这篇教程Python可视化神器pyecharts绘制地理图表写得很实用，希望能帮到您。
地理图表什么是地理图表？地理图表有什么作用？地理图表主要应用在那些领域？ 其实这些问题看看下面的实例图形就已不攻自破了，地理图表一看首先就是地图，然后在地理图表里面展示数据，比如说热力图，趋势流动图，人口密集分布图，反正地理坐标相关的就可以运用在这个里面，其次图形支持全球地图，全球国家，中国，中国的所有的省份的地图，反正应有尽有，包含300多个方法的地理图例，如果要做科研想要研究这方面的课题，那么pyecharts现在就是首选了，matplotlib就应该退下，都说“选择大于努力”，在某些时候其实说的非常正确！ 
地理图表之热力图系列模板
人口流动趋势图（中国）这个图表可以运用在航班的信息分析，比如现在有一架飞机从重庆江北机场出发，我们需要快速的了解飞机乘客都要去那些地方，而且每个地域有多少人，那么这个模板就可以用的上了。 from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Geofrom pyecharts.globals import ChartType, SymbolTypec = (Geo().add_schema(maptype="china",itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="#a4a4a4", border_color="#005454"),).add("",[("广州", 20000), ("北京", 15000), ("杭州", 69000), ("重庆", 56000),("西藏",64000),("新疆",64000),("内蒙古",64000)],type_=ChartType.EFFECT_SCATTER,color="yellow",).add("流动路线",[("重庆", "上海"), ("重庆", "北京"), ("重庆", "杭州"), ("重庆", "广州"), ("重庆", "西藏"), ("重庆", "新疆"), ("重庆", "内蒙古")],type_=ChartType.LINES,effect_opts=opts.EffectOpts(symbol=SymbolType.ARROW, symbol_size=6, color="green"),linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(curve=0.2),).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="人口流动路线")).render("人口流动路线.html"))
中国城市分段热力图知道中国所有城市，比如江西，重庆，上海......每个城市的参数数据分布，我们就可以画出相应的热力图。 from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Geofrom pyecharts.faker import Fakerc = (Geo().add_schema(maptype="china").add("城市", [list(z) for z in zip(Faker.provinces, Faker.values())]).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="标题"),).render("分段热力图.html"))print([list(z) for z in zip(Faker.provinces, Faker.values())])
重庆省份微塑料分布热力图数据纯属虚构，这个模板涵盖了中国所有省份的地图大全，只要知道省份里面的区县就可以呈现相关数据效果图了。 from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Geofrom pyecharts.faker import Fakerfrom pyecharts.globals import ChartTypex=["巫山","万州","云阳","奉节"]y=[123,560,456,362]c = (Geo().add_schema(maptype="重庆").add("含量",[list(z) for z in zip(x, y)],type_=ChartType.HEATMAP,).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)).set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=570), title_opts=opts.TitleOpts(title="重庆微塑料分布热力图")).render("重庆热力图.html"))
中国城市连续热力图鼠标可以控制热力分布，用于可视化展示与解说。 from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Geofrom pyecharts.faker import Fakerfrom pyecharts.globals import ChartTypec = (Geo().add_schema(maptype="china").add("热力",[list(z) for z in zip(Faker.provinces, Faker.values())],type_=ChartType.HEATMAP,).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)).set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(),title_opts=opts.TitleOpts(title="标题"),).render("连续热力图.html"))
中国城市热力动态图展示城市动态图的热力效果，直观看出效果。 from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Geofrom pyecharts.faker import Fakerfrom pyecharts.globals import ChartTypec = (Geo().add_schema(maptype="china").add("热力图",[list(z) for z in zip(Faker.provinces, Faker.values())],type_=ChartType.EFFECT_SCATTER,).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="标题")).render("动态热力图.html"))
中国城市散点热力图鼠标可以控制热力图的覆盖率，此模板比较的合适。 from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Geofrom pyecharts.faker import Fakerc = (Geo().add_schema(maptype="china").add("热力", [list(z) for z in zip(Faker.provinces, Faker.values())]).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)).set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(), title_opts=opts.TitleOpts(title="标题")).render("中国散点热力图.html"))
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