 25, 8, 60, 20, 80]bar = (Bar().add_xaxis(attr).add_yaxis("商家A", v1, stack="stack1").add_yaxis("商家B", v2, stack="stack1").set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="柱状图数据堆叠示例"))
)
bar.render()

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1.x.x用法说明参考
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绘制地图

绘制简单地图

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
import randomprovince = ['广东', '湖北', '湖南', '四川', '重庆', '黑龙江', '浙江', '山西', '河北', '安徽', '河南', '山东', '西藏']
data = [(i, random.randint(50, 150)) for i in province]_map = (Map().add("销售额", data, "china").set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Map-基本示例"),legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200, is_piecewise=True),))_map.render_notebook()