炫酷地图

前期我们介绍了很多的地图模板,不管是全球的还是中国的,其实我感觉都十分的炫酷,哈哈哈,可是还有更加神奇的,更加炫酷的地图模板,下面让我们一起一饱眼福吧!

3D炫酷地图模板系列

重庆市3D地图展示

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map3D
from pyecharts.globals import ChartType
# 经纬度
example_data = [
[[119.107078, 36.70925, 1000], [116.587245, 35.415393, 1000]],
[[117.000923, 36.675807], [120.355173, 36.082982]],
[[118.047648, 36.814939], [118.66471, 37.434564]],
[[121.391382, 37.539297], [119.107078, 36.70925]],
[[116.587245, 35.415393], [122.116394, 37.509691]],
[[119.461208, 35.428588], [118.326443, 35.065282]],
[[116.307428, 37.453968], [115.469381, 35.246531]],
]
c = (
Map3D(init_opts=opts.InitOpts(width="1400px", height="700px"))
.add_schema(
maptype="重庆",
itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(
color="rgb(5,101,123)",
opacity=1,
border_width=0.8,
border_color="rgb(62,215,213)",
),
light_opts=opts.Map3DLightOpts(
main_color="#fff",
main_intensity=1.2,
is_main_shadow=False,
main_alpha=55,
main_beta=10,
ambient_intensity=0.3,
),
view_control_opts=opts.Map3DViewControlOpts(center=[-10, 0, 10]),
post_effect_opts=opts.Map3DPostEffectOpts(is_enable=False),
)
.add(
series_name="",
data_pair=example_data,
type_=ChartType.LINES3D,
effect=opts.Lines3DEffectOpts(
is_show=True,
period=4,
trail_width=3,
trail_length=0.5,
trail_color="#f00",
trail_opacity=1,
),
linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(is_show=False, color="#fff", opacity=0),
)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Map3D"))
.render("区县3D地图.html")
)

中国3D地图

数组里面分别代表:经纬度,数值

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map3D
from pyecharts.globals import ChartType
from pyecharts.commons.utils import JsCode
example_data = [
("黑龙江", [127.9688, 45.368, 100]),
("内蒙古", [110.3467, 41.4899, 100]),
("吉林", [125.8154, 44.2584, 100]),
("辽宁", [123.1238, 42.1216, 100]),
("河北", [114.4995, 38.1006, 100]),
("天津", [117.4219, 39.4189, 100]),
("山西", [112.3352, 37.9413, 100]),
("陕西", [109.1162, 34.2004, 100]),
("甘肃", [103.5901, 36.3043, 100]),
("宁夏", [106.3586, 38.1775, 100]),
("青海", [101.4038, 36.8207, 100]),
("新疆", [87.9236, 43.5883, 100]),
("西藏", [91.11, 29.97, 100]),
("四川", [103.9526, 30.7617, 100]),
("重庆", [108.384366, 30.439702, 100]),
("山东", [117.1582, 36.8701, 100]),
("河南", [113.4668, 34.6234, 100]),
("江苏", [118.8062, 31.9208, 100]),
("安徽", [117.29, 32.0581, 100]),
("湖北", [114.3896, 30.6628, 100]),
("浙江", [119.5313, 29.8773, 100]),
("福建", [119.4543, 25.9222, 100]),
("江西", [116.0046, 28.6633, 100]),
("湖南", [113.0823, 28.2568, 100]),
("贵州", [106.6992, 26.7682, 100]),
("广西", [108.479, 23.1152, 100]),
("海南", [110.3893, 19.8516, 100]),
("上海", [121.4648, 31.2891, 100]),
]
c = (
Map3D(init_opts=opts.InitOpts(width="1400px", height="700px"))
.add_schema(
itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(
color="rgb(5,101,123)",
opacity=1,
border_width=0.8,
border_color="rgb(62,215,213)",
),
map3d_label=opts.Map3DLabelOpts(
is_show=False,
formatter=JsCode("function(data){return data.name   " "   data.value[2];}"),
),
emphasis_label_opts=opts.LabelOpts(
is_show=False,
color="#fff",
font_size=10,
background_color="rgba(0,23,11,0)",
),
light_opts=opts.Map3DLightOpts(
main_color="#fff",
main_intensity=1.2,
main_shadow_quality="high",
is_main_shadow=False,
main_beta=10,
ambient_intensity=0.3,
),
)
.add(
series_name="Scatter3D",
data_pair=example_data,
type_=ChartType.SCATTER3D,
bar_size=1,
shading="lambert",
label_opts=opts.LabelOpts(
is_show=False,
formatter=JsCode("function(data){return data.name   ' '   data.value[2];}"),
),
)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Map3D"))
.render("中国3D地图.html")
)

中国3D数据地图(适合做数据可视化)

如果说前面的那个你看起来不太舒服,那么这个绝对适合做数据可视化展示哟!

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map3D
from pyecharts.globals import ChartType
from pyecharts.commons.utils import JsCode
example_data = [
("黑龙江", [127.9688, 45.368, 100]),
("内蒙古", [110.3467, 41.4899, 300]),
("吉林", [125.8154, 44.2584, 300]),
("辽宁", [123.1238, 42.1216, 300]),
("河北", [114.4995, 38.1006, 300]),
("天津", [117.4219, 39.4189, 300]),
("山西", [112.3352, 37.9413, 300]),
("陕西", [109.1162, 34.2004, 300]),
("甘肃", [103.5901, 36.3043, 300]),
("宁夏", [106.3586, 38.1775, 300]),
("青海", [101.4038, 36.8207, 300]),
("新疆", [87.9236, 43.5883, 300]),
("西藏", [91.11, 29.97, 300]),
("四川", [103.9526, 30.7617, 300]),
("重庆", [108.384366, 30.439702, 300]),
("山东", [117.1582, 36.8701, 300]),
("河南", [113.4668, 34.6234, 300]),
("江苏", [118.8062, 31.9208, 300]),
("安徽", [117.29, 32.0581, 300]),
("湖北", [114.3896, 30.6628, 300]),
("浙江", [119.5313, 29.8773, 300]),
("福建", [119.4543, 25.9222, 300]),
("江西", [116.0046, 28.6633, 300]),
("湖南", [113.0823, 28.2568, 300]),
("贵州", [106.6992, 26.7682, 300]),
("广西", [108.479, 23.1152, 300]),
("海南", [110.3893, 19.8516, 300]),
("上海", [121.4648, 31.2891, 1300]),
]
c = (
Map3D(init_opts=opts.InitOpts(width="1400px", height="700px"))
.add_schema(
itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(
color="rgb(5,101,123)",
opacity=1,
border_width=0.8,
border_color="rgb(62,215,213)",
),
map3d_label=opts.Map3DLabelOpts(
is_show=False,
formatter=JsCode("function(data){return data.name   " "   data.value[2];}"),
),
emphasis_label_opts=opts.LabelOpts(
is_show=False,
color="#fff",
font_size=10,
background_color="rgba(0,23,11,0)",
),
light_opts=opts.Map3DLightOpts(
main_color="#fff",
main_intensity=1.2,
main_shadow_quality="high",
is_main_shadow=False,
main_beta=10,
ambient_intensity=0.3,
),
)
.add(
series_name="数据",
data_pair=example_data,
type_=ChartType.BAR3D,
bar_size=1,
shading="lambert",
label_opts=opts.LabelOpts(
is_show=False,
formatter=JsCode("function(data){return data.name   ' '   data.value[2];}"),
),
)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="城市数据"))
.render("带有数据展示地图.html")
)

看完直呼这个模板,适合做城市之间的数据对,同时也展示了经纬度。

全国行政区地图(带城市名字)

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map3D
from pyecharts.globals import ChartType

c = (
Map3D(init_opts=opts.InitOpts(width="1400px", height="700px"))
.add_schema(
itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(
color="rgb(5,101,123)",
opacity=1,
border_width=0.8,
border_color="rgb(62,215,213)",
),
map3d_label=opts.Map3DLabelOpts(
is_show=True,
text_style=opts.TextStyleOpts(
color="#fff", font_size=16, background_color="rgba(0,0,0,0)"
),
),
emphasis_label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True),
light_opts=opts.Map3DLightOpts(
main_color="#fff",
main_intensity=1.2,
is_main_shadow=False,
main_alpha=55,
main_beta=10,
ambient_intensity=0.3,
),
)
.add(series_name="", data_pair="", maptype=ChartType.MAP3D)
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="全国行政区划地图-Base"),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_show=False),
tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=True),
)
.render("全国标签地图.html")
)

地球展示

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import MapGlobe
from pyecharts.faker import POPULATION
data = [x for _, x in POPULATION[1:]]
low, high = min(data), max(data)
c = (
MapGlobe(init_opts=opts.InitOpts(width="1400px", height="700px"))
.add_schema()
.add(
maptype="world",
series_name="World Population",
data_pair=POPULATION[1:],
is_map_symbol_show=False,
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
)
.set_global_opts(
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
min_=low,
max_=high,
range_text=["max", "min"],
is_calculable=True,
range_color=["lightskyblue", "yellow", "orangered"],
)
)
.render("地球.html")
)

其实pyecharts还可以做百度地图,可以缩放定位到每一个区域,但是其实我们在日常生活中可能用不上,如果要用可以去百度地图展示效果或者学习练习也是可的

到此这篇关于Python可视化神器pyecharts之绘制地理图表的文章就介绍到这了,更多相关Python绘制地理图表内容请搜索Devmax以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持Devmax!

Python可视化神器pyecharts之绘制地理图表练习的更多相关文章

  1. HTML5地理定位_动力节点Java学院整理

    地理位置(Geolocation)是 HTML5 的重要特性之一,提供了确定用户位置的功能,借助这个特性能够开发基于位置信息的应用。今天这篇文章向大家介绍一下 HTML5 地理位置定位的基本原理及各个浏览器的数据精度情况

  2. h5实现获取用户地理定位的实例代码

    本篇文章主要介绍了h5实现获取地理定位的实例代码,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

  3. XCode 3.2 Ruby和Python模板

    在xcode3.2下,我的ObjectiveCPython/Ruby项目仍然可以打开更新和编译,但是你无法创建新项目.鉴于xcode3.2中缺少ruby和python的所有痕迹(即创建项目并添加新的ruby/python文件),是否有一种简单的方法可以再次安装模板?我发现了一些关于将它们复制到某个文件夹的信息,但我似乎无法让它工作,我怀疑文件夹的位置已经改变为3.2.解决方法3.2中的应用程序模板

  4. 如何在Xcode 8中启用Visual Memory Debugger?

    我将项目从以前版本的Xcode迁移到Xcode8.我想要的是使用新的可视化内存调试器.它可用于新项目,但在我导入的项目中完全缺少.为什么是这样?

  5. Swift基本使用-函数和闭包(三)

    声明函数和其他脚本语言有相似的地方,比较明显的地方是声明函数的关键字swift也出现了Python中的组元,可以通过一个组元返回多个值。传递可变参数,函数以数组的形式获取参数swift中函数可以嵌套,被嵌套的函数可以访问外部函数的变量。可以通过函数的潜逃来重构过长或者太复杂的函数。

  6. 10 个Python中Pip的使用技巧分享

    众所周知,pip 可以安装、更新、卸载 Python 的第三方库,非常方便。本文小编为大家总结了Python中Pip的使用技巧,需要的可以参考一下

  7. Swift - 继承UIView实现自定义可视化组件附记分牌样例

    在iOS开发中,如果创建一个自定义的组件通常可以通过继承UIView来实现。下面以一个记分牌组件为例,演示了组件的创建和使用,以及枚举、协议等相关知识的学习。效果图如下:组件代码:scoreView.swift123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051importUIKitenumscoreType{caseCommon//普通分数面板Best//最高分面板}pr

  8. Swift、Go、Julia与R能否挑战 Python 的王者地位

    本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容,请发送邮件至dio@foxmail.com举报,一经查实,本站将立刻删除。

  9. 红薯因 Swift 重写开源中国失败,貌似欲改用 Python

    本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容,请发送邮件至dio@foxmail.com举报,一经查实,本站将立刻删除。

  10. 你没看错:Swift可以直接调用Python函数库

    上周Perfect又推出了新一轮服务器端Swift增强函数库:Perfect-Python。对,你没看错,在服务器端Swift其实可以轻松从其他语种的函数库中直接拿来调用,不需要修改任何内容。以如下python脚本为例:Perfect-Python可以用下列方法封装并调用以上函数,您所需要注意的仅仅是其函数名称以及参数。

随机推荐

  1. 10 个Python中Pip的使用技巧分享

    众所周知,pip 可以安装、更新、卸载 Python 的第三方库,非常方便。本文小编为大家总结了Python中Pip的使用技巧,需要的可以参考一下

  2. python数学建模之三大模型与十大常用算法详情

    这篇文章主要介绍了python数学建模之三大模型与十大常用算法详情,文章围绕主题展开详细的内容介绍,具有一定的参考价值,感想取得小伙伴可以参考一下

  3. Python爬取奶茶店数据分析哪家最好喝以及性价比

    这篇文章主要介绍了用Python告诉你奶茶哪家最好喝性价比最高,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧

  4. 使用pyinstaller打包.exe文件的详细教程

    PyInstaller是一个跨平台的Python应用打包工具,能够把 Python 脚本及其所在的 Python 解释器打包成可执行文件,下面这篇文章主要给大家介绍了关于使用pyinstaller打包.exe文件的相关资料,需要的朋友可以参考下

  5. 基于Python实现射击小游戏的制作

    这篇文章主要介绍了如何利用Python制作一个自己专属的第一人称射击小游戏,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起动手试一试

  6. Python list append方法之给列表追加元素

    这篇文章主要介绍了Python list append方法如何给列表追加元素,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教

  7. Pytest+Request+Allure+Jenkins实现接口自动化

    这篇文章介绍了Pytest+Request+Allure+Jenkins实现接口自动化的方法,文中通过示例代码介绍的非常详细。对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

  8. 利用python实现简单的情感分析实例教程

    商品评论挖掘、电影推荐、股市预测……情感分析大有用武之地,下面这篇文章主要给大家介绍了关于利用python实现简单的情感分析的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下

  9. 利用Python上传日志并监控告警的方法详解

    这篇文章将详细为大家介绍如何通过阿里云日志服务搭建一套通过Python上传日志、配置日志告警的监控服务,感兴趣的小伙伴可以了解一下

  10. Pycharm中运行程序在Python console中执行,不是直接Run问题

    这篇文章主要介绍了Pycharm中运行程序在Python console中执行,不是直接Run问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教

返回
顶部