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data = pd . read_csv ( data0 + 'data1.csv' ) data = data [ 0 : 365 ] data_dm1 = data . iloc [:, [ 4 , 3 ]] data_dm1 [ 'n' ] = 1 data_dm2 = np . array ( data_dm1 ) data_dm3 = data_dm2 . tolist () map_osm = folium . Map ( location = [ 30.594488 , 114.315898 ,], zoom_start = 10 ) #绘制Map,开始缩放程度是5倍 HeatMap ( data_dm3 ). add_to ( map_osm ) # 将热力图添加到前面建立的map里 file_path = r "E:\Desktop_file\ZJ\POI\map.html" map_osm . save ( file_path ) # 保存为html文件 webbrowser . open ( file_path )

这是一个看起来很高大上的地图,输入数据是经纬度。如果数据不是经纬度的话,可以利用百度API进行查找进行转换。

基于pyecharts的行政区域热力图

from pyecharts import Map
val = [100, 150, 134, 200, 89, 43, 176, 123, 56, 144, 186, 63, 155]
quxian = ['江岸区', '江汉区', '硚口区', '汉阳区', '武昌区', '洪山区', '东西湖区', '蔡甸区', '江夏区', '黄陂区', '新洲区', '汉南区', '青山区']
map3 = Map("武汉地图",'武汉市', width=1200, height=600)
map3.add("武汉市", quxian, val, visual_range=[1, max(val)], maptype=u'武汉', is_visualmap=True,
    visual_text_color='#000', name_map = True, is_map_symbol_show = False, is_label_show = True)
map3.render(path="./wuhanxxx.html")

下面是图的样子:

这里详细介绍一下pyecharts模块中的add函数中的参数:

  • 第一个参数是名字。在本代码中是”武汉市”。
  • 第二个参数是本地图中的各个行政区域。
  • 第三个参数是各个地区对应的数值。
  • visual_range=[1, max(val)] 这个参数是左下角尺标的范围。
  • maptype=u'武汉' 这个参数是表示你需要画的地图的名称。如果要画中国地图,这里就填maptype='china'
  • is_visualmap=True 如果填False地图上就没有颜色了。
  • visual_text_color='#000' 文本的颜色。
  • name_map = True 是否显示地图的名称。
  • is_map_symbol_show = False 填True的画,每个有数据的行政区中会有一个红点。
  • is_label_show = True 默认为False,填True的画会显示行政区的名字。
  • 以上参数了解清楚之后就能够很好的选择自己想要的地图了。说实话我觉得这个图长得还可以,但是被diss掉了。
    暂时没有找到合适的画热力地图的办法,但是据说可以在R上面试试,R的可拓展性应该会更好,等我找到更好的办法就更新的博客,敬请期待~

    参考文献:
    https://blog.csdn.net/u012535605/article/details/79194697
    http://www.pianshen.com/article/475838162/

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