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三维地图热力图python代码

时间: 2025-04-23 15:33:02 浏览: 18

### Python 实现三维地图热力图为了实现三维地图上的热力图展示，`pyecharts` 是一个非常强大的库。该库提供了丰富的可视化选项，并且易于集成到现有的项目中[^2]。下面是一个简单的例子来说明如何利用 `pyecharts` 创建基于地理坐标（经度、纬度）的三维热力图： ```python from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Geo, Page import random def generate_random_data(): """生成随机的数据点用于测试""" data = [] for _ in range(50): # 假设有50个地点 lon = round(random.uniform(-180, 180), 2) # 随机经度 lat = round(random.uniform(-90, 90), 2) # 随机纬度 value = random.randint(0, 100) # 数据值 data.append([lon, lat, value]) return data data = generate_random_data() geo = ( Geo(init_opts=opts.InitOpts(width="1200px", height="600px")) .add_schema(maptype="world") # 设置世界地图作为背景 .add( "Heatmap", data, type_=Geo.TYPE_HEATMAP, symbol_size=10, ) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(), title_opts=opts.TitleOpts(title="World Heat Map"), ) ) page = Page() page.add(geo) page.render('heatmap.html') # 渲染成html文件，在浏览器打开查看效果 ``` 这段代码创建了一个全球范围内的热力图实例，其中包含了50个随机位置及其对应的数值。通过调整这些参数，可以根据实际需求定制化图表样式和布局。对于更复杂的场景，比如需要考虑地形高度等因素，则可能需要用到其他工具或扩展包来进行更加精细的操作；而对于交互性和动态显示方面的要求，上述方法已经能够很好地满足基本的应用场景。

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