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使用Pyecharts绘制疫情分布图的Python教程 | Pyecharts数据可视化

使用Pyecharts绘制疫情分布图的Python教程

Pyecharts是一个基于ECharts的Python可视化库，可以轻松创建交互式图表。本教程将指导你使用Pyecharts绘制疫情分布地图。

1. 安装Pyecharts

首先确保已安装Pyecharts库。如果没有安装，可以使用pip命令安装：

pip install pyecharts

如果需要绘制地图，还需要安装相应的地图文件包：

pip install echarts-countries-pypkg   # 全球国家地图
pip install echarts-china-provinces-pypkg  # 中国省级地图
pip install echarts-china-cities-pypkg     # 中国市级地图

2. 准备疫情数据

我们需要准备要可视化的疫情数据，格式为省份/地区名称和对应的数值：

# 示例数据：中国各省份疫情数据
data = [
    ("广东", 1250),
    ("北京", 980),
    ("上海", 865),
    ("江苏", 745),
    ("浙江", 620),
    ("湖北", 580),
    ("四川", 550),
    ("福建", 480),
    ("河南", 420),
    ("山东", 380),
    ("河北", 360),
    ("湖南", 320),
    ("安徽", 300),
    ("辽宁", 280),
    ("陕西", 250),
    ("重庆", 230),
    ("江西", 200),
    ("广西", 180),
    ("云南", 160),
    ("黑龙江", 150)
]

3. 创建疫情分布图

使用Pyecharts的Map组件创建疫情分布图：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map

# 创建地图实例
c = (
    Map(init_opts=opts.InitOpts(width="1000px", height="600px"))
    .add(
        series_name="确诊病例",
        data_pair=data,
        maptype="china",
        is_map_symbol_show=False,
    )
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="全国疫情分布图", 
                                subtitle="数据更新时间：2023-10-15"),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
            max_=1500,
            is_piecewise=True,
            pieces=[
                {"min": 1000, "label": ">1000例", "color": "#8B0000"},
                {"min": 500, "max": 999, "label": "500-999例", "color": "#CD5C5C"},
                {"min": 300, "max": 499, "label": "300-499例", "color": "#F08080"},
                {"min": 100, "max": 299, "label": "100-299例", "color": "#FFA07A"},
                {"min": 1, "max": 99, "label": "1-99例", "color": "#FFDAB9"},
                {"min": 0, "max": 0, "label": "无病例", "color": "#F5F5F5"}
            ]
        ),
        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(
            trigger="item", formatter="{b}
{c}例确诊病例"
        ),
    )
)

# 渲染为HTML文件
c.render("covid19_map.html")

4. 代码解析

4.1 地图类型

通过设置maptype="china"指定显示中国地图。Pyecharts支持多种地图类型：

  • 'china' - 中国地图
  • 'world' - 世界地图
  • '广东' - 省级地图（替换为其他省份名称）

4.2 视觉映射配置

使用VisualMapOpts配置颜色映射：

  • max_ - 设置数据最大值
  • is_piecewise - 使用分段式视觉映射
  • pieces - 自定义分段区间和颜色

4.3 提示框配置

TooltipOpts配置鼠标悬停时的提示框：

  • trigger="item" - 数据项图形触发
  • formatter - 自定义提示内容格式

5. 进阶功能

动态时间轴

展示疫情随时间的变化：

from pyecharts.charts import Timeline

timeline = Timeline()
for time_point in time_data:
    map_chart = create_map_for_time(time_point)
    timeline.add(map_chart, time_point)
timeline.render()

添加标记点

在地图上标记重要地点：

.add(
    series_name="重要城市",
    type_="scatter",
    data_pair=city_data,
    symbol_size=10,
    label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)
)

多层级地图

实现省-市-区的多级下钻：

from pyecharts.charts import Map
from pyecharts import options as opts

c = (
    Map()
    .add(series_name="", 
         data_pair=data,
         maptype="china",
         zoom=1)
    .set_global_opts(
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_show=True)
    )
)

6. 效果展示

下面是使用示例代码生成的疫情分布图效果：

全国疫情分布图

实际渲染的地图将在此处显示交互式疫情分布

7. 常见问题解决

问题1：地图显示不完整或空白

解决方案：

  • 确保安装了相应的地图包：echarts-china-provinces-pypkg等
  • 检查省份名称是否与Pyecharts内置名称一致
  • 尝试添加is_roam=True参数启用区域缩放

问题2：数据值显示不正确

解决方案：

  • 检查数据格式是否为[(区域名称, 数值), ...]
  • 确保数值为整数或浮点数，而不是字符串
  • 调整visualmap_opts中的max_和min_值

问题3：地图交互功能无效

解决方案：

  • 确保在浏览器中打开生成的HTML文件
  • 检查是否启用了JavaScript
  • 使用最新版本的Pyecharts库

总结

Pyecharts提供了强大的地图可视化功能，通过本教程你学会了：

  1. 安装Pyecharts及地图扩展包
  2. 准备和格式化疫情数据
  3. 创建基础疫情分布地图
  4. 配置视觉映射和提示框
  5. 实现进阶功能如时间轴和多级下钻
  6. 解决常见的地图显示问题

Pyecharts生成的疫情分布图具有丰富的交互功能，包括缩放、平移、区域选择和数据筛选，非常适合用于疫情数据分析和展示。

本文由SituGuiYue于2025-07-19发表在吾爱品聚，如有疑问，请联系我们。
本文链接：https://521pj.cn/20255988.html

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