python的pyecharts库如何区域地图可视化?

在业务数据统计分析中基本都会涉及到各省区的分析,数据可视化是数据分析的一把利器,这些省区的数据一般会用地图可视化出来,这样一些规律可以被一面了然发现

地图有很多可视化类型,比如:基本地理图、热力图、路径图、涟漪图 等,本篇文章主要介绍 热力图,使用的工具百度开源 pyecharts

模拟数据以十一期间全国旅游景点热度为例(虚构数据)


pyecharts 中自带了一些城市的经纬度,在画图时只要列出城市 or 省份的名字,即可在地图中自动展示,pyecharts会根据城市 or 省份的名字自动提取到经纬度

下面用模拟数据中 城市热度 列来进行热力图可视化

下面用模拟数据中 经度维度热度 列来进行热力图可视化

没有现成的方法用来直接导入自定义坐标,需要先把自定义坐标写在json文件中,然后再通过加载文件实现导入,而没有一个直接导入自定义坐标的方法,这个可以从源码中看出来,如果有一个 add_coordinate_dict 函数就完美了

我们通常用经纬度来表示一个地理位置,但是由于一些原因,我们从不同渠道得到的经纬度信息可能并不是在同一个坐标系下。

  • 高德地图、腾讯地图以及谷歌中国区地图使用的是GCJ-02坐标系
  • 百度地图使用的是BD-09坐标系

不同的坐标系之间可能有几十到几百米的偏移,所以在开发基于地图的产品,或者做地理数据可视化时,我们需要修正不同坐标系之间的偏差。

WGS-84(World Geodetic System, WGS)是使用最广泛的坐标系,也是世界通用的坐标系,GPS设备得到的经纬度就是在WGS84坐标系下的经纬度。通常通过底层接口得到的定位信息都是WGS84坐标系

GCJ-02(G-Guojia国家,C-Cehui测绘,J-Ju局),又被称为火星坐标系,是一种基于WGS-84制定的大地测量系统,由中国国测局制定。此坐标系所采用的混淆算法会在经纬度中加入随机的偏移。

国家规定,中国大陆所有公开地理数据都需要至少用GCJ-02进行加密,也就是说我们从国内公司的产品中得到的数据,一定是经过了加密的。绝大部分国内互联网地图提供商都是使用GCJ-02坐标系,包括高德地图,谷歌地图中国区等。

BD-09(Baidu, BD)是百度地图使用的地理坐标系,其在GCJ-02上多增加了一次变换,用来保护用户隐私。从百度产品中得到的坐标都是BD-09坐标系


以上是自己实践中遇到的一些问题,分享出来供大家参考学习,欢迎关注微信公众号:DataShare ,不定期分享干货

pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。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。使用pyecharts可以生成独立的网页,也可以在flask、django中集成使用。

如需使用 Jupyter Notebook 来展示图表,只需要调用自身实例即可,同时兼容 Python2 和 Python3 的 Jupyter Notebook 环境。所有图表均可正常显示,与浏览器一致的交互体验,简直不要太强大。

  ECharts是什么?下面是来自官方的介绍:

底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender,提供直观,生动,可交互,可高度个性化定制的数据可视化图表。创新的拖拽重计算、数据视图、值域漫游等特性大大增强了用户体验,

赋予了用户对数据进行挖掘、整合的能力。 支持折线图(区域图)、柱状图(条状图)、散点图(气泡图)、K线图、饼图(环形图)、雷达图(填充雷达图)、和弦图、

力导向布局图、地图、仪表盘、漏斗图、事件河流图等12类图表,同时提供标题,详情气泡、图例、值域、数据区域、时间轴、工具箱等7个可交互组件,支持多图表、组件的联动和混搭展现。

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