echarts作广东省地图数据可视化的例子

下面是echats作地图数据可视化的一些简单的例子，需要更多的功能，可以自己在配置中添加。

下面直接放demo:

效果图：

2、在地图上作散点图

在这里series的数据格式为：

{name:'广州',value:[113480637,23125178,453088]}

所以要对数据进行一定的处理。

貌似除了用专业的统计工具（如MATLAB）外别无选择？不，在拥有众多交互特性下ECharts依然可以做到直角系图表（折、柱、散点、K线）20万数据秒级出图。值域漫游基于坐标的图表（如地图、散点图）通过色彩变化表现数值的大小能直观形象的展示

echarts3加载map的方式和2不一样了，你必须得先注册地图才行，

“`js$getJSON(‘/chinajson’, function (data) { echartsregisterMap(‘china’

, data); var chart = echartsinit(documentgetElementById(‘map’)); chartsetOp

tion({ series: [{ type: ‘map’, map: ‘china’ }] }); });“`

类似这样,你需要下载中国的地理矢量数据geojson

echarts3与echarts2区别：

1、js文件：

首先是js文件，echarts3做了很大的优化，在echarts2中，对各种控件的类库管理的较为详

细，有专门的目录结构来存放相关的js文件及相关资源，但是在引入文件的时候往往会很不

方便，可能会一不小心就漏掉一个文件，而echarts3可以根据需要在下载项下直接根据所需

的功能构架类库，使用时只要导入一个echartsminjs文件就可以；

2、文件导入：

在echarts2中，require是作为模块化加载的入口，在使用过程中关于路径配置经常会出现

问题，特别是制作地图的时候，而在echarts3中只需要在开头加一句[html] view plain copy

<script src="js/echartsjs"></script>  接下去只要调用接口就可以了；

3、离线地图：

echarts2中离线地图的精确度存在很大的问题，特别是下钻到区县一级，边界线存在

模糊、交叉、空白等问题，并且经常出现飞地，与实际地图出入较大，个人认为基本没

什么用，在echarts3中对此做了很大的改进，基本解决了以上问题，市与市之间、区县

与区县之间基本上不存在衔接问题；另外，在echarts3中可以根据需要自主构建地图，

这个服务给实际使用提供了很大的便利；

4、工具栏：

在echarts3的toolbox里面把辅助线功能取消掉了，图标变小了，总体上感觉echarts3

里面的toolbox更丑了；

5、地图漫游工具：

在echarts3里面把地图漫游工具取消掉了，说实话，echarts2里面的地图漫游工具看着

还是挺不错的，虽然并没有什么用；

6、坐标系:

echarts3中，数据结构进行了统一化抽象，最常用的数据结构有：线性表、树、图。例

如，线性表以及树、图的节点列表的结构可以归一化为这样的二维数组；echarts3中另

一个重要的数据结构抽象是独立出了“坐标系”概念；事实上在 ECharts2 中已经有

grid、polar配置项存在，但是并不是按一个“坐标系”的理解去实现的；echarts3中，

支持了直角坐标系（catesian，兼容 echarts2中的grid）、极坐标系（polar）、地理

坐标系（geo）；

7、Option变动：

1）组件位置想x、y等变成了left、top,可以使用像素和百分比，适应性更强。

2）为了让结构更合理，echarts3中label被移出来和itemStyle平级。

根据官方说法，在echarts3中以前的用法也是兼容的，只是不推荐。

参考资料

echarts3与echarts2区别CSDN[引用时间2018-1-22]

最近受江苏疫情影响，好多小伙伴都居家办公咯！为了密切关注疫情动态，最近写了爬取疫情分布的脚本，参考上篇链接。

既然我们已经获得了相应的江苏各个地级市的疫情数据，那么我们如何来使用Python实现将数据可视化在地图上呢？

Apache Echarts 是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了。

简单来说，pyecharts具有以下特性：

3 Pyecharts 安装

使用pip进行安装如下：

因为我们需要使用pycharts绘制地图，此时我们还需要安装相应的地图文件包：

其中：

echarts-countries-pypkg 包为全球国家地图

echarts-china-provinces-pypkg包为中国省级地图

echarts-china-cities-pypkg 包为中国市级地图

安装完上述绘制地图相关的python包后，我们接下来开始画疫情分布地图。

首先，我们先来查看一段Pyecharts相关实现：

上述代码解释如下：

运行后会在当前目录生成 map_jiangsu_0803html,用浏览器打开后结果如下：

当鼠标移动到对应区域后，会显示出对应地级市今日新增人数。

上述脚本虽然可以实现我们的功能，但是颜色灰灰的，太过于单调，接下来我们来想办法进行美化,实现代码如下：

代码解释如下：

运行后会在当前目录生成 map_jiangsu_0803_newhtml,用浏览器打开后结果如下：

同理我们可以得到现有确诊人数分布如下：

进而我们可以得到累计确诊人数分布如下：

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