python基础综合案例数据可视化地图可视化

　　基础地图演示＂＂＂ 演示地图可视化的基本使用 ＂＂＂ from pyecharts.charts import Map from pyecharts.options import VisualMapOpts  # 准备地图对象 map = Map() # 准备数据 data = [     (＂北京＂, 99),     (＂上海＂, 199),     (＂湖南＂, 299),     (＂台湾＂, 399),     (＂广东＂, 499) ] # 添加数据 map.add(＂测试地图＂, data, ＂china＂)  # 设置全局选项 map.set_global_opts(     visualmap_opts=VisualMapOpts(         is_show=True,         is_piecewise=True,         pieces=[             {＂min＂: 1, ＂max＂: 9, ＂label＂: ＂1-9＂, ＂color＂: ＂#CCFFFF＂},             {＂min＂: 10, ＂max＂: 99, ＂label＂: ＂10-99＂, ＂color＂: ＂#FF6666＂},             {＂min＂: 100, ＂max＂: 500, ＂label＂: ＂100-500＂, ＂color＂: ＂#990033＂}         ]     ) )  # 绘图 map.render()
　　运行：
　　＂＂＂ 演示全国疫情可视化地图开发 ＂＂＂ import json from pyecharts.charts import Map from pyecharts.options import *  # 读取数据文件 f = open(＂D:/rfpython/疫情.txt＂, ＂r＂, encoding=＂UTF-8＂) data = f.read()     # 全部数据 # 关闭文件 f.close() # 取到各省数据 # 将字符串json转换为python的字典 data_dict = json.loads(data)        # 基础数据字典 # 从字典中取出省份的数据 province_data_list = data_dict[＂areaTree＂][0][＂children＂] # 组装每个省份和确诊人数为元组，并各个省的数据都封装入列表内 data_list = []      # 绘图需要用的数据列表 for province_data in province_data_list:     province_name = province_data[＂name＂]                   # 省份名称     province_confirm = province_data[＂total＂][＂confirm＂]    # 确诊人数     data_list.append((province_name, province_confirm))   # 创建地图对象 map = Map() # 添加数据 map.add(＂各省份确诊人数＂, data_list, ＂china＂) # 设置全局配置，定制分段的视觉映射 map.set_global_opts(     title_opts=TitleOpts(title=＂全国疫情地图＂),     visualmap_opts=VisualMapOpts(         is_show=True,           # 是否显示         is_piecewise=True,      # 是否分段         pieces=[             {＂min＂: 1, ＂max＂: 99, ＂lable＂: ＂1~99人＂, ＂color＂: ＂#CCFFFF＂},             {＂min＂: 100, ＂max＂: 999, ＂lable＂: ＂100~9999人＂, ＂color＂: ＂#FFFF99＂},             {＂min＂: 1000, ＂max＂: 4999, ＂lable＂: ＂1000~4999人＂, ＂color＂: ＂#FF9966＂},             {＂min＂: 5000, ＂max＂: 9999, ＂lable＂: ＂5000~99999人＂, ＂color＂: ＂#FF6666＂},             {＂min＂: 10000, ＂max＂: 99999, ＂lable＂: ＂10000~99999人＂, ＂color＂: ＂#CC3333＂},             {＂min＂: 100000, ＂lable＂: ＂100000+＂, ＂color＂: ＂#990033＂},         ]     ) ) # 绘图 map.render(＂全国疫情地图.html＂)
　　运行：
　　＂＂＂ 演示广东省疫情地图开发 ＂＂＂ import json from pyecharts.charts import Map from pyecharts.options import *  # 读取文件 f = open(＂D:/rfpython/疫情.txt＂, ＂r＂, encoding=＂UTF-8＂) data = f.read() # 关闭文件 f.close() # 获取广东省数据 # json数据转换为python字典 data_dict = json.loads(data) # 取到广东省数据 cities_data = data_dict[＂areaTree＂][0][＂children＂][7][＂children＂]  # 准备数据为元组并放入list data_list = [] for city_data in cities_data:     city_name = city_data[＂name＂] + ＂市＂     city_confirm = city_data[＂total＂][＂confirm＂]     data_list.append((city_name, city_confirm))  # 构建地图 map = Map() map.add(＂广东省疫情分布＂, data_list, ＂广东＂) # 设置全局选项 map.set_global_opts(     title_opts=TitleOpts(title=＂广东省疫情地图＂),     visualmap_opts=VisualMapOpts(         is_show=True,           # 是否显示         is_piecewise=True,      # 是否分段         pieces=[             {＂min＂: 1, ＂max＂: 99, ＂lable＂: ＂1~99人＂, ＂color＂: ＂#CCFFFF＂},             {＂min＂: 100, ＂max＂: 999, ＂lable＂: ＂100~9999人＂, ＂color＂: ＂#FFFF99＂},             {＂min＂: 1000, ＂max＂: 4999, ＂lable＂: ＂1000~4999人＂, ＂color＂: ＂#FF9966＂},             {＂min＂: 5000, ＂max＂: 9999, ＂lable＂: ＂5000~99999人＂, ＂color＂: ＂#FF6666＂},             {＂min＂: 10000, ＂max＂: 99999, ＂lable＂: ＂10000~99999人＂, ＂color＂: ＂#CC3333＂},             {＂min＂: 100000, ＂lable＂: ＂100000+＂, ＂color＂: ＂#990033＂},         ]     ) )  # 绘图 map.render(＂广东省疫情地图.html＂)
　　运行：