详解！用详解！用python的的pyecharts模块绘制世界地图（疫情）模块绘制世界地图（疫情）
pyecharts可视化疫情确诊人数世界地图可视化疫情确诊人数世界地图
首先，我们需要进行环境的配置:python版本需要3.6.x ，pyecharts版本1.x
使用pip自动安装最新版本（这里的版本是1.7.1）
记得下载配套资源！！！
pip install pyecharts
pyecharts1.x之后，pyecharts 将不再自带地图 js 文件。用户需要自行安装对应的地图文件包。
地图文件被分成了三个 Python 包，分别为：
全球国家地图: echarts-countries-pypkg
中国省级地图: echarts-china-provinces-pypkg
中国市级地图: echarts-china-cities-pypkg
可以直接用pip安装：
pip install echarts-countries-pypkg
pip install echarts-china-provinces-pypkg
pip install echarts-china-cities-pypkg
pyecharts里面包含很多的图表类型，类型如下：
———Bar（柱状图/条形图）
———Bar3D（3D 柱状图）
———Boxplot（箱形图）
———EffectScatter（带有涟漪特效动画的散点图）
———Funnel（漏斗图）
———Gauge（仪表盘）
———Geo（地理坐标系）
———GeoLines（地理坐标系线图）
———Graph（关系图）
———HeatMap（热力图）
———Kline/Candlestick（K线图）
———Line（折线/面积图）
———Line3D（3D 折线图）
———Liquid（水球图）
———Map（地图）
———Parallel（平行坐标系）
———Pie（饼图）
———Polar（极坐标系）
———Radar（雷达图）
———Sankey（桑基图）
———Scatter（散点图）
———Scatter3D（3D 散点图）
———Surface3D（3D 曲面图）
———ThemeRiver（主题河流图）
———Tree（树图）
———TreeMap（矩形树图）
———WordCloud（词云图）
（敲黑板）接下来开始正式的环节（（敲黑板）接下来开始正式的环节（Map函数）函数）
将本文章配套资源下载，里面有源代码，存储的json数据，中英文映射文件！！！！！！QAQ~
第一步：导入需要的各个模块
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts import options as opts
import json
from namemap import nameMap
第二部：读取数据，创建列表，将数据存储在列表里面（该json文件，配套资源里面有）
filename = 'Real-time global epidemic data2020_4_15.json'
with open(filename) as f:#打开文件
epidemic_data = json.load(f)#读取文件，以json格式存储到epidemic_data里面
provinceName = [] confirmedCount =[] countrys_names = []
for epidemic_dict in epidemic_data:
provinceName.append(epidemic_dict['provinceName'])
confirmedCount.append(epidemic_dict['confirmedCount'])
第三步：进行中英文国名互换（在网上抓取的数据，国家名一般为中文，需要转化为英文，用到配套资源里面的namemap.py文件）
nameMap_new={}
for key,val in nameMap.items():#将nameMap列表里面键值互换
nameMap_new[val]=key
for i in range(len(provinceName)):#遍历列表，将对应英文名存储到countrys_names列表里
countrys_name = nameMap_new[provinceName[i]] countrys_names.append(countrys_name)
第四步：设置地图的基本数据（宽，高，背景颜色，页面主题，没用到的国家的背景颜色）
map = Map( init_opts=opts.InitOpts(width="1900px", height="900px", bg_color="#ADD8E6",
page_title="4.15全球疫情确诊人数",theme="white"))
第五步：添加数据（设置图标“确诊人数”，导入数据对，设置每个国家的首都坐标点不可见，定义地图类型为”world“，设置国家名字不可见）
map.add("确诊人数",[list(z) for z in zip(countrys_names, confirmedCount)],is_map_symbol_show=False,
maptype="world",label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="rgb(49,60,72)"))
第六步：进行全局设置（设置地图标题，设置图标不可见，设置视觉映射配置（其中详细参数方法在我的文章https://blog.csdn.net/zhu_rui/article/details/105655379）
（有什么不明白的可以关注、私信我），导出为html文件（直接子啊浏览器打开））
map.set_global_opts(title_opts = opts.TitleOpts(title='4.15 全球疫情确诊人数'),
legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
visualmap_opts = opts.VisualMapOpts(max_=100000))
map.render('world_map.html')
最后：效果图
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