pyecharts对于经纬度_pyecharts动态轨迹图的实现示例

以下是一个使用 Pyecharts 实现经纬度动态轨迹图的示例代码：

import pandas as pd
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Geo, Timeline

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 创建时间轴
timeline = Timeline()

# 创建地理图
geo = Geo(init_opts=opts.InitOpts(width='1000px', height='600px'))

# 遍历数据
for i, row in data.iterrows():
    # 添加时间点
    timeline.add(
        geo.add_schema(
            maptype='world',
            center=[row['lon'], row['lat']],
            zoom=4,
        ).add_coordinate(
            row['name'], row['lon'], row['lat'],
        ).add(
            row['name'], [(row['lon'], row['lat'])],
            type_='scatter',
            symbol_size=8,
            label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
            itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color='red'),
        ).set_series_opts(
            label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
        ).set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(
                title='动态轨迹图',
                subtitle=f'{row["time"]}',
                pos_left='20%',
            ),
            visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
                min_=0,
                max_=100,
                is_piecewise=True,
                pieces=[
                    {'min': 0, 'max': 20, 'label': '0-20'},
                    {'min': 20, 'max': 40, 'label': '20-40'},
                    {'min': 40, 'max': 60, 'label': '40-60'},
                    {'min': 60, 'max': 80, 'label': '60-80'},
                    {'min': 80, 'max': 100, 'label': '80-100'},
                ],
            ),
        ),
        f'{row["time"]}',
    )

# 渲染图像
timeline.render('timeline_geo.html')

其中，`data.csv` 是包含数据的 CSV 文件，示例数据如下：

name,time,lat,lon
New York,2022-01-01 00:00:00,40.712776,-74.005974
Beijing,2022-01-01 01:00:00,39.904200,116.407396
Sydney,2022-01-01 02:00:00,-33.865143,151.209900
Paris,2022-01-01 03:00:00,48.856613,2.352222

运行代码后，将会生成 `timeline_geo.html` 文件，用浏览器打开即可查看动态轨迹图。