Python?pyecharts實時畫圖自定義可視化經(jīng)緯度熱力圖

更新時間：2022年06月23日 15:58:37 作者：數(shù)據(jù)人阿多

這篇文章主要為大家介紹了Python?pyecharts實時畫圖自定義經(jīng)緯度熱力圖實現(xiàn)示例，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進步，早日升職加薪

背景

在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析中基本都會涉及到各省區(qū)的分析，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析的一把利器，這些省區(qū)的數(shù)據(jù)一般會用地圖可視化出來，這樣一些規(guī)律可以被一面了然發(fā)現(xiàn)

地圖有很多可視化類型，比如：基本地理圖、熱力圖、路徑圖、漣漪圖等，本篇文章主要介紹 熱力圖，使用的工具百度開源 pyecharts

模擬數(shù)據(jù)以十一期間全國旅游景點熱度為例（虛構(gòu)數(shù)據(jù)）

模擬數(shù)據(jù)

基于pyecharts內(nèi)置經(jīng)緯度的熱力圖

pyecharts 中自帶了一些城市的經(jīng)緯度，在畫圖時只要列出城市 or 省份的名字，即可在地圖中自動展示，pyecharts會根據(jù)城市 or 省份的名字自動提取到經(jīng)緯度

安裝完pyecharts包之后，可以在pyecharts包文件夾里面找到相應(yīng)的文件city_coordinates.json，里面保存了大量的地理名與經(jīng)緯度的信息
一般路徑如下：xxxxxx\Lib\site-packages\pyecharts\datasets\city_coordinates.json

下面用模擬數(shù)據(jù)中 城市、熱度 列來進行熱力圖可視化
左右滑動查看完整代碼

import pandas as pd
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import BMap
from pyecharts.globals import BMapType
import json
data=pd.read_excel('熱力圖模擬數(shù)據(jù).xlsx')
hotmap = (
    BMap(is_ignore_nonexistent_coord=True,    #忽略不存在的坐標
         init_opts=opts.InitOpts(width="1300px", height="600px"))
    .add_schema(baidu_ak="自己申請的key", center=[120.13066322374, 30.240018034923],
                zoom=5,   # 當前視角的縮放比例
                is_roam=True   # 是否開啟鼠標縮放和平移漫游
               )  
    .add(
        "熱度",  #圖例
        data_pair=[list(z) for z in zip(data['城市'].to_list(), data['熱度'].to_list())],
        type_="heatmap",
        label_opts=opts.LabelOpts(formatter=""),
    )
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="十一期間全國旅游景點熱度",
                                  pos_left='center',
                                  title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=32)
                                 ), 
        legend_opts=opts.LegendOpts(pos_right='20%'),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts()
    )
    .add_control_panel(
        copyright_control_opts=opts.BMapCopyrightTypeOpts(position=3),
        maptype_control_opts=opts.BMapTypeControlOpts(
            type_=BMapType.MAPTYPE_CONTROL_DROPDOWN
        ),
        scale_control_opts=opts.BMapScaleControlOpts(),
        overview_map_opts=opts.BMapOverviewMapControlOpts(is_open=True),
        navigation_control_opts=opts.BMapNavigationControlOpts(),
        geo_location_control_opts=opts.BMapGeoLocationControlOpts(),
    )
    .render("基于pyecharts內(nèi)置經(jīng)緯度的熱力圖.html")
)
#hotmap.render_notebook()

內(nèi)置經(jīng)緯度

基于自定義經(jīng)緯度的熱力圖

因pyecharts中的 city_coordinates.json 里面存放的均是一些常用的地理經(jīng)緯度，如果想使用自定義的經(jīng)緯度，pyecharts也是支持的

下面用模擬數(shù)據(jù)中 經(jīng)度、維度、熱度 列來進行熱力圖可視化

import pandas as pd
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import BMap
from pyecharts.globals import BMapType
import json
data=pd.read_excel('熱力圖模擬數(shù)據(jù).xlsx')
data_json={}
for index,row in data.iterrows():
    data_json[row['地名']]=[float(row['經(jīng)度']),float(row['維度'])]
with open("BMAP.json","w") as f:
    json.dump(data_json,f)
hotmap = (
    BMap(is_ignore_nonexistent_coord=True,    #忽略不存在的坐標
         init_opts=opts.InitOpts(width="1300px", height="600px"))
    .add_schema(baidu_ak="自己申請的key", center=[120.13066322374, 30.240018034923],
                zoom=5,   # 當前視角的縮放比例
                is_roam=True   # 是否開啟鼠標縮放和平移漫游
               )
    .add_coordinate_json("BMAP.json")  #加載自定義坐標
    .add(
        "熱度",  #圖例
        data_pair=[list(z) for z in zip(data['地名'].to_list(), data['熱度'].to_list())],
        type_="heatmap",
        label_opts=opts.LabelOpts(formatter=""),
    )
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="十一期間全國旅游景點熱度",
                                  pos_left='center',
                                  title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=32)
                                 ), 
        legend_opts=opts.LegendOpts(pos_right='20%'),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=20)  #設(shè)置最大值，目的是為了能夠精確查看自定坐標位置
    )
    .add_control_panel(
        copyright_control_opts=opts.BMapCopyrightTypeOpts(position=3),
        maptype_control_opts=opts.BMapTypeControlOpts(
            type_=BMapType.MAPTYPE_CONTROL_DROPDOWN
        ),
        scale_control_opts=opts.BMapScaleControlOpts(),
        overview_map_opts=opts.BMapOverviewMapControlOpts(is_open=True),
        navigation_control_opts=opts.BMapNavigationControlOpts(),
        geo_location_control_opts=opts.BMapGeoLocationControlOpts(),
    )
    .render("基于自定義經(jīng)緯度的熱力圖.html")
)
#hotmap.render_notebook()

自定義經(jīng)緯度

pyecharts庫缺點

沒有現(xiàn)成的方法用來直接導(dǎo)入自定義坐標，需要先把自定義坐標寫在json文件中，然后再通過加載文件實現(xiàn)導(dǎo)入，而沒有一個直接導(dǎo)入自定義坐標的方法，這個可以從源碼中看出來，如果有一個 add_coordinate_dict 函數(shù)就完美了

缺點

不同地圖坐標系區(qū)別

我們通常用經(jīng)緯度來表示一個地理位置，但是由于一些原因，我們從不同渠道得到的經(jīng)緯度信息可能并不是在同一個坐標系下。

高德地圖、騰訊地圖以及谷歌中國區(qū)地圖使用的是GCJ-02坐標系
百度地圖使用的是BD-09坐標系
底層接口(HTML5 Geolocation或ios、安卓API)通過GPS設(shè)備獲取的坐標使用的是WGS-84坐標系

不同的坐標系之間可能有幾十到幾百米的偏移，所以在開發(fā)基于地圖的產(chǎn)品，或者做地理數(shù)據(jù)可視化時，我們需要修正不同坐標系之間的偏差。

WGS-84 - 世界大地測量系統(tǒng)

WGS-84（World Geodetic System, WGS）是使用最廣泛的坐標系，也是世界通用的坐標系，GPS設(shè)備得到的經(jīng)緯度就是在WGS84坐標系下的經(jīng)緯度。通常通過底層接口得到的定位信息都是WGS84坐標系

GCJ-02 - 國測局坐標

GCJ-02（G-Guojia國家，C-Cehui測繪，J-Ju局），又被稱為火星坐標系，是一種基于WGS-84制定的大地測量系統(tǒng)，由中國國測局制定。此坐標系所采用的混淆算法會在經(jīng)緯度中加入隨機的偏移。

國家規(guī)定，中國大陸所有公開地理數(shù)據(jù)都需要至少用GCJ-02進行加密，也就是說我們從國內(nèi)公司的產(chǎn)品中得到的數(shù)據(jù)，一定是經(jīng)過了加密的。絕大部分國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)地圖提供商都是使用GCJ-02坐標系，包括高德地圖，谷歌地圖中國區(qū)等。