pyecharts根据经纬度坐标绘制热力图的例子

可以参考以下代码：

from random import randint
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import HeatMap

# 构造随机的经纬度坐标数据
data = [[i, j, randint(0, 50)] for i in range(101) for j in range(101)]

# 定义 HeatMap 对象并设置属性
heatmap = HeatMap()
heatmap.add_xaxis(range(101))
heatmap.add_yaxis("", range(101), data)
heatmap.set_global_opts(
    title_opts=opts.TitleOpts(title="HeatMap-经纬度热力图示例"),
    visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(),
)

# 渲染图表并保存
heatmap.render("heatmap.html")

该例子使用 Pyecharts 绘制热力图，数据是随机生成的经纬度坐标和权重值。你可以根据自己的需求修改数据和各种图表属性。

相关问题

Pyecharts使用geo 利用经纬度坐标绘制热力图的例子

可以使用以下代码绘制经纬度坐标的热力图：

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

data = [
    ("北京", 39.90469, 116.40717, 50),
    ("上海", 31.23037, 121.4737, 60),
    ("广州", 23.12908, 113.26436, 30),
    ("深圳", 22.54286, 114.05956, 70),
    ("杭州", 30.27415, 120.15515, 80),
    ("重庆", 29.56301, 106.55156, 40),
]

def geo_heatmap() -> Geo:
    geo = (
        Geo()
            .add_schema(maptype="china")
            .add("热力图", data,type_=GeoType.HEATMAP,)
            .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
            .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Geo-热力图"))
    )
    return geo

geo_map = geo_heatmap()
geo_map.render("geo_heatmap.html")

在上面的例子中，我们定义了一个包含城市、经度、纬度和权重的数据列表，然后使用Geo类创建了一个地理热力图，最后将图表保存在本地文件中。

用pyecharts基于csv文件经纬度数据调用百度地图绘制热力图

非常好的问题！您可以使用以下代码基于pyecharts和百度地图API绘制热力图：

import pandas as pd
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts import options as opts
import requests
import json

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 经纬度转换函数
def getlnglat(address):
    url = 'http://api.map.baidu.com/geocoding/v3/'
    params = {'address': address, 'output': 'json', 'ak': 'your_ak'}
    res = requests.get(url, params=params)
    json_data = json.loads(res.text)
    if json_data['status'] == 0:
        lng = json_data['result']['location']['lng']
        lat = json_data['result']['location']['lat']
        return lng, lat

# 构造热力图数据
heatmap = []
for index, row in data.iterrows():
    lnglat = getlnglat(row['address'])
    if lnglat is not None:
        heatmap.append([lnglat[0], lnglat[1], row['value']])

# 绘制热力图
m = Map().add("热力图", heatmap, "world")
m.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
m.set_global_opts(
    visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(),
    title_opts=opts.TitleOpts(title="基于CSV文件绘制热力图")
)
m.render("heatmap.html")

这样就可以绘制基于CSV文件的热力图啦！