python可視化地理

⑴ 強烈推薦一款python可視化神器！強烈必備！

Plotly Express 是一個新的高級 Python 可視化庫：它是 Plotly.py 的高級封裝，它為復雜的圖表提供了一個簡單的語法。

受 Seaborn 和 ggplot2 的啟發，它專門設計為具有簡潔，一致且易於學習的 API ：只需一次導入，您就可以在一個函數調用中創建豐富的互動式繪圖，包括分面繪圖（faceting）、地圖、動畫和趨勢線。 它帶有數據集、顏色面板和主題，就像 Plotly.py 一樣。

Plotly Express 完全免費：憑借其寬松的開源 MIT 許可證，您可以隨意使用它（是的，甚至在商業產品中！）。

最重要的是，Plotly Express 與 Plotly 生態系統的其他部分完全兼容：在您的 Dash 應用程序中使用它，使用 Orca 將您的數據導出為幾乎任何文件格式，或使用JupyterLab 圖表編輯器在 GUI 中編輯它們！

用 pip install plotly_express 命令可以安裝 Plotly Express。

一旦導入Plotly Express（通常是 px ），大多數繪圖只需要一個函數調用，接受一個整潔的Pandas dataframe，並簡單描述你想要製作的圖。 如果你想要一個基本的散點圖，它只是 px.scatter（data，x =「column_name」，y =「column_name」）。

以下是內置的 Gapminder 數據集的示例，顯示2007年按國家/地區的人均預期壽命和人均GDP 之間的趨勢：

如果你想通過大陸區分它們，你可以使用 color 參數為你的點著色，由 px 負責設置默認顏色，設置圖例等：

這里的每一點都是一個國家，所以也許我們想要按國家人口來衡量這些點...... 沒問題：這里也有一個參數來設置，它被稱為 size：

如果你好奇哪個國家對應哪個點？ 可以添加一個 hover_name ，您可以輕松識別任何一點：只需將滑鼠放在您感興趣的點上即可！ 事實上，即使沒有 hover_name ，整個圖表也是互動的：

也可以通過 facet_col =」continent「 來輕松劃分各大洲，就像著色點一樣容易，並且讓我們使用 x軸 對數（log_x）以便在我們在圖表中看的更清晰：

也許你不僅僅對 2007年 感興趣，而且你想看看這張圖表是如何隨著時間的推移而演變的。 可以通過設置 animation_frame=「year」 （以及 animation_group =「country」 來標識哪些圓與控制條中的年份匹配）來設置動畫。

在這個最終版本中，讓我們在這里調整一些顯示，因為像「gdpPercap」 這樣的文本有點難看，即使它是我們的數據框列的名稱。 我們可以提供更漂亮的「標簽」 （labels），可以在整個圖表、圖例、標題軸和懸停（hovers）中應用。 我們還可以手動設置邊界，以便動畫在整個過程中看起來更棒：

因為這是地理數據，我們也可以將其表示為動畫地圖，因此這清楚地表明 Plotly Express 不僅僅可以繪制散點圖（不過這個數據集缺少前蘇聯的數據）。

事實上，Plotly Express 支持三維散點圖、三維線形圖、極坐標和地圖上三元坐標以及二維坐標。 條形圖（Bar）有二維笛卡爾和極坐標風格。

進行可視化時，您可以使用單變數設置中的直方圖（histograms）和箱形圖（box）或小提琴圖（violin plots），或雙變數分布的密度等高線圖（density contours）。 大多數二維笛卡爾圖接受連續或分類數據，並自動處理日期/時間數據。 可以查看我們的圖庫 (ref-3) 來了解每個圖表的例子。

數據 探索 的主要部分是理解數據集中值的分布，以及這些分布如何相互關聯。 Plotly Express 有許多功能來處理這些任務。

使用直方圖（histograms），箱形圖（box）或小提琴圖（violin plots）可視化單變數分布：

直方圖：

箱形圖：

小提琴圖：

還可以創建聯合分布圖（marginal rugs），使用直方圖，箱形圖（box）或小提琴來顯示雙變數分布，也可以添加趨勢線。 Plotly Express 甚至可以幫助你在懸停框中添加線條公式和R²值！ 它使用 statsmodels 進行普通最小二乘（OLS）回歸或局部加權散點圖平滑（LOWESS）。

在上面的一些圖中你會注意到一些不錯的色標。 在 Plotly Express 中， px.colors 模塊包含許多有用的色標和序列：定性的、序列型的、離散的、循環的以及所有您喜歡的開源包：ColorBrewer、cmocean 和 Carto 。 我們還提供了一些功能來製作可瀏覽的樣本供您欣賞（ref-3）：

定性的顏色序列：

眾多內置順序色標中的一部分：

我們特別為我們的互動式多維圖表感到自豪，例如散點圖矩陣（SPLOMS）、平行坐標和我們稱之為並行類別的並行集。 通過這些，您可以在單個圖中可視化整個數據集以進行數據 探索 。 在你的Jupyter 筆記本中查看這些單行及其啟用的交互：

散點圖矩陣（SPLOM）允許您可視化多個鏈接的散點圖：數據集中的每個變數與其他變數的關系。 數據集中的每一行都顯示為每個圖中的一個點。 你可以進行縮放、平移或選擇操作，你會發現所有圖都鏈接在一起！

平行坐標允許您同時顯示3個以上的連續變數。 dataframe 中的每一行都是一行。 您可以拖動尺寸以重新排序它們並選擇值范圍之間的交叉點。

並行類別是並行坐標的分類模擬：使用它們可視化數據集中多組類別之間的關系。

Plotly Express 之於 Plotly.py 類似 Seaborn 之於 matplotlib：Plotly Express 是一個高級封裝庫，允許您快速創建圖表，然後使用底層 API 和生態系統的強大功能進行修改。 對於Plotly 生態系統，這意味著一旦您使用 Plotly Express 創建了一個圖形，您就可以使用Themes，使用 FigureWidgets 進行命令性編輯，使用 Orca 將其導出為幾乎任何文件格式，或者在我們的 GUI JupyterLab 圖表編輯器中編輯它 。

主題（Themes）允許您控制圖形范圍的設置，如邊距、字體、背景顏色、刻度定位等。 您可以使用模板參數應用任何命名的主題或主題對象：

有三個內置的 Plotly 主題可以使用， 分別是 plotly， plotlywhite 和 plotlydark。

px 輸出繼承自 Plotly.py 的 Figure 類 ExpressFigure 的對象，這意味著你可以使用任何 Figure 的訪問器和方法來改變 px生成的繪圖。 例如，您可以將 .update（） 調用鏈接到 px 調用以更改圖例設置並添加註釋。 .update（） 現在返回修改後的數字，所以你仍然可以在一個很長的 Python 語句中執行此操作：

在這里，在使用 Plotly Express 生成原始圖形之後，我們使用 Plotly.py 的 API 來更改一些圖例設置並添加註釋。

Dash 是 Plotly 的開源框架，用於構建具有 Plotly.py 圖表的分析應用程序和儀錶板。Plotly Express 產生的對象與 Dash 100％兼容，只需將它們直接傳遞到 dash_core_components.Graph，如下所示： dcc.Graph（figure = px.scatter（...））。 這是一個非常簡單的 50行 Dash 應用程序的示例，它使用 px 生成其中的圖表：

這個 50 行的 Dash 應用程序使用 Plotly Express 生成用於瀏覽數據集的 UI 。

可視化數據有很多原因：有時您想要提供一些想法或結果，並且您希望對圖表的每個方面施加很多控制，有時您希望快速查看兩個變數之間的關系。 這是交互與 探索 的范疇。

Plotly.py 已經發展成為一個非常強大的可視化交互工具：它可以讓你控制圖形的幾乎每個方面，從圖例的位置到刻度的長度。 不幸的是，這種控制的代價是冗長的：有時可能需要多行 Python 代碼才能用 Plotly.py 生成圖表。

我們使用 Plotly Express 的主要目標是使 Plotly.py 更容易用於 探索 和快速迭代。

我們想要構建一個庫，它做出了不同的權衡：在可視化過程的早期犧牲一些控制措施來換取一個不那麼詳細的 API，允許你在一行 Python 代碼中製作各種各樣的圖表。 然而，正如我們上面所示，該控制項並沒有消失：你仍然可以使用底層的 Plotly.py 的 API 來調整和優化用 Plotly Express 製作的圖表。

支持這種簡潔 API 的主要設計決策之一是所有 Plotly Express 的函數都接受「整潔」的 dataframe 作為輸入。 每個 Plotly Express 函數都體現了dataframe 中行與單個或分組標記的清晰映射，並具有圖形啟發的語法簽名，可讓您直接映射這些標記的變數，如 x 或 y 位置、顏色、大小、 facet-column 甚至是 動畫幀到數據框（dataframe）中的列。 當您鍵入 px.scatter（data，x ='col1'，y='col2'） 時，Plotly Express 會為數據框中的每一行創建一個小符號標記 - 這就是 px.scatter 的作用 - 並將 「col1」 映射到 x 位置（類似於 y 位置）。 這種方法的強大之處在於它以相同的方式處理所有可視化變數：您可以將數據框列映射到顏色，然後通過更改參數來改變您的想法並將其映射到大小或進行行分面（facet-row）。

接受整個整潔的 dataframe 的列名作為輸入（而不是原始的 numpy 向量）也允許 px 為你節省大量的時間，因為它知道列的名稱，它可以生成所有的 Plotly.py 配置用於標記圖例、軸、懸停框、構面甚至動畫幀。 但是，如上所述，如果你的 dataframe 的列被笨拙地命名，你可以告訴 px 用每個函數的 labels 參數替換更好的。

僅接受整潔輸入所帶來的最終優勢是它更直接地支持快速迭代：您整理一次數據集，從那裡可以使用 px 創建數十種不同類型的圖表，包括在 SPLOM 中可視化多個維度 、使用平行坐標、在地圖上繪制，在二維、三維極坐標或三維坐標中使用等，所有這些都不需要重塑您的數據！

在 API 級別，我們在 px 中投入了大量的工作，以確保所有參數都被命名，以便在鍵入時最大限度地發現：所有 scatter -類似的函數都以 scatter 開頭（例如 scatter_polar， scatter_ternary）所以你可以通過自動補全來發現它們。 我們選擇拆分這些不同的散點圖函數，因此每個散點圖函數都會接受一組定製的關鍵字參數，特別是它們的坐標系。 也就是說，共享坐標系的函數集（例如 scatter， line ＆ bar，或 scatter_polar， line_polar 和 bar_polar ）也有相同的參數，以最大限度地方便學習。 我們還花了很多精力來提出簡短而富有表現力的名稱，這些名稱很好地映射到底層的 Plotly.py 屬性，以便於在工作流程中稍後調整到交互的圖表中。

最後，Plotly Express 作為一個新的 Python 可視化庫，在 Plotly 生態系統下，將會迅速發展。所以不要猶豫，立即開始使用 Plotly Express 吧！

⑵ Python中除了matplotlib外還有哪些數據可視化的庫

數據可視化是展示數據、理解數據的有效手段，常用的Python數據可視化庫如下：
1.Matplotlib：第一個Python可視化庫，有許多別的程序庫都是建立在其基礎上或者直接調用該庫，可以很方便地得到數據的大致信息，功能非常強大，但也非常復雜。
2.Seaborn：利用Matplotlib，用簡潔的代碼來製作好看的圖表，與Matplotlib最大的區別為默認繪圖風格和色彩搭配都具有現代美感。
3.ggplot：基於R的一個作圖庫的ggplot2，同時利用了源於《圖像語法》中的概念，允許疊加不同的圖層來完成一幅圖，並不適用於製作非常個性化的圖像，為操作的簡潔度而犧牲了圖像的復雜度。
4.Bokeh：與ggplot很相似，但與ggplot不同之處為它完全基於Python而不是從R處引用。長處在於能用於製作可交互、可直接用於網路的圖表。圖表可以輸出為JSON對象、HTML文檔或者可交互的網路應用。
5.Plotly：可以通過Python notebook使用，與bokeh一樣致力於交互圖表的製作，但提供在別的庫中幾乎沒有的幾種圖表類型，如等值線圖、樹形圖和三維圖表。
6.pygal：與Bokeh和Plotly一樣，提供可直接嵌入網路瀏覽器的可交互圖像。與其他兩者的主要區別在於可將圖表輸出為SVG格式，所有的圖表都被封裝成方法，且默認的風格也很漂亮，用幾行代碼就可以很容易地製作出漂亮的圖表。
7.geoplotlib：用於製作地圖和地理相關數據的工具箱。可用來製作多種地圖，比如等值區域圖、熱度圖、點密度圖等，必須安裝Pyglet方可使用。
8.missingno：用圖像的方式快速評估數據缺失的情況，可根據數據的完整度對數據進行排序或過濾，或者根據熱度圖或樹狀圖對數據進行修正。

⑶ 114 11 個案例掌握 Python 數據可視化--美國氣候研究

自哥本哈根氣候會議之後，全球日益關注氣候變化和溫室效應等問題，並於會後建立了全球碳交易市場，分階段分批次減碳。本實驗獲取了美國 1979 - 2011 年間 NASA 等機構對美國各地日均最高氣溫、降雨量等數據，研究及可視化了氣候相關指標的變化規律及相互關系。
輸入並執行魔法命令 %matplotlib inline， 並去除圖例邊框。

數據集介紹：
本數據集特徵包括美國 49 個州（State），各州所在的地區（Region），統計年（Year），統計月（Month），平均光照（Avg Daily Sunlight），日均最大空氣溫度（Avg Daily Max Air Temperature ），日均最大熱指數（Avg Daily Max Heat Index ），日均降雨量（Avg Daily Precipitation ），日均地表溫度（Avg Day Land Surface Temperature）。
各特徵的年度區間為：

導入數據並查看前 5 行。

篩選美國各大區域的主要氣候指數，通過 sns.distplot 介面繪制指數的分布圖。

從運行結果可知：
光照能量密度（Sunlight），美國全境各地區分布趨勢大致相同，均存在較為明顯的兩個峰（強光照和弱光照）。這是因為非赤道國家受地球公轉影響，四季光照強度會呈現出一定的周期變化規律；
從地理區位能看出，東北部光照低谷明顯低於其他三個區域；
日均最高空氣溫度（Max Air Temperature），美國全境各地區表現出較大差異，東北部和中西部趨勢大致相同，氣溫平緩期較長，且包含一個顯著的尖峰；西部地區平緩期最長，全年最高溫均相對穩定；南部分布則相對更為集中；
日均地表溫度（Land Surface Temperature），與最高空氣溫度類似，不同之處在於其低溫區分布更少；
最大熱指數（Max Heat Index），西部與中西部分布較為一致，偏溫和性溫度，東北部熱指數偏高，南部偏低；
降雨量（Precipitation），西部明顯偏小，南部與東北部大致相同，中西部相對較多。

結合地理知識做一個總結:
東北部及大多數中西部地區，屬於溫帶大陸性氣候，四季分明，夏季悶熱，降雨較多。
西部屬於溫帶地中海氣候，全年氣候溫和，並且乾燥少雨，夏季氣候溫和，最高溫度相對穩定。
南部沿海一帶，終年氣候溫暖，夏季炎熱，雨水充沛。

按月計算美國各地區降雨量均值及標准偏差，以均值 ± 一倍標准偏差繪制各地區降雨量誤差線圖。

從運行結果可知：
在大多數夏季月份，西部地區降雨量遠小於其他地區；
西部地區冬季月降雨量高於夏季月；
中西部地區是較為典型的溫帶大陸性氣候，秋冬降雨逐漸減少，春夏降雨逐漸升高；
南部地區偏向海洋性氣候，全年降雨量相對平均。

需要安裝joypy包。

日均最高氣溫變化趨勢
通過 joypy 包的 joyplot 介面，可以繪制帶堆積效應的直方分布曲線，將 1980 年 - 2008 年的日均最高溫度按每隔 4 年的方式繪制其分布圖，並標注 25%、75% 分位數。

從運行結果可知：
1980 - 2008 年區間，美國全境日均最高溫度分布的低溫區正逐漸升高，同時高溫區正逐漸降低，分布更趨向於集中；
1980 - 2008 年區間，美國全境日均最高溫度的 25% 分位數和 75% 分位數有少量偏離但並不明顯。
日均降雨量變化趨勢
同樣的方式對降雨量數據進行處理並查看輸出結果。

篩選出加州和紐約州的日均降雨量數據，通過 plt.hist 介面繪制降雨量各月的分布圖。

從運行結果可知：
加州地區降雨量多集中在 0 - 1 mm 區間，很少出現大雨，相比而言，紐約州則顯得雨量充沛，日均降雨量分布在 2 - 4 mm 區間。

直方圖在堆積效應下會被覆蓋大多數細節，同時表達聚合、離散效應的箱線圖在此類問題上或許是更好的選擇。
通過 sns.boxplot 介面繪制加州和紐約州全年各月降雨量分布箱線圖.

從箱線圖上，我們可以清晰地對比每個月兩個州的降雨量分布，既可以看到集中程度，例如七月的加州降雨量集中在 0.1 - 0.5 mm 的窄區間，說明此時很少會有大雨；又可以看到離散情況，例如一月的加州，箱線圖箱子（box）部分分布較寬，且上方 10 mm 左右存在一個離散點，說明此時的加州可能偶爾地會出現大到暴雨。

視覺上更為美觀且簡約的是擺動的誤差線圖，實驗 「美國全境降雨量月度分布」 將所有類別標簽的 x 位置均放於同一處，導致誤差線高度重合。可通過調節 x 坐標位置將需要對比的序列緊湊排布。

從輸出結果可以看出，加州冬季的降雨量不確定更強，每年的的十一月至次年的三月，存在降雨量大，且降雨量存在忽多忽少的現象（誤差線長）。

上面的實驗均在研究單變數的分布，但經常性地，我們希望知道任意兩個變數的聯合分布有怎樣的特徵。
核密度估計 ， 是研究此類問題的主要方式之一， sns.kdeplot 介面通過高斯核函數計算兩變數的核密度函數並以等高線的形式繪制核密度。

從運行結果可知：
加州在高溫區和低降雨期存在一個較為明顯的高密度分布區（高溫少雨的夏季）；
紐約州在高溫及低溫區均存在一個高密度的分布區，且在不同溫區降雨量分布都較為均勻。

將美國全境的降雨量與空氣溫度通過 plt.hist2d 介面可視化。

從運行結果可知：
美國全境最高密度的日均高溫溫度區域和降雨量區間分別為，78 F （約等於 25 C）和 2.2 mm 左右，屬於相對舒適的生活氣候區間。
美國全境降雨量與空氣溫度的關系-核密度估計
在上面實驗基礎上，在 x， y 軸上分別通過 sns.rugplot 介面繪制核密度估計的一維分布圖，可在一張繪圖平面上同時獲取聯合分布和單變數分布的特徵。

美國全境降雨量與空氣溫度的關系-散點分布和直方分布
sns.jointplot 介面通過柵格的形式，將單變數分布用子圖的形式進行分別繪制，同時通過散點圖進行雙變數關系的展示，也是一種較好的展現數據分布的方式。

上面兩個實驗研究了雙變數分布的可視化，以下研究 3 變數聚合結果的可視化。
通過 sns.heatmap 介面可實現對透視數據的可視化，其原理是對透視結果的值賦予不同的顏色塊，以可視化其值的大小，並通過顏色條工具量化其值大小。

上面的兩個實驗可視化了各州隨年份日均最高溫度的中位數變化趨勢，從圖中並未看出有較為顯著地變化。
以下通過 t 檢驗的方式查看統計量是否有顯著性差異。stats.ttest_ind 介面可以輸出 1980 年 與 2010 年主要氣候指數的顯著性檢驗統計量及 p 值。

從運行結果可以看出：
檢驗結果拒絕了降雨量相等的原假設，即 1980 年 與 2010 年兩年間，美國降雨量是不同的，同時沒有拒絕日均日照、日均最大氣溫兩個變數相等的原假設，說明氣溫未發生顯著性變化。

⑷ python可視化神器——pyecharts庫

無意中從今日頭條中看到的一篇文章，可以生成簡單的圖表。據說一些大數據開發們也是經常用類似的圖表庫，畢竟有現成的，改造下就行，誰會去自己造輪子呢。

pyecharts是什麼？

pyecharts 是一個用於生成 Echarts 圖表的類庫。Echarts 是網路開源的一個數據可視化 JS 庫。用 Echarts 生成的圖可視化效果非常棒， pyecharts 是為了與 Python 進行對接，方便在 Python 中直接使用數據生成圖 。使用pyecharts可以生成獨立的網頁，也可以在flask、django中集成使用。

安裝很簡單：pip install pyecharts

如需使用 Jupyter Notebook 來展示圖表，只需要調用自身實例即可，同時兼容 Python2 和 Python3 的 Jupyter Notebook 環境。所有圖表均可正常顯示，與瀏覽器一致的交互體驗，簡直不要太強大。

參考自pyecharts官方文檔: http://pyecharts.org

首先開始來繪制你的第一個圖表

使用 Jupyter Notebook 來展示圖表，只需要調用自身實例即可

add() 主要方法，用於添加圖表的數據和設置各種配置項

render() 默認將會在根目錄下生成一個 render.html 的文件，文件用瀏覽器打開。

使用主題

自 0.5.2+ 起，pyecharts 支持更換主體色系

使用 pyecharts-snapshot 插件

如果想直接將圖片保存為 png, pdf, gif 格式的文件，可以使用 pyecharts-snapshot。使用該插件請確保你的系統上已經安裝了 Nodejs 環境。

安裝 phantomjs $ npm install -g phantomjs-prebuilt

安裝 pyecharts-snapshot $ pip install pyecharts-snapshot

調用 render 方法 bar.render(path='snapshot.png') 文件結尾可以為 svg/jpeg/png/pdf/gif。請注意，svg 文件需要你在初始化 bar 的時候設置 renderer='svg'。

圖形繪制過程

基本上所有的圖表類型都是這樣繪制的：

chart_name = Type() 初始化具體類型圖表。

add() 添加數據及配置項。

render() 生成本地文件（html/svg/jpeg/png/pdf/gif）。

add() 數據一般為兩個列表（長度一致）。如果你的數據是字典或者是帶元組的字典。可利用 cast() 方法轉換。

多次顯示圖表

從 v0.4.0+ 開始，pyecharts 重構了渲染的內部邏輯，改善效率。推薦使用以下方式顯示多個圖表。如果使是 Numpy 或者 Pandas，可以參考這個示例

當然你也可以採用更加酷炫的方式，使用 Jupyter Notebook 來展示圖表，matplotlib 有的，pyecharts 也會有的

Note： 從 v0.1.9.2 版本開始，廢棄 render_notebook() 方法，現已採用更加  pythonic  的做法。直接調用本身實例就可以了。

比如這樣

還有這樣

如果使用的是自定義類，直接調用自定義類示例即可

圖表配置

圖形初始化

通用配置項

xyAxis：平面直角坐標系中的 x、y 軸。(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline)

dataZoom：dataZoom 組件 用於區域縮放，從而能自由關注細節的數據信息，或者概覽數據整體，或者去除離群點的影響。(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline、Boxplot)

legend：圖例組件。圖例組件展現了不同系列的標記(symbol)，顏色和名字。可以通過點擊圖例控制哪些系列不顯示。

label：圖形上的文本標簽，可用於說明圖形的一些數據信息，比如值，名稱等。

lineStyle：帶線圖形的線的風格選項(Line、Polar、Radar、Graph、Parallel)

grid3D：3D笛卡爾坐標系組配置項，適用於 3D 圖形。（Bar3D, Line3D, Scatter3D)

axis3D：3D 笛卡爾坐標系 X，Y，Z 軸配置項，適用於 3D 圖形。（Bar3D, Line3D, Scatter3D)

visualMap：是視覺映射組件，用於進行『視覺編碼』，也就是將數據映射到視覺元素（視覺通道）

markLine&markPoint：圖形標記組件，用於標記指定的特殊數據，有標記線和標記點兩種。（Bar、Line、Kline）

tooltip：提示框組件，用於移動或點擊滑鼠時彈出數據內容

toolbox：右側實用工具箱

圖表詳細

Bar（柱狀圖/條形圖）

Bar3D（3D 柱狀圖）

Boxplot（箱形圖）

EffectScatter（帶有漣漪特效動畫的散點圖）

Funnel（漏斗圖）

Gauge（儀表盤）

Geo（地理坐標系）

GeoLines（地理坐標系線圖）

Graph（關系圖）

HeatMap（熱力圖）

Kline/Candlestick（K線圖）

Line（折線/面積圖）

Line3D（3D 折線圖）

Liquid（水球圖）

Map（地圖）

Parallel（平行坐標系）

Pie（餅圖）

Polar（極坐標系）

Radar（雷達圖）

Sankey（桑基圖）

Scatter（散點圖）

Scatter3D（3D 散點圖）

ThemeRiver（主題河流圖）

TreeMap（矩形樹圖）

WordCloud（詞雲圖）

用戶自定義

Grid 類：並行顯示多張圖

Overlap 類：結合不同類型圖表疊加畫在同張圖上

Page 類：同一網頁按順序展示多圖

Timeline 類：提供時間線輪播多張圖

統一風格

註：pyecharts v0.3.2以後，pyecharts 將不再自帶地圖 js 文件。如用戶需要用到地圖圖表，可自行安裝對應的地圖文件包。

地圖文件被分成了三個 Python 包，分別為：

全球國家地圖:

echarts-countries-pypkg

中國省級地圖:

echarts-china-provinces-pypkg

中國市級地圖:

echarts-china-cities-pypkg

直接使用python的pip安裝

但是這里大家一定要注意，安裝完地圖包以後一定要重啟jupyter notebook，不然是無法顯示地圖的。

顯示如下：

總得來說，這是一個非常強大的可視化庫，既可以集成在flask、Django開發中，也可以在做數據分析的時候單獨使用，實在是居家旅行的必備神器啊

⑸ Python 數據可視化：地理信息可視化及擴展應用

在上一課中，我們已經介紹過使用 Plotly 實現地理信息可視化的方法。但是，那個工具對我們不是很友好，特別是由於某種不可抗力的存在，可能根本無法調試。

不過，pyecharts 的確在地理信息可視化上做得不錯——如果僅做國內地圖，特別推薦使用，還是通過示例來說明吧。

首先，要安裝地圖文件，安裝方法如下：

不僅可以安裝上述官方提供的地圖文件，還能夠自己製作個性化的地圖擴展， 具體請點擊這里參閱 。

有了上述基礎，就可以進行地理信息可視化了（以下示例的數據源， 請點擊這里查看 ）。

實現上述效果的類是 Geo，默認情況下繪制散點圖，此外可以實現 type='effectScatter'（閃耀的散點圖）和 type='heatmap'（熱圖）。

此圖也是動態交互的，通過左側圖例選擇不同數值范圍，相應地會顯示該范圍內的數據。

如果按照前面所述安裝了各種地圖文件，還可以在 geo.add 方法中規定地理范圍。

在 pyecharts 地圖中認可的城市名稱都如同上述結果顯示的那樣，例如「阜新」，不要寫成「阜新市」。

下面就繪制江蘇省的空氣質量分布圖。

輸出結果：

這里的 geo.add 參數與前面的不同，導致了展示效果的差異。

一直以來，房價都是人們關注的話題，下面就用可視化的方式研究一下近十年（2009—2018 年）全國部分城市平均房價（數據源： https://github.com/qiwsir/DataSet/tree/master/house ）。

輸出結果：

在熱圖查看房價的基礎上，為了更准確查看某些城市的房價走向，可以使用折線圖看看趨勢，例如下列幾個城市。

⑹ Python中數據可視化經典庫有哪些

Python有很多經典的數據可視化庫，比較經典的數據可視化庫有下面幾個。

matplotlib

是Python編程語言及其數值數學擴展包 NumPy 的可視化操作界面。它利用通用的圖形用戶界面工具包，如 Tkinter, wxPython, Qt 或 GTK+，向應用程序嵌入式繪圖提供了應用程序介面。

pyplot 是 matplotlib 的一個模塊，它提供了一個類似 MATLAB 的介面。 matplotlib 被設計得用起來像 MATLAB，具有使用 Python 的能力。

優點：繪圖質量高，可繪制出版物質量級別的圖形。代碼夠簡單，易於理解和擴展，使繪圖變得輕松，通過Matplotlib可以很輕松地畫一些或簡單或復雜的圖形，幾行代碼即可生成直方圖、條形圖、散點圖、密度圖等等，最重要的是免費和開源。

優點：用於創建、操縱和研究復雜網路的結構、以及學習復雜網路的結構、功能及其動力學。

上面是我的回答，希望對您有所幫助！

⑺ python地理圖怎麼實現省份賦值

第一步:安裝pyecharts pyecharts是一款余信搏將python與echarts結合的強大的數據可視化工具,本文使用了0.1.9.4版本 pip install pyecharts==0.1.9.4
第二步:讀取數據 我的數據是在Excel表格里,如下圖豎祥: Execel數據坦態 使用xlrd(沒有就通過pip install xlrd安裝)讀取Excel表格中的數據 # 第一種
第三步:畫圖 chinaMap = Map(width=

⑻ python數據可視化--可視化概述

數據可視化是python最常見的應用領域之一，數據可視化是藉助圖形化的手段將一組數據以圖形的形式表達出來，並利用數據分析和開發工具發現其中未知信息的數據處理過程。

在學術界有一句話廣為流傳，A picture worths thousand words，就是一圖值千言。在課堂上，我經常舉的例子就是大家在刷朋友圈的時候如果看到有人轉發一篇題目很吸引人的文章時，我們都會點擊進去，可能前幾段話會很認真地看，文章很長的時候後面就會一目十行，失去閱讀的興趣。

所以將數據、表格和文字等內容用圖表的形式表達出來，既能提高讀者閱讀的興趣，還能直觀表達想要表達的內容。

python可視化庫有很多，下面列舉幾個最常用的介紹一下。

matplotlib

它是python眾多數據可視化庫的鼻祖，也是最基礎的底層數據可視化第三方庫，語言風格簡單、易懂，特別適合初學者入門學習。

seaborn

Seaborn是在matplotlib的基礎上進行了更高級的API封裝，從而使得作圖更加容易，在大多數情況下使用seaborn能做出很具有吸引力的圖，而使用matplotlib就能製作具有更多特色的圖。應該把Seaborn視為matplotlib的補充，而不是替代物。

pyecharts

pyecharts是一款將python與echarts結合的強大的數據可視化工具，生成的圖表精巧，交互性良好，可輕松集成至 Flask，Sanic，Django 等主流 Web 框架，得到眾多開發者的認可。

bokeh

bokeh是一個面向web瀏覽器的互動式可視化庫，它提供了多功能圖形的優雅、簡潔的構造，並在大型數據集或流式數據集上提供高性能的交互性。

python這些可視化庫可以便捷、高效地生成豐富多彩的圖表，下面列舉一些常見的圖表。

柱形圖

條形圖

坡度圖

南丁格爾玫瑰圖

雷達圖

詞雲圖

散點圖

等高線圖

瀑布圖

相關系數圖

散點曲線圖

直方圖

箱形圖

核密度估計圖

折線圖

面積圖

日歷圖

餅圖

圓環圖

馬賽克圖

華夫餅圖

還有地理空間型等其它圖表，就不一一列舉了，下節開始我們先學習matplotlib這個最常用的可視化庫。

⑼ 【可視化】python地圖可視化_Folium

Folium是Leaflet.js的Python的API，即可以使用Python語言調用Leaflet的地圖可視化能力。
其中，Leaflet是一個非常輕的前端地圖可視化庫。

默認參數為OpenStreetMap地圖，(0,0)經緯度坐標，全球范圍縮放

最簡單的配置，初始化中心位置和縮放尺度

文檔說內置「Mapbox Bright」和「Mapbox Control Room」，本次實驗中無法載入

瓦片地址參考 http://openwhatevermap.xyz

瓦片地址參考頁面頂部鏈接

各種要素可以設置顏色、大小、文字標記等屬性，具體看操作手冊
這里以高德地圖為底圖，添加點、線、面形狀

以高德地圖API的坐標提取器為准，取操場位置的坐標，並打在默認地圖和高德地圖上，可以看到坐標不同

做地圖可視化的方法，通常有

其中

python語言近年來比較熱，也有很多可視化庫可以用，但是在地圖的可視化方面很弱。有一些可視化庫也支持一點點，如plotly內置的mapbox可視化；還有上面提到的的pyecharts可以做形狀，底圖(應該)可以用網路地圖。但是這些或者不靈活、或者限定了底圖，基本能力還是有的，雖然都不全。

背景完，具體內容到頁面頂部。

⑽ Python使用bokeh及folium實現地理位置信息的交互可視化

Talk is cheap，show U the code!

不帶控制項全山埋部顯示分類點

全部數據

部分數據

衛星地圖

civilpy：Python載入basemap繪制慎悉分省地圖 1 贊同 · 1 評論文章寬唯乎