要说使用Python进行地图可视化，Pyecharts的身影是不可缺少的。 本文就Pyecharts可以实现的地图可视化，调查其效果
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pye图表-地图
首先，介绍在Pyecharts中使用最多的Map ()方法。 绘制全国规模的销售额分布图。 如下所示
当然也可以用于绘制世界地图。 例如，让我们来描绘一下当今世界疫情新确诊人数的分布
从上面的照片可以看出，美国新确诊的病例每天以数千数万的数量级在增加。 当然，也可以用这个来绘制部分地区的地图。 就小编所在地上海而言，下图为上海各地区二手房价格分布图。
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地球地理学家
在看到上海市中心的二手房价格对我们普通人来说已经是天文数字之后，我们再来看看另一个Geo ) )方法，看看可视化的效果。 例如，请看湖北省内各市的店铺数(虚拟数据) )
当然，也可以改为热图，改变地图的背景颜色。 例如
当然，我们不仅限于一个省或某个市，可以将其范围扩展到全国。 其步骤和原理高度相似，在此不赘述。
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Pyecharts的航线图
Pyecharts可以生成表示航班数量、人口移动等的地理空间的流动图。 以上海为例，看看上海到全国各地的航班情况
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图片-位图
Bmap是指百度地图。 Pyecharts可以调用百度地图的界面，使制作的结果接近我们平时使用的地图。 如下图所示，使用Bmap前必须向百度地图开放平台申请API KEY才能使用。
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总的来说
一般来说，我们可以使用Geo、Map、BMap分别绘制地图。 步骤也非常相似和简单。 对正文可视化实践感兴趣的读者，请向编辑要求正文的代码。 编辑在下面发布自己的联系方式哦。
步骤
说明
代码示例
1个实例一个特定类型的对象c=geo(2在其中添加数据c.add(x ) x，y ) 3标题等图标的放置c.set_global_opts ) title=' ) jupytee
结束
以上文章来源于数据分析和篮球，作者是经常迟到的导师