绘制炫酷的地图，不仅有Pyecharts！

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转自：数据分析1480

地图可视化是一种很是直观的数据分析结果展示形式，python 有不少可视化库能够实现，pyecharts 就是不少 python 爱好者喜好的实现地图可视化方法之一。不能否认，pyecharts 绘制的地图实现方便、图形美观并且支持交互，但在面对不一样需求时，其实咱们还有不少其余手段实现地图可视化。

1、序

本文主要是介绍了多种实现地图可视化的方法，并对其绘制方式进行简单介绍和对比。主要包括如下方式：

一、python 之 pyecharts

二、百度之 Echarts

三、office之 Excel 和 ppt

四、商业智能软件 Tableau

2、 pyecharts

python爱好者实现地图可视化时的首选库莫过于pyecharts，是一个用于生成 Echarts 图表的类库，实现起来很是简单，作出的图表也很美观。

pyecharts 分为 v0.5 和 v1 两个大版本，v0.5 和 v1 间不兼容，v1 是一个全新的版本。本文案例使用版本1.6。

import pyecharts
pyecharts.__version__
#'1.6.0'
python

在制做地理地图方面，包括三个类，分别是map、Geo和Bmap，其中前二者是咱们经常使用的地图可视化类，Bmap是百度地图的一个接口。web

一、Map类生成地图

使用map类绘制地图支持世界、国家、省市和区县四级地图，使用前需独立安装。编程

from pyecharts.charts import Map
from pyecharts import options as opts
regions = ['上城区','下城区','拱墅区','滨江区','江干区','西湖区','萧山区','余杭区','临安市','富阳区','建德市','淳安县','桐庐县']
values = [94, 98, 76, 89, 65, 64, 56, 59, 45, 23, 22, 22, 21]#随便输入的数据
m = Map()
m.add("", zip(regions, values), maptype="杭州")
m.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="杭州各区块吸引力", pos_left = 'center' ),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=100))
m.render(r'hz.html')微信

V0.5到V1.0之后版本的一个重要特性是支持类方法的链式调用：app

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

Map类经常使用的方法是
机器学习

##Map类经常使用方法，各方法里又支持大量参数进行个性化设置
add()
set_global_opts()
set_series_opts()
render()
编辑器

pyecharts生成的杭州市地图函数

二、Geo类生成地图

与Map相似，Geo也能够经过设置maptype参数选择地图类型，默认是china，所支持方法与Map相似，具体可详细参考相关文档。

from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts.globals import GeoType
from pyecharts import options as opts
regions = ['北京','上海','天津','重庆','广州','深圳','杭州','南京','成都','武汉','西安','郑州','厦门']
values = [94, 98, 76, 89, 65, 64, 56, 59, 45, 23, 22, 22, 21]#随便输入的数据
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涟漪图"))
         .render('geo.html')
    )

3、 Echarts

实际上，pyecharts之因此如此强大，是发挥了python胶水语言的特性得以引入Echarts。Echarts是百度的一个图表库，基于JavaScript语言实现，官网及其社区有大量开源的案例做品。站在巨人的肩膀上，本着不重复制造轮子的原则，即使不懂js语言，也能够经过简单的更改数据和基本设置来绘制精美的可视化地图。

基于现有案例，输入关键数据便可绘制可视化地图

自从pyecharts1.0版本后，其接口函数和0.5版本有很大区别。实际上，比对pyecharts源码会发现，其参数风格与echarts的js源码很像。从这个角度说，若是一个python爱好者对pyecharts库足够熟悉的话，那么反过来也会很容易上手百度Echarts图表。

Echarts地图均支持交互

注：上述两个可视化地图案例均选自Echarts的gallery社区

还有不少其余相似Echarts的可视化平台，如大众制图、图表秀等，都可在线制做大量图表，不过通常须要注册后方可以使用，而Echarts则可直接使用。

4、 Office

做为软件届的翘楚，微软不可能不占有一席之地；做为数据分析和可视化的通用基础工具，Excel和PPT也毫不会在地图可视化方面缺席。因此，若是说用python可视化库和百度Echarts在线制做地图可视化还不够接地气的话，那么office绝对称得上是家喻户晓、人尽可用。

在Excel界面中指定多列数据，其中一列是位置信息（如省份或者城市名），其他表示要可视化的数据，选择插入选项卡下插入三维地图功能，便可进入Excel制演示图界面。

Excel三维地图制做柱状图

然而，以北京各区划为例，Excel默认状况下还会识别出其余地址：例如北京市朝阳区还有吉林省长春市朝阳区，通州区也出如今江苏省南通市通州区。

Excel在识别地理位置方面还有些问题

在ppt中制做可视化地图也很是容易，手段也多种多样，主要仍是依靠添加矢量地图而后进行区域编辑来实现的。添加矢量地图的方式有不少，我的选用PA插件下载地图图标添加。对于添加的矢量地图，能够任意对选中地区进行着色，从而体现数据差别。

ppt中制做可视化地图仅需逐块着色便可

5、 Tableau

谈到数据可视化，几乎避免不了要与BI软件产生联系，好比说Tableau。Tableau是专门为制做可视化图表而存在的，天然少不了地图可视化。与Excel相似，在Tableau数据源中输入地理位置信息及相应数据后，能够经过简单的拖拽和设置实现地图绘制。最为方便的是，Tableau支持便捷的筛选、标记和分组等功能。不过考虑Tableau的使用普及程度还远远不如Office、网页在线等平台，因此Tableau可能并不会成为首选。

与Tableau相似的可用于制做可视化地图的软件还有PowerBI、DataFocus等，均可以简单操做快速上手。

6、对比与总结

一、可视化地图是一种经常使用的可视化展示形式，实现手段也多种多样

二、python的pyecharts库是基于百度Echarts库实现的，经常使用Map、Geo两个类制图，接口丰富、设置多样，图表美观且支持交互

三、百度Echarts支持在线生成可视化地图，社区有大量精美案例可供选择，简单编辑数据便可

四、office的Excel和PPT都可制做可视化地图，两者是几乎人人都会用的办公软件，操做简单、门槛较低，但功能也相对单一

五、Tableau软件制做可视化地图也很是方便且功能强大，但使用灵便程度不如前几种方式

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