說到使用Python來進行地圖的可視化那就一定少不了Pyecharts的身影，本文小編就對Pyecharts可實現的地圖可視化進行一番探究，看看其出來的效果如何

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Pyecharts-Map

首先要介紹的是Pyecharts中使用最多的Map()方法，我們生成全國范圍的銷售額分布圖，如下

當然我們也可以用來制作世界地圖，比方說我們來繪制一下現在全世界的疫情新增確診人數分布

從上圖我們能夠清晰的看到，美國的新增確診病例每天都以幾千幾萬的量級在增加，當然我們也可以用其來繪制局部區域的地圖，就拿小編所在地的上海來說吧，下圖便是上海各個地區的二手房房價的分布圖，

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Pyecharts-Geo

在看完了上海市中心的二手房價對于我們普通人來說就好比是一個天文數字之后，我們將目光轉向另外一個Geo()方法，來看看其可視化的效果如何，比方說看一下湖北省內各市的門店數(虛擬數據)

當然我們也可以轉變成熱力圖，并且將地圖的背景顏色換一下，例如

當然我們也不只能夠將其局限于一個省或者某一市，能夠將其范圍擴展到全國，由于其中的步驟與原理都高度類似，這里就不做贅述。

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Pyecharts的航線圖

Pyecharts可以生成地理空間的流動圖，用來表示航班數量、人口流動等等，下面以上海為例，查看一下上海發往全國各地的航班情況

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Pyecharts—Bmap

Bmap也就是百度地圖，Pyecharts可以調用百度地圖的接口來讓繪制出來的結果更加接近我們平時使用的地圖，如下圖所示(不過使用Bmap之前需要去百度地圖開放平臺申請一個API KEY方能使用)

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總的來說

總的來說，我們能夠使用Geo、Map和BMap來分別繪制地圖，步驟也是非常的相似與簡便，要是對本文的可視化實踐比較感興趣的讀者，可以找小編要一下本文的代碼，小編會在下方貼出自己的聯系方式哦！

步驟

描述

代碼示例

1實例一個具體類型的對象c = Geo()2往里面添加數據c.add(x,y)3添加標題等圖標的配置c.set_global_opts()4在jupyter notebook中生成c.render_notebook()

end

以上文章來源于數據分析與籃球 ，作者俊欣

總結

以上是生活随笔為你收集整理的echarts geo地图示例_干货｜Pyecharts绘制好看的交互式地图教程的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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