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pyecharts根据经纬度坐标绘制热力图的例子

时间: 2023-06-09 07:03:23 浏览: 181
可以参考以下代码: ``` python 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

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: ```python 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!

pyecharts用坐标绘制地图

### 使用 Pyecharts 创建基于经纬度坐标的自定义地图 为了实现这一目标,可以利用 `pyecharts` 库的强大功能来处理地理空间数据并将其可视化。具体来说,当内置的城市坐标不足以满足需求时,可以通过提供自定义的经纬度信息来进行扩展[^3]。 下面是一个简单的例子,展示了如何通过给定的一组经纬度坐标点构建一张带有标记的地图: ```python from pyecharts.charts import Map, Geo import pyecharts.options as opts data = [ ("北京", 104.078962, 30.653728), ("上海", 121.4737, 31.2304), ] def create_custom_map(data_points): geo = ( Geo() .add_schema(maptype="china") # 设置地图类型为中国 .set_global_opts( visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(), title_opts=opts.TitleOpts(title="Custom Coordinates on China Map"), ) ) for name, lon, lat in data_points: geo.add_coordinate(name, lon, lat) # 添加自定义坐标 geo.add("", [(name, "value")], type_=Geo.TYPE_SCATTER) return geo.render_notebook() # 渲染图表以便预览 create_custom_map(data) ``` 此代码片段首先导入必要的模块,并准备了一组包含城市名称及其对应经度和纬度的数据列表。接着定义了一个函数用于创建一个中国区域内的地理坐标图,在其中加入了几个特定位置作为示例。最后调用了 `.render_notebook()` 方法可以在 Jupyter Notebook 中查看生成的地图效果;如果是其他环境,则可能需要保存为 HTML 文件再打开浏览。 除了上述方法外,还可以进一步探索更多高级特性,比如连接不同地理位置之间的路径形成航线图等功能[^4]。
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