python可视化地理

⑴ 强烈推荐一款python可视化神器！强烈必备！

Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库：它是 Plotly.py 的高级封装，它为复杂的图表提供了一个简单的语法。

受 Seaborn 和 ggplot2 的启发，它专门设计为具有简洁，一致且易于学习的 API ：只需一次导入，您就可以在一个函数调用中创建丰富的交互式绘图，包括分面绘图（faceting）、地图、动画和趋势线。 它带有数据集、颜色面板和主题，就像 Plotly.py 一样。

Plotly Express 完全免费：凭借其宽松的开源 MIT 许可证，您可以随意使用它（是的，甚至在商业产品中！）。

最重要的是，Plotly Express 与 Plotly 生态系统的其他部分完全兼容：在您的 Dash 应用程序中使用它，使用 Orca 将您的数据导出为几乎任何文件格式，或使用JupyterLab 图表编辑器在 GUI 中编辑它们！

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

一旦导入Plotly Express（通常是 px ），大多数绘图只需要一个函数调用，接受一个整洁的Pandas dataframe，并简单描述你想要制作的图。 如果你想要一个基本的散点图，它只是 px.scatter（data，x =“column_name”，y =“column_name”）。

以下是内置的 Gapminder 数据集的示例，显示2007年按国家/地区的人均预期寿命和人均GDP 之间的趋势：

如果你想通过大陆区分它们，你可以使用 color 参数为你的点着色，由 px 负责设置默认颜色，设置图例等：

这里的每一点都是一个国家，所以也许我们想要按国家人口来衡量这些点...... 没问题：这里也有一个参数来设置，它被称为 size：

如果你好奇哪个国家对应哪个点？ 可以添加一个 hover_name ，您可以轻松识别任何一点：只需将鼠标放在您感兴趣的点上即可！ 事实上，即使没有 hover_name ，整个图表也是互动的：

也可以通过 facet_col =”continent“ 来轻松划分各大洲，就像着色点一样容易，并且让我们使用 x轴 对数（log_x）以便在我们在图表中看的更清晰：

也许你不仅仅对 2007年 感兴趣，而且你想看看这张图表是如何随着时间的推移而演变的。 可以通过设置 animation_frame=“year” （以及 animation_group =“country” 来标识哪些圆与控制条中的年份匹配）来设置动画。

在这个最终版本中，让我们在这里调整一些显示，因为像“gdpPercap” 这样的文本有点难看，即使它是我们的数据框列的名称。 我们可以提供更漂亮的“标签” （labels），可以在整个图表、图例、标题轴和悬停（hovers）中应用。 我们还可以手动设置边界，以便动画在整个过程中看起来更棒：

因为这是地理数据，我们也可以将其表示为动画地图，因此这清楚地表明 Plotly Express 不仅仅可以绘制散点图（不过这个数据集缺少前苏联的数据）。

事实上，Plotly Express 支持三维散点图、三维线形图、极坐标和地图上三元坐标以及二维坐标。 条形图（Bar）有二维笛卡尔和极坐标风格。

进行可视化时，您可以使用单变量设置中的直方图（histograms）和箱形图（box）或小提琴图（violin plots），或双变量分布的密度等高线图（density contours）。 大多数二维笛卡尔图接受连续或分类数据，并自动处理日期/时间数据。 可以查看我们的图库 (ref-3) 来了解每个图表的例子。

数据 探索 的主要部分是理解数据集中值的分布，以及这些分布如何相互关联。 Plotly Express 有许多功能来处理这些任务。

使用直方图（histograms），箱形图（box）或小提琴图（violin plots）可视化单变量分布：

直方图：

箱形图：

小提琴图：

还可以创建联合分布图（marginal rugs），使用直方图，箱形图（box）或小提琴来显示双变量分布，也可以添加趋势线。 Plotly Express 甚至可以帮助你在悬停框中添加线条公式和R²值！ 它使用 statsmodels 进行普通最小二乘（OLS）回归或局部加权散点图平滑（LOWESS）。

在上面的一些图中你会注意到一些不错的色标。 在 Plotly Express 中， px.colors 模块包含许多有用的色标和序列：定性的、序列型的、离散的、循环的以及所有您喜欢的开源包：ColorBrewer、cmocean 和 Carto 。 我们还提供了一些功能来制作可浏览的样本供您欣赏（ref-3）：

定性的颜色序列：

众多内置顺序色标中的一部分：

我们特别为我们的交互式多维图表感到自豪，例如散点图矩阵（SPLOMS）、平行坐标和我们称之为并行类别的并行集。 通过这些，您可以在单个图中可视化整个数据集以进行数据 探索 。 在你的Jupyter 笔记本中查看这些单行及其启用的交互：

散点图矩阵（SPLOM）允许您可视化多个链接的散点图：数据集中的每个变量与其他变量的关系。 数据集中的每一行都显示为每个图中的一个点。 你可以进行缩放、平移或选择操作，你会发现所有图都链接在一起！

平行坐标允许您同时显示3个以上的连续变量。 dataframe 中的每一行都是一行。 您可以拖动尺寸以重新排序它们并选择值范围之间的交叉点。

并行类别是并行坐标的分类模拟：使用它们可视化数据集中多组类别之间的关系。

Plotly Express 之于 Plotly.py 类似 Seaborn 之于 matplotlib：Plotly Express 是一个高级封装库，允许您快速创建图表，然后使用底层 API 和生态系统的强大功能进行修改。 对于Plotly 生态系统，这意味着一旦您使用 Plotly Express 创建了一个图形，您就可以使用Themes，使用 FigureWidgets 进行命令性编辑，使用 Orca 将其导出为几乎任何文件格式，或者在我们的 GUI JupyterLab 图表编辑器中编辑它 。

主题（Themes）允许您控制图形范围的设置，如边距、字体、背景颜色、刻度定位等。 您可以使用模板参数应用任何命名的主题或主题对象：

有三个内置的 Plotly 主题可以使用， 分别是 plotly， plotlywhite 和 plotlydark。

px 输出继承自 Plotly.py 的 Figure 类 ExpressFigure 的对象，这意味着你可以使用任何 Figure 的访问器和方法来改变 px生成的绘图。 例如，您可以将 .update（） 调用链接到 px 调用以更改图例设置并添加注释。 .update（） 现在返回修改后的数字，所以你仍然可以在一个很长的 Python 语句中执行此操作：

在这里，在使用 Plotly Express 生成原始图形之后，我们使用 Plotly.py 的 API 来更改一些图例设置并添加注释。

Dash 是 Plotly 的开源框架，用于构建具有 Plotly.py 图表的分析应用程序和仪表板。Plotly Express 产生的对象与 Dash 100％兼容，只需将它们直接传递到 dash_core_components.Graph，如下所示： dcc.Graph（figure = px.scatter（...））。 这是一个非常简单的 50行 Dash 应用程序的示例，它使用 px 生成其中的图表：

这个 50 行的 Dash 应用程序使用 Plotly Express 生成用于浏览数据集的 UI 。

可视化数据有很多原因：有时您想要提供一些想法或结果，并且您希望对图表的每个方面施加很多控制，有时您希望快速查看两个变量之间的关系。 这是交互与 探索 的范畴。

Plotly.py 已经发展成为一个非常强大的可视化交互工具：它可以让你控制图形的几乎每个方面，从图例的位置到刻度的长度。 不幸的是，这种控制的代价是冗长的：有时可能需要多行 Python 代码才能用 Plotly.py 生成图表。

我们使用 Plotly Express 的主要目标是使 Plotly.py 更容易用于 探索 和快速迭代。

我们想要构建一个库，它做出了不同的权衡：在可视化过程的早期牺牲一些控制措施来换取一个不那么详细的 API，允许你在一行 Python 代码中制作各种各样的图表。 然而，正如我们上面所示，该控件并没有消失：你仍然可以使用底层的 Plotly.py 的 API 来调整和优化用 Plotly Express 制作的图表。

支持这种简洁 API 的主要设计决策之一是所有 Plotly Express 的函数都接受“整洁”的 dataframe 作为输入。 每个 Plotly Express 函数都体现了dataframe 中行与单个或分组标记的清晰映射，并具有图形启发的语法签名，可让您直接映射这些标记的变量，如 x 或 y 位置、颜色、大小、 facet-column 甚至是 动画帧到数据框（dataframe）中的列。 当您键入 px.scatter（data，x ='col1'，y='col2'） 时，Plotly Express 会为数据框中的每一行创建一个小符号标记 - 这就是 px.scatter 的作用 - 并将 “col1” 映射到 x 位置（类似于 y 位置）。 这种方法的强大之处在于它以相同的方式处理所有可视化变量：您可以将数据框列映射到颜色，然后通过更改参数来改变您的想法并将其映射到大小或进行行分面（facet-row）。

接受整个整洁的 dataframe 的列名作为输入（而不是原始的 numpy 向量）也允许 px 为你节省大量的时间，因为它知道列的名称，它可以生成所有的 Plotly.py 配置用于标记图例、轴、悬停框、构面甚至动画帧。 但是，如上所述，如果你的 dataframe 的列被笨拙地命名，你可以告诉 px 用每个函数的 labels 参数替换更好的。

仅接受整洁输入所带来的最终优势是它更直接地支持快速迭代：您整理一次数据集，从那里可以使用 px 创建数十种不同类型的图表，包括在 SPLOM 中可视化多个维度 、使用平行坐标、在地图上绘制，在二维、三维极坐标或三维坐标中使用等，所有这些都不需要重塑您的数据！

在 API 级别，我们在 px 中投入了大量的工作，以确保所有参数都被命名，以便在键入时最大限度地发现：所有 scatter -类似的函数都以 scatter 开头（例如 scatter_polar， scatter_ternary）所以你可以通过自动补全来发现它们。 我们选择拆分这些不同的散点图函数，因此每个散点图函数都会接受一组定制的关键字参数，特别是它们的坐标系。 也就是说，共享坐标系的函数集（例如 scatter， line ＆ bar，或 scatter_polar， line_polar 和 bar_polar ）也有相同的参数，以最大限度地方便学习。 我们还花了很多精力来提出简短而富有表现力的名称，这些名称很好地映射到底层的 Plotly.py 属性，以便于在工作流程中稍后调整到交互的图表中。

最后，Plotly Express 作为一个新的 Python 可视化库，在 Plotly 生态系统下，将会迅速发展。所以不要犹豫，立即开始使用 Plotly Express 吧！

⑵ Python中除了matplotlib外还有哪些数据可视化的库

数据可视化是展示数据、理解数据的有效手段，常用的Python数据可视化库如下：
1.Matplotlib：第一个Python可视化库，有许多别的程序库都是建立在其基础上或者直接调用该库，可以很方便地得到数据的大致信息，功能非常强大，但也非常复杂。
2.Seaborn：利用Matplotlib，用简洁的代码来制作好看的图表，与Matplotlib最大的区别为默认绘图风格和色彩搭配都具有现代美感。
3.ggplot：基于R的一个作图库的ggplot2，同时利用了源于《图像语法》中的概念，允许叠加不同的图层来完成一幅图，并不适用于制作非常个性化的图像，为操作的简洁度而牺牲了图像的复杂度。
4.Bokeh：与ggplot很相似，但与ggplot不同之处为它完全基于Python而不是从R处引用。长处在于能用于制作可交互、可直接用于网络的图表。图表可以输出为JSON对象、HTML文档或者可交互的网络应用。
5.Plotly：可以通过Python notebook使用，与bokeh一样致力于交互图表的制作，但提供在别的库中几乎没有的几种图表类型，如等值线图、树形图和三维图表。
6.pygal：与Bokeh和Plotly一样，提供可直接嵌入网络浏览器的可交互图像。与其他两者的主要区别在于可将图表输出为SVG格式，所有的图表都被封装成方法，且默认的风格也很漂亮，用几行代码就可以很容易地制作出漂亮的图表。
7.geoplotlib：用于制作地图和地理相关数据的工具箱。可用来制作多种地图，比如等值区域图、热度图、点密度图等，必须安装Pyglet方可使用。
8.missingno：用图像的方式快速评估数据缺失的情况，可根据数据的完整度对数据进行排序或过滤，或者根据热度图或树状图对数据进行修正。

⑶ 114 11 个案例掌握 Python 数据可视化--美国气候研究

自哥本哈根气候会议之后，全球日益关注气候变化和温室效应等问题，并于会后建立了全球碳交易市场，分阶段分批次减碳。本实验获取了美国 1979 - 2011 年间 NASA 等机构对美国各地日均最高气温、降雨量等数据，研究及可视化了气候相关指标的变化规律及相互关系。
输入并执行魔法命令 %matplotlib inline， 并去除图例边框。

数据集介绍：
本数据集特征包括美国 49 个州（State），各州所在的地区（Region），统计年（Year），统计月（Month），平均光照（Avg Daily Sunlight），日均最大空气温度（Avg Daily Max Air Temperature ），日均最大热指数（Avg Daily Max Heat Index ），日均降雨量（Avg Daily Precipitation ），日均地表温度（Avg Day Land Surface Temperature）。
各特征的年度区间为：

导入数据并查看前 5 行。

筛选美国各大区域的主要气候指数，通过 sns.distplot 接口绘制指数的分布图。

从运行结果可知：
光照能量密度（Sunlight），美国全境各地区分布趋势大致相同，均存在较为明显的两个峰（强光照和弱光照）。这是因为非赤道国家受地球公转影响，四季光照强度会呈现出一定的周期变化规律；
从地理区位能看出，东北部光照低谷明显低于其他三个区域；
日均最高空气温度（Max Air Temperature），美国全境各地区表现出较大差异，东北部和中西部趋势大致相同，气温平缓期较长，且包含一个显着的尖峰；西部地区平缓期最长，全年最高温均相对稳定；南部分布则相对更为集中；
日均地表温度（Land Surface Temperature），与最高空气温度类似，不同之处在于其低温区分布更少；
最大热指数（Max Heat Index），西部与中西部分布较为一致，偏温和性温度，东北部热指数偏高，南部偏低；
降雨量（Precipitation），西部明显偏小，南部与东北部大致相同，中西部相对较多。

结合地理知识做一个总结:
东北部及大多数中西部地区，属于温带大陆性气候，四季分明，夏季闷热，降雨较多。
西部属于温带地中海气候，全年气候温和，并且干燥少雨，夏季气候温和，最高温度相对稳定。
南部沿海一带，终年气候温暖，夏季炎热，雨水充沛。

按月计算美国各地区降雨量均值及标准偏差，以均值 ± 一倍标准偏差绘制各地区降雨量误差线图。

从运行结果可知：
在大多数夏季月份，西部地区降雨量远小于其他地区；
西部地区冬季月降雨量高于夏季月；
中西部地区是较为典型的温带大陆性气候，秋冬降雨逐渐减少，春夏降雨逐渐升高；
南部地区偏向海洋性气候，全年降雨量相对平均。

需要安装joypy包。

日均最高气温变化趋势
通过 joypy 包的 joyplot 接口，可以绘制带堆积效应的直方分布曲线，将 1980 年 - 2008 年的日均最高温度按每隔 4 年的方式绘制其分布图，并标注 25%、75% 分位数。

从运行结果可知：
1980 - 2008 年区间，美国全境日均最高温度分布的低温区正逐渐升高，同时高温区正逐渐降低，分布更趋向于集中；
1980 - 2008 年区间，美国全境日均最高温度的 25% 分位数和 75% 分位数有少量偏离但并不明显。
日均降雨量变化趋势
同样的方式对降雨量数据进行处理并查看输出结果。

筛选出加州和纽约州的日均降雨量数据，通过 plt.hist 接口绘制降雨量各月的分布图。

从运行结果可知：
加州地区降雨量多集中在 0 - 1 mm 区间，很少出现大雨，相比而言，纽约州则显得雨量充沛，日均降雨量分布在 2 - 4 mm 区间。

直方图在堆积效应下会被覆盖大多数细节，同时表达聚合、离散效应的箱线图在此类问题上或许是更好的选择。
通过 sns.boxplot 接口绘制加州和纽约州全年各月降雨量分布箱线图.

从箱线图上，我们可以清晰地对比每个月两个州的降雨量分布，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 的窄区间，说明此时很少会有大雨；又可以看到离散情况，例如一月的加州，箱线图箱子（box）部分分布较宽，且上方 10 mm 左右存在一个离散点，说明此时的加州可能偶尔地会出现大到暴雨。

视觉上更为美观且简约的是摆动的误差线图，实验 “美国全境降雨量月度分布” 将所有类别标签的 x 位置均放于同一处，导致误差线高度重合。可通过调节 x 坐标位置将需要对比的序列紧凑排布。

从输出结果可以看出，加州冬季的降雨量不确定更强，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现象（误差线长）。

上面的实验均在研究单变量的分布，但经常性地，我们希望知道任意两个变量的联合分布有怎样的特征。
核密度估计 ， 是研究此类问题的主要方式之一， sns.kdeplot 接口通过高斯核函数计算两变量的核密度函数并以等高线的形式绘制核密度。

从运行结果可知：
加州在高温区和低降雨期存在一个较为明显的高密度分布区（高温少雨的夏季）；
纽约州在高温及低温区均存在一个高密度的分布区，且在不同温区降雨量分布都较为均匀。

将美国全境的降雨量与空气温度通过 plt.hist2d 接口可视化。

从运行结果可知：
美国全境最高密度的日均高温温度区域和降雨量区间分别为，78 F （约等于 25 C）和 2.2 mm 左右，属于相对舒适的生活气候区间。
美国全境降雨量与空气温度的关系-核密度估计
在上面实验基础上，在 x， y 轴上分别通过 sns.rugplot 接口绘制核密度估计的一维分布图，可在一张绘图平面上同时获取联合分布和单变量分布的特征。

美国全境降雨量与空气温度的关系-散点分布和直方分布
sns.jointplot 接口通过栅格的形式，将单变量分布用子图的形式进行分别绘制，同时通过散点图进行双变量关系的展示，也是一种较好的展现数据分布的方式。

上面两个实验研究了双变量分布的可视化，以下研究 3 变量聚合结果的可视化。
通过 sns.heatmap 接口可实现对透视数据的可视化，其原理是对透视结果的值赋予不同的颜色块，以可视化其值的大小，并通过颜色条工具量化其值大小。

上面的两个实验可视化了各州随年份日均最高温度的中位数变化趋势，从图中并未看出有较为显着地变化。
以下通过 t 检验的方式查看统计量是否有显着性差异。stats.ttest_ind 接口可以输出 1980 年 与 2010 年主要气候指数的显着性检验统计量及 p 值。

从运行结果可以看出：
检验结果拒绝了降雨量相等的原假设，即 1980 年 与 2010 年两年间，美国降雨量是不同的，同时没有拒绝日均日照、日均最大气温两个变量相等的原假设，说明气温未发生显着性变化。

⑷ python可视化神器——pyecharts库

无意中从今日头条中看到的一篇文章，可以生成简单的图表。据说一些大数据开发们也是经常用类似的图表库，毕竟有现成的，改造下就行，谁会去自己造轮子呢。

pyecharts是什么？

pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是网络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。

安装很简单：pip install pyecharts

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。

参考自pyecharts官方文档: http://pyecharts.org

首先开始来绘制你的第一个图表

使用 Jupyter Notebook 来展示图表，只需要调用自身实例即可

add() 主要方法，用于添加图表的数据和设置各种配置项

render() 默认将会在根目录下生成一个 render.html 的文件，文件用浏览器打开。

使用主题

自 0.5.2+ 起，pyecharts 支持更换主体色系

使用 pyecharts-snapshot 插件

如果想直接将图片保存为 png, pdf, gif 格式的文件，可以使用 pyecharts-snapshot。使用该插件请确保你的系统上已经安装了 Nodejs 环境。

安装 phantomjs $ npm install -g phantomjs-prebuilt

安装 pyecharts-snapshot $ pip install pyecharts-snapshot

调用 render 方法 bar.render(path='snapshot.png') 文件结尾可以为 svg/jpeg/png/pdf/gif。请注意，svg 文件需要你在初始化 bar 的时候设置 renderer='svg'。

图形绘制过程

基本上所有的图表类型都是这样绘制的：

chart_name = Type() 初始化具体类型图表。

add() 添加数据及配置项。

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

add() 数据一般为两个列表（长度一致）。如果你的数据是字典或者是带元组的字典。可利用 cast() 方法转换。

多次显示图表

从 v0.4.0+ 开始，pyecharts 重构了渲染的内部逻辑，改善效率。推荐使用以下方式显示多个图表。如果使是 Numpy 或者 Pandas，可以参考这个示例

当然你也可以采用更加酷炫的方式，使用 Jupyter Notebook 来展示图表，matplotlib 有的，pyecharts 也会有的

Note： 从 v0.1.9.2 版本开始，废弃 render_notebook() 方法，现已采用更加  pythonic  的做法。直接调用本身实例就可以了。

比如这样

还有这样

如果使用的是自定义类，直接调用自定义类示例即可

图表配置

图形初始化

通用配置项

xyAxis：平面直角坐标系中的 x、y 轴。(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline)

dataZoom：dataZoom 组件 用于区域缩放，从而能自由关注细节的数据信息，或者概览数据整体，或者去除离群点的影响。(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline、Boxplot)

legend：图例组件。图例组件展现了不同系列的标记(symbol)，颜色和名字。可以通过点击图例控制哪些系列不显示。

label：图形上的文本标签，可用于说明图形的一些数据信息，比如值，名称等。

lineStyle：带线图形的线的风格选项(Line、Polar、Radar、Graph、Parallel)

grid3D：3D笛卡尔坐标系组配置项，适用于 3D 图形。（Bar3D, Line3D, Scatter3D)

axis3D：3D 笛卡尔坐标系 X，Y，Z 轴配置项，适用于 3D 图形。（Bar3D, Line3D, Scatter3D)

visualMap：是视觉映射组件，用于进行‘视觉编码’，也就是将数据映射到视觉元素（视觉通道）

markLine&markPoint：图形标记组件，用于标记指定的特殊数据，有标记线和标记点两种。（Bar、Line、Kline）

tooltip：提示框组件，用于移动或点击鼠标时弹出数据内容

toolbox：右侧实用工具箱

图表详细

Bar（柱状图/条形图）

Bar3D（3D 柱状图）

Boxplot（箱形图）

EffectScatter（带有涟漪特效动画的散点图）

Funnel（漏斗图）

Gauge（仪表盘）

Geo（地理坐标系）

GeoLines（地理坐标系线图）

Graph（关系图）

HeatMap（热力图）

Kline/Candlestick（K线图）

Line（折线/面积图）

Line3D（3D 折线图）

Liquid（水球图）

Map（地图）

Parallel（平行坐标系）

Pie（饼图）

Polar（极坐标系）

Radar（雷达图）

Sankey（桑基图）

Scatter（散点图）

Scatter3D（3D 散点图）

ThemeRiver（主题河流图）

TreeMap（矩形树图）

WordCloud（词云图）

用户自定义

Grid 类：并行显示多张图

Overlap 类：结合不同类型图表叠加画在同张图上

Page 类：同一网页按顺序展示多图

Timeline 类：提供时间线轮播多张图

统一风格

注：pyecharts v0.3.2以后，pyecharts 将不再自带地图 js 文件。如用户需要用到地图图表，可自行安装对应的地图文件包。

地图文件被分成了三个 Python 包，分别为：

全球国家地图:

echarts-countries-pypkg

中国省级地图:

echarts-china-provinces-pypkg

中国市级地图:

echarts-china-cities-pypkg

直接使用python的pip安装

但是这里大家一定要注意，安装完地图包以后一定要重启jupyter notebook，不然是无法显示地图的。

显示如下：

总得来说，这是一个非常强大的可视化库，既可以集成在flask、Django开发中，也可以在做数据分析的时候单独使用，实在是居家旅行的必备神器啊

⑸ Python 数据可视化：地理信息可视化及扩展应用

在上一课中，我们已经介绍过使用 Plotly 实现地理信息可视化的方法。但是，那个工具对我们不是很友好，特别是由于某种不可抗力的存在，可能根本无法调试。

不过，pyecharts 的确在地理信息可视化上做得不错——如果仅做国内地图，特别推荐使用，还是通过示例来说明吧。

首先，要安装地图文件，安装方法如下：

不仅可以安装上述官方提供的地图文件，还能够自己制作个性化的地图扩展， 具体请点击这里参阅 。

有了上述基础，就可以进行地理信息可视化了（以下示例的数据源， 请点击这里查看 ）。

实现上述效果的类是 Geo，默认情况下绘制散点图，此外可以实现 type='effectScatter'（闪耀的散点图）和 type='heatmap'（热图）。

此图也是动态交互的，通过左侧图例选择不同数值范围，相应地会显示该范围内的数据。

如果按照前面所述安装了各种地图文件，还可以在 geo.add 方法中规定地理范围。

在 pyecharts 地图中认可的城市名称都如同上述结果显示的那样，例如“阜新”，不要写成“阜新市”。

下面就绘制江苏省的空气质量分布图。

输出结果：

这里的 geo.add 参数与前面的不同，导致了展示效果的差异。

一直以来，房价都是人们关注的话题，下面就用可视化的方式研究一下近十年（2009—2018 年）全国部分城市平均房价（数据源： https://github.com/qiwsir/DataSet/tree/master/house ）。

输出结果：

在热图查看房价的基础上，为了更准确查看某些城市的房价走向，可以使用折线图看看趋势，例如下列几个城市。

⑹ Python中数据可视化经典库有哪些

Python有很多经典的数据可视化库，比较经典的数据可视化库有下面几个。

matplotlib

是Python编程语言及其数值数学扩展包 NumPy 的可视化操作界面。它利用通用的图形用户界面工具包，如 Tkinter, wxPython, Qt 或 GTK+，向应用程序嵌入式绘图提供了应用程序接口。

pyplot 是 matplotlib 的一个模块，它提供了一个类似 MATLAB 的接口。 matplotlib 被设计得用起来像 MATLAB，具有使用 Python 的能力。

优点：绘图质量高，可绘制出版物质量级别的图形。代码够简单，易于理解和扩展，使绘图变得轻松，通过Matplotlib可以很轻松地画一些或简单或复杂的图形，几行代码即可生成直方图、条形图、散点图、密度图等等，最重要的是免费和开源。

优点：用于创建、操纵和研究复杂网络的结构、以及学习复杂网络的结构、功能及其动力学。

上面是我的回答，希望对您有所帮助！

⑺ python地理图怎么实现省份赋值

第一步:安装pyecharts pyecharts是一款余信搏将python与echarts结合的强大的数据可视化工具,本文使用了0.1.9.4版本 pip install pyecharts==0.1.9.4
第二步:读取数据 我的数据是在Excel表格里,如下图竖祥: Execel数据坦态 使用xlrd(没有就通过pip install xlrd安装)读取Excel表格中的数据 # 第一种
第三步:画图 chinaMap = Map(width=

⑻ python数据可视化--可视化概述

数据可视化是python最常见的应用领域之一，数据可视化是借助图形化的手段将一组数据以图形的形式表达出来，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的数据处理过程。

在学术界有一句话广为流传，A picture worths thousand words，就是一图值千言。在课堂上，我经常举的例子就是大家在刷朋友圈的时候如果看到有人转发一篇题目很吸引人的文章时，我们都会点击进去，可能前几段话会很认真地看，文章很长的时候后面就会一目十行，失去阅读的兴趣。

所以将数据、表格和文字等内容用图表的形式表达出来，既能提高读者阅读的兴趣，还能直观表达想要表达的内容。

python可视化库有很多，下面列举几个最常用的介绍一下。

matplotlib

它是python众多数据可视化库的鼻祖，也是最基础的底层数据可视化第三方库，语言风格简单、易懂，特别适合初学者入门学习。

seaborn

Seaborn是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。应该把Seaborn视为matplotlib的补充，而不是替代物。

pyecharts

pyecharts是一款将python与echarts结合的强大的数据可视化工具，生成的图表精巧，交互性良好，可轻松集成至 Flask，Sanic，Django 等主流 Web 框架，得到众多开发者的认可。

bokeh

bokeh是一个面向web浏览器的交互式可视化库，它提供了多功能图形的优雅、简洁的构造，并在大型数据集或流式数据集上提供高性能的交互性。

python这些可视化库可以便捷、高效地生成丰富多彩的图表，下面列举一些常见的图表。

柱形图

条形图

坡度图

南丁格尔玫瑰图

雷达图

词云图

散点图

等高线图

瀑布图

相关系数图

散点曲线图

直方图

箱形图

核密度估计图

折线图

面积图

日历图

饼图

圆环图

马赛克图

华夫饼图

还有地理空间型等其它图表，就不一一列举了，下节开始我们先学习matplotlib这个最常用的可视化库。

⑼ 【可视化】python地图可视化_Folium

Folium是Leaflet.js的Python的API，即可以使用Python语言调用Leaflet的地图可视化能力。
其中，Leaflet是一个非常轻的前端地图可视化库。

默认参数为OpenStreetMap地图，(0,0)经纬度坐标，全球范围缩放

最简单的配置，初始化中心位置和缩放尺度

文档说内置“Mapbox Bright”和“Mapbox Control Room”，本次实验中无法加载

瓦片地址参考 http://openwhatevermap.xyz

瓦片地址参考页面顶部链接

各种要素可以设置颜色、大小、文字标记等属性，具体看操作手册
这里以高德地图为底图，添加点、线、面形状

以高德地图API的坐标提取器为准，取操场位置的坐标，并打在默认地图和高德地图上，可以看到坐标不同

做地图可视化的方法，通常有

其中

python语言近年来比较热，也有很多可视化库可以用，但是在地图的可视化方面很弱。有一些可视化库也支持一点点，如plotly内置的mapbox可视化；还有上面提到的的pyecharts可以做形状，底图(应该)可以用网络地图。但是这些或者不灵活、或者限定了底图，基本能力还是有的，虽然都不全。

背景完，具体内容到页面顶部。

⑽ Python使用bokeh及folium实现地理位置信息的交互可视化

Talk is cheap，show U the code!

不带控件全山埋部显示分类点

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