【数据可视化-92】使用 Pyecharts 绘制乡镇街道级地图：以安徽省黄山市休宁县为例（我的老家）

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一、引言

  在数据可视化中，地理信息的展示是极为重要的一环。Pyecharts 提供了强大的地图绘制功能，但默认的地图库仅支持到区县级别。当我们需要绘制乡镇街道级别的地图时，就需要自定义地图数据。本文将详细介绍如何使用 Pyecharts 绘制乡镇街道级地图，以安徽省黄山市休宁县（我的老家）为例，提供完整的代码和分析。

二、准备工作

2.1 获取 GeoJSON 数据

  GeoJSON 是一种基于 JSON 的地理信息数据格式，用于表示地理特征和空间数据。我们需要获取休宁县的 GeoJSON 数据。可以从公开的地理信息数据平台（如 GeoJSON.io）下载或通过其他合法途径获取。

  假设我们已经获取了休宁县的 GeoJSON 数据，并保存为 休宁县.geojson 文件。

2.2 生成数据

  我们需要从 GeoJSON 文件中提取数据，并生成适合 Pyecharts 使用的数据格式。以下是生成数据的代码：

import json
import random
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map# 读取 GeoJSON 文件
with open('休宁县.geojson', 'r', encoding='utf-8') as f:json_data = json.load(f)# 生成随机数据
datas = [(properties['properties']['name'], random.randint(1, 100)) for properties in json_data['features']]

三、绘制地图

3.1 初始化地图

  我们需要使用 Pyecharts 的 Map 组件来绘制地图，并通过 add_js_funcs 方法注册自定义的 GeoJSON 数据。

# 初始化地图
map_chart = (Map(init_opts=opts.InitOpts(width='800px', height='800px', bg_color='#0d0735')).add_js_funcs("echarts.registerMap('emap', {});".format(json_data)).add(series_name="",maptype="emap",data_pair=datas,is_roam=False,is_map_symbol_show=False,).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="休宁县乡镇街道级地图",subtitle="数据来源：自定义 GeoJSON",item_gap=5,pos_left='center',pos_top='3%',title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#fff", font_size=16),),legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(pos_right='10%',pos_bottom='5%',max_=100,is_show=True,is_piecewise=True,split_number=5,textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#fff"),range_color=["#ffde93", "#ffc107", "#ff9800", "#ff5722", "#f44336"],),)
)

3.2 渲染地图

  最后，我们将地图渲染为 HTML 文件，以便查看效果。

# 渲染地图
map_chart.render("休宁县乡镇街道级地图.html")

四、完整代码

  以下是完整的代码，可以直接运行：

import json
import random
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map# 读取 GeoJSON 文件
with open('休宁县.geojson', 'r', encoding='utf-8') as f:json_data = json.load(f)# 生成随机数据
datas = [(properties['properties']['name'], random.randint(1, 100)) for properties in json_data['features']]# 初始化地图
map_chart = (Map(init_opts=opts.InitOpts(width='800px', height='800px', bg_color='#0d0735')).add_js_funcs("echarts.registerMap('emap', {});".format(json_data)).add(series_name="",maptype="emap",data_pair=datas,is_roam=False,is_map_symbol_show=False,).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="休宁县乡镇街道级地图",subtitle="数据来源：自定义 GeoJSON",item_gap=5,pos_left='center',pos_top='3%',title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#fff", font_size=16),),legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(pos_right='10%',pos_bottom='10%',max_=100,is_show=True,is_piecewise=True,split_number=5,textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#fff"),range_color=["#ffde93", "#ffc107", "#ff9800", "#ff5722", "#f44336"],),)
)# 渲染地图
map_chart.render("休宁县乡镇街道级地图.html")

五、运行结果

  运行上述代码后，会生成一个名为 休宁县乡镇街道级地图.html 的文件。打开该文件，可以看到如下效果：

4.1 地图展示

  地图展示了安徽省黄山市休宁县的乡镇街道级地理信息，每个街道或乡镇都有不同的颜色表示其数据值。地图背景为黑色，视觉效果炫酷，数据分布一目了然。特别地，这个地图展示了我的老家——休宁县的详细地理信息，让我感到非常亲切。

4.2 数据可视化

  通过视觉映射（VisualMap），数据值被分为不同的区间，每个区间用不同的颜色表示。这使得我们能够直观地看到不同街道或乡镇的数据差异。

五、总结

  本文详细介绍了如何使用 Pyecharts 绘制乡镇街道级地图，以安徽省黄山市休宁县（我的老家）为例。通过自定义 GeoJSON 数据和 Pyecharts 的强大功能，我们可以轻松实现乡镇街道级地图的绘制。这种方法不仅适用于休宁县，还可以扩展到其他地区，帮助我们更好地展示地理信息数据。

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