python使用场景还是很多的，特别是在实现自动化的办公阶段，python的用处是比较的大的，那么，今天又有一个比较新奇的想法，如何使用python中的pyecharts去画一个中国地图呢？下面给各位读者做一个详细介绍。
在这一个月的时间里，利用网络爬虫爬取了杭州所有二手房的一个数据，在作图的时候发现在地图呈现上还是有欠缺，这里就把用到的贴出来，提升一下记忆。
之前有接触用Basemap绘制地图，但是在涉及到中国行政划分上感觉不是很方便。Echarts在数据可视化上应用比较广泛，这里采用pyecharts生成echarts风格的图表。
环境：pycharm；python3.6；
1、安装
pycharts包的安装
pip install pyecharts
在绘制地图时，需要导入相应的地图文件包
全球国家地图:echarts-countries-pypkg(1.9MB)
中国省级地图:echarts-china-provinces-pypkg(730KB)
中国市级地图:echarts-china-cities-pypkg(3.8MB)
建议绘图之前就装好，安装方法跟安装工具包的方法一致：
pip install echarts-countries-pypkg; pip install echarts-china-provinces-pypkg pip install echarts-china-cities-pypkg
2、绘制地图
from pyecharts import Map
#attr,value要显示的数值
value=[20,100]
attr=['余杭区','萧山区']
#图框的基本特性
m=Map('杭州地图示例图',width=600,height=400)
#添加数据到图框中
m.add('',attr,value,maptype=u'杭州',visual_range=[0,100],is_visualmap=True,visual_text_color='#000')
#show_config()打印输出图表的所有配置项
m.show_config()
#render()生成.html文件
m.render()
m=Map(title=”“,subtitle=”“,**kwargs)指定图框基本特性。
m.add(**kwargs)主要用于数据呈现，依次为图例、x，y。
attr：list，是地级市名的列表，你要对哪个区域进行标注，就写入对应的区域。注意里面的名字要规整，不然后面就标记不成功。
value：list，是attr各区对应的数值。
maptype=u’杭州’：指定需要绘制的地区的区域。可以是省级地名，也可以是市级地名。
visual_range=[0，100]：指定地图的颜色范围区间，默认是[0,100]。这里主要是参考y值的范围，便于生成有颜色差的图形。
is_label_show=True：显示每个点的值x
m.show_config()：会在终端打印出图表文件的所有配置项。
m.render()：默认在当前文件生成一个render.html文件通过浏览器打开生成的render.html文件即可看到生成的图形
pyecharts的坑---“画图不显示“
关于Pyecharts画图，图却不显示出来的问题，出问题可能有好几种原因。可能是版本问题、包没下全等等，在这边说的是一个很坑的问题，博主因为这个白白浪费了好几个小时和精力。
最近在做数据挖掘课设，用pandas处理数据，十分的方便，没错，图不显示就是因为它。
下面为大家举个例子
假设我们有一组数据，转为DataFrame或者Series后经过多种处理，最终从中提取出来，想要用pyecharts做一个图，于是就会出现文章标题这样的错误。
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts
import pandas as pd
x=[16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49]
y=[3,8,7,18,28,48,59,44,61,80,69,59,63,59,64,46,64,55,50,62,57,51,44,34,34,34,40,34,39,41,22,43,30,23]
pdx=pd.Series(x)
pdy=pd.Series(y)
x_value=pdx.values
y_value=pdy.values
#Pyecharts 1.9.0所以支持链式表达
bar=(
Bar()
.add_xaxis(x_value)
.add_yaxis("y值",y_value)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="标题"))
)
bar.render()让我们来看看这样画出来的图，就会发现它显示不出来。
原因如下
print(x_value) print(type(y_value)) print(type(y_value[0]))
打印出来之后就会发现：
[16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39
40 41 42 43 44 45 46 47 48 49]
<class'numpy.ndarray'>
<class'numpy.int64'>
列表中的数据类型为numpy.int64
而pyecharts要求int类型的数据，所以画的柱状图无法显示数据。
正确的做法就是把数据全部转为int类型，或者不用pandas处理数据…
我尝试着在转为datafram、或series时将类型转为int，但它还是会自动转为numpy.int32。
pdx=pd.Series(x,dtype=int) pdy=pd.Series(y,dtype=int)
print类型
<class'numpy.ndarray'> <class'numpy.int32'>
以上就为大家介绍到这里了，希望可以给大家带来帮助。
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