from pyecharts.charts import Map data=data3.apply(lambda x:tuple(x),axis=1).values.tolist() map_v = (Map() .add(series_name="",data_pair=data, maptype="world",is_map_symbol_show=False) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="全球订单销量均值分布"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=130,is_piecewise=True), ) ) map_v.render_notebook()每段加上详细注释

这段代码使用了 Python 中的 pyecharts 库，用于绘制地图可视化。

首先通过 apply 函数将数据转换为列表形式，然后使用 Map 类创建地图对象 map_v。

from pyecharts.charts import Map 
data=data3.apply(lambda x:tuple(x),axis=1).values.tolist() 
map_v = (Map()           
    .add(series_name="",data_pair=data, maptype="world",is_map_symbol_show=False)           
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))           
    .set_global_opts(                
        title_opts=opts.TitleOpts(title="全球订单销量均值分布"),                
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=130,is_piecewise=True),           
    )     
)

在 add() 方法中，series_name 用于指定系列名称，这里为空字符串；data_pair 用于指定数据，这里通过 apply 函数转换后得到；maptype 用于指定地图类型，这里是世界地图；is_map_symbol_show 用于隐藏地图上的标记。

在 set_series_opts() 中，label_opts 用于设置标签选项，这里 is_show=False 表示不显示标签。

在 set_global_opts() 中，title_opts 表示设置标题选项，这里 title="全球订单销量均值分布" 表示设置标题为全球订单销量均值分布；visualmap_opts 表示设置视觉映射选项，这里 max_=130 表示最大值为 130，is_piecewise=True 表示分段显示。

最后使用 render_notebook() 方法将地图渲染到 Jupyter Notebook 中。