pyecharts 地图热力图

可以使用 pyecharts 中的 GeoHeatMap 组件来绘制地图热力图，需要先安装 pyecharts 和 echarts-cities-js 库。以下是一个简单的示例代码：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import GeoHeatMap
from pyecharts.globals import ChartType, SymbolType

data = [("北京", 50), ("上海", 80), ("广州", 30), ("深圳", 70), ("杭州", 60)]

geo_heatmap = (
    GeoHeatMap()
    .add_schema(maptype="china")
    .add("", data)
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    .set_global_opts(
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(),
        title_opts=opts.TitleOpts(title="地图热力图示例"),
    )
)

geo_heatmap.render("geo_heatmap.html")

这段代码会生成一个地图热力图，并保存为 geo_heatmap.html 文件。你可以根据自己的需求修改数据和配置参数。

相关问题

pyecharts地图热力图

Pyecharts是一个强大的数据可视化库，它支持创建各种图表，包括地图热力图。地图热力图是一种用于显示地理区域上数值密度的地图，颜色越深表示数值越高。在Pyecharts中，你可以通过`Geo`类来制作这样的地图。

首先，你需要安装`pyecharts-globals`库来获取地图数据，然后可以按照以下步骤操作：

1. 导入所需的模块：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Geo

2. 加载地图数据和配置选项：

data = ... # 这里通常是一组地理位置及其对应的值
heatmap_options = (
    opts.HeatMapOpts(
        is_piecewise=True,  # 是否分段绘制
        colorbar_opts=opts.ColorBarOpts(),  # 颜色条设置
        visual_range=[0, max_value],  # 数据范围
    )
)

3. 创建并添加地图和热力图：

geo = Geo()
geo.add_schema(maptype="中国")  # 设置地图类型
geo.add("热度分布", data, type_="heatmap", **heatmap_options)

4. 渲染图表：

geo.render('地图热力图.html')  # 将图表保存到html文件

记得替换`data`部分为实际的数据，其中每个元素应该是包含地理位置和对应数值的元组。完成上述步骤后，你就可以得到一张地图热力图了。

pyecharts 世界地图热力图

好的，关于pyecharts世界地图热力图，你需要先安装pyecharts包，然后使用Geo组件创建地图，再使用add()方法添加地图数据，最后使用render()方法保存或显示图表。以下是一个简单的示例代码：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Geo

# 创建地图
geo = Geo()
# 添加数据
data = [("China", 155), ("United States", 156), ("Russia", 99)]
geo.add_schema(maptype="world")
geo.add("", data)
# 设置全局配置项
geo.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
geo.set_global_opts(
    visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(),
    title_opts=opts.TitleOpts(title="World Heatmap")
)
# 保存或显示图表
geo.render("world_heatmap.html")

这段代码将会创建一个世界地图热力图，其中包含三个国家的数据，使用了默认的地图样式和颜色。你可以根据自己的需求修改数据和全局配置项，以得到更符合自己要求的热力图。