繪製炫酷的地圖，不僅有Pyecharts！

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轉自：數據分析1480

地圖可視化是一種很是直觀的數據分析結果展示形式，python 有不少可視化庫能夠實現，pyecharts 就是不少 python 愛好者喜好的實現地圖可視化方法之一。不能否認，pyecharts 繪製的地圖實現方便、圖形美觀並且支持交互，但在面對不一樣需求時，其實咱們還有不少其餘手段實現地圖可視化。

1、序

本文主要是介紹了多種實現地圖可視化的方法，並對其繪製方式進行簡單介紹和對比。主要包括如下方式：

一、python 之 pyecharts

二、百度之 Echarts

三、office之 Excel 和 ppt

四、商業智能軟件 Tableau

2、 pyecharts

python愛好者實現地圖可視化時的首選庫莫過於pyecharts，是一個用於生成 Echarts 圖表的類庫，實現起來很是簡單，作出的圖表也很美觀。

pyecharts 分爲 v0.5 和 v1 兩個大版本，v0.5 和 v1 間不兼容，v1 是一個全新的版本。本文案例使用版本1.6。

import pyecharts
pyecharts.__version__
#'1.6.0'
python

在製做地理地圖方面，包括三個類，分別是map、Geo和Bmap，其中前二者是咱們經常使用的地圖可視化類，Bmap是百度地圖的一個接口。web

一、Map類生成地圖

使用map類繪製地圖支持世界、國家、省市和區縣四級地圖，使用前需獨立安裝。編程

from pyecharts.charts import Map
from pyecharts import options as opts
regions = ['上城區','下城區','拱墅區','濱江區','江乾區','西湖區','蕭山區','餘杭區','臨安市','富陽區','建德市','淳安縣','桐廬縣']
values = [94, 98, 76, 89, 65, 64, 56, 59, 45, 23, 22, 22, 21]#隨便輸入的數據
m = Map()
m.add("", zip(regions, values), maptype="杭州")
m.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="杭州各區塊吸引力", pos_left = 'center' ),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=100))
m.render(r'hz.html')微信

V0.5到V1.0之後版本的一個重要特性是支持類方法的鏈式調用：app

m = (Map()
.add("", zip(regions, values), "杭州")
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="杭州各區塊吸引力", pos_left = 'center' ),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=100))
.render(r'hz.html'))echarts

Map類經常使用的方法是
機器學習

##Map類經常使用方法，各方法裏又支持大量參數進行個性化設置
add()
set_global_opts()
set_series_opts()
render()
編輯器

pyecharts生成的杭州市地圖函數

二、Geo類生成地圖

與Map相似，Geo也能夠經過設置maptype參數選擇地圖類型，默認是china，所支持方法與Map相似，具體可詳細參考相關文檔。

from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts.globals import GeoType
from pyecharts import options as opts
regions = ['北京','上海','天津','重慶','廣州','深圳','杭州','南京','成都','武漢','西安','鄭州','廈門']
values = [94, 98, 76, 89, 65, 64, 56, 59, 45, 23, 22, 22, 21]#隨便輸入的數據
g = (Geo()
        .add_schema(maptype="china")
        .add("geo", zip(regions, values), type_ = GeoType.EFFECT_SCATTER)
        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
        .set_global_opts(
            visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_piecewise=True),
            title_opts=opts.TitleOpts(title="Geo漣漪圖"))
         .render('geo.html')
    )

3、 Echarts

實際上，pyecharts之因此如此強大，是發揮了python膠水語言的特性得以引入Echarts。Echarts是百度的一個圖表庫，基於JavaScript語言實現，官網及其社區有大量開源的案例做品。站在巨人的肩膀上，本着不重複製造輪子的原則，即使不懂js語言，也能夠經過簡單的更改數據和基本設置來繪製精美的可視化地圖。

基於現有案例，輸入關鍵數據便可繪製可視化地圖

自從pyecharts1.0版本後，其接口函數和0.5版本有很大區別。實際上，比對pyecharts源碼會發現，其參數風格與echarts的js源碼很像。從這個角度說，若是一個python愛好者對pyecharts庫足夠熟悉的話，那麼反過來也會很容易上手百度Echarts圖表。

Echarts地圖均支持交互

注：上述兩個可視化地圖案例均選自Echarts的gallery社區

還有不少其餘相似Echarts的可視化平臺，如大衆製圖、圖表秀等，都可在線製做大量圖表，不過通常須要註冊後方可以使用，而Echarts則可直接使用。

4、 Office

做爲軟件屆的翹楚，微軟不可能不佔有一席之地；做爲數據分析和可視化的通用基礎工具，Excel和PPT也毫不會在地圖可視化方面缺席。因此，若是說用python可視化庫和百度Echarts在線製做地圖可視化還不夠接地氣的話，那麼office絕對稱得上是家喻戶曉、人儘可用。

在Excel界面中指定多列數據，其中一列是位置信息（如省份或者城市名），其他表示要可視化的數據，選擇插入選項卡下插入三維地圖功能，便可進入Excel制演示圖界面。

Excel三維地圖製做柱狀圖

然而，以北京各區劃爲例，Excel默認狀況下還會識別出其餘地址：例如北京市朝陽區還有吉林省長春市朝陽區，通州區也出如今江蘇省南通市通州區。

Excel在識別地理位置方面還有些問題

在ppt中製做可視化地圖也很是容易，手段也多種多樣，主要仍是依靠添加矢量地圖而後進行區域編輯來實現的。添加矢量地圖的方式有不少，我的選用PA插件下載地圖圖標添加。對於添加的矢量地圖，能夠任意對選中地區進行着色，從而體現數據差別。

ppt中製做可視化地圖僅需逐塊着色便可

5、 Tableau

談到數據可視化，幾乎避免不了要與BI軟件產生聯繫，好比說Tableau。Tableau是專門爲製做可視化圖表而存在的，天然少不了地圖可視化。與Excel相似，在Tableau數據源中輸入地理位置信息及相應數據後，能夠經過簡單的拖拽和設置實現地圖繪製。最爲方便的是，Tableau支持便捷的篩選、標記和分組等功能。不過考慮Tableau的使用普及程度還遠遠不如Office、網頁在線等平臺，因此Tableau可能並不會成爲首選。

與Tableau相似的可用於製做可視化地圖的軟件還有PowerBI、DataFocus等，均可以簡單操做快速上手。

6、對比與總結

一、可視化地圖是一種經常使用的可視化展示形式，實現手段也多種多樣

二、python的pyecharts庫是基於百度Echarts庫實現的，經常使用Map、Geo兩個類製圖，接口豐富、設置多樣，圖表美觀且支持交互

三、百度Echarts支持在線生成可視化地圖，社區有大量精美案例可供選擇，簡單編輯數據便可

四、office的Excel和PPT都可製做可視化地圖，兩者是幾乎人人都會用的辦公軟件，操做簡單、門檻較低，但功能也相對單一

五、Tableau軟件製做可視化地圖也很是方便且功能強大，但使用靈便程度不如前幾種方式

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本文分享自微信公衆號 - Python編程與實戰（GoPy1024）。
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