python如何根据json数据画疫情分布地图

本篇内容介绍了“python如何根据json数据画疫情分布地图”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

一.基础地图使用

1.掌握使用pyecharts构建基础的全国地图可视化图表

演示

from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.options import VisualMapOpts
map=Map()
data=[
    ("北京",99),
    ("上海",199),
    ("湖南",299),
    ("台湾",199),
    ("安徽",299),
    ("广州",399),
    ("湖北",599)
]
map.add("地图",data,"china")
map.set_global_opts(
    visualmap_opts=VisualMapOpts(
        is_show=True
 
    )
)
map.render("1.html")

结果是

这里有个问题

 is_show=True表示展示图例，但是不准怎么办？
这就需要手动校准范围

from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.options import VisualMapOpts
map=Map()
data=[
    ("北京",99),
    ("上海",199),
    ("湖南",299),
    ("台湾",199),
    ("安徽",299),
    ("广州",399),
    ("湖北",599)
]
map.add("地图",data,"china")
map.set_global_opts(
    visualmap_opts=VisualMapOpts(
        is_show=True,
        is_piecewise=True,
        pieces=[
            {"min": 1, "max": 9, "label": "1-9人", "color": "#CCFFFF"},
            {"min": 10, "max": 99, "label": "10-99人", "color": "#FFFF99"},
            {"min": 100, "max": 499, "label": "100-499人", "color": "#FF9966"},
            {"min": 500, "max": 999, "label": "500-999人", "color": "#FF6666"},
            {"min": 1000, "max": 9999, "label": "1000-9999人", "color": "#CC3333"},
            {"min": 10000, "label": "10000以上", "color": "#990033"},
 
        ]
 
    )
)
map.render("1.html")

结果是

这样就可以了

再解释一下颜色的设置

这样就可以查询相应的颜色

二.疫情地图——国内疫情地图

1.案例效果

演示

 利用json在线在线解析工具可以看到

 那么我们就可以知道该怎么去提取

#从字典中取出省份数据
province_data_list=data_dict["areaTree"][0]["children"]

代码

import json
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.options import *
#读取文件
f=open("D:/疫情.txt","r",encoding="utf-8")
data=f.read()
#关闭文件
f.close()
#获取各省数据
#将字符串json转化为python的字典
data_dict=json.loads(data)
#从字典中取出省份数据
province_data_list=data_dict["areaTree"][0]["children"]
#组装每个省份和确诊人数为元组，并各个省的数据都封装如列表
data_list=[]#绘图需要用到数据列表
for province_data in province_data_list:
    province_name=province_data["name"]#省份名称
    province_confirm=province_data["total"]["confirm"]#确诊人数
    data_list.append((province_name,province_confirm))#这里注意列表里面嵌套的是元组
print(f"{type(data_list)}\n{data_list}")
 
#创建地图对象
map=Map()
#添加数据
map.add("各省份确诊人数",data_list,"china")
#设置全局配置，定制分段到1视觉映射
map.set_global_opts(
    title_opts=TitleOpts("全国疫情地图",pos_left="center",pos_bottom="1%"),
    visualmap_opts=VisualMapOpts(
        is_show=True,#是否显示
        is_piecewise=True,#是否分段
        pieces=[
            {"min": 1, "max": 9, "label": "1-9人", "color": "#CCFFFF"},
            {"min": 10, "max": 99, "label": "10-99人", "color": "#FFFF99"},
            {"min": 100, "max": 499, "label": "100-499人", "color": "#FF9966"},
            {"min": 500, "max": 999, "label": "500-999人", "color": "#FF6666"},
            {"min": 1000, "max": 9999, "label": "1000-9999人", "color": "#CC3333"},
            {"min": 10000, "label": "10000以上", "color": "#990033"},
 
        ]
 
    )
)
map.render("全国疫情地图.html")

结果是

三.疫情地图——省级疫情地图

以河南省为例

代码

import json
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.options import *
 
f=open("D:/疫情.txt","r",encoding="utf-8")
data=f.read()
#关闭文件
f.close()
#json数据转化为python字典
data_dict=json.loads(data)
#取到河南省数据
cities_data=data_dict["areaTree"][0]["children"][3]["children"]
#准备数据为元组并放入list
data_list=[]
 
for city_data in cities_data:
    city_name=city_data["name"]+"市"
    city_confirm=city_data["total"]["confirm"]
    data_list.append((city_name,city_confirm))
#构建地图
map=Map()
map.add("河南省疫情分布",data_list,"河南")
#设置全局选项
map.set_global_opts(
    title_opts=TitleOpts(title="河南疫情地图"),
    visualmap_opts=VisualMapOpts(
        is_show=True,#是否显示
        is_piecewise=True,#是否分段
        pieces=[
            {"min": 1, "max": 9, "label": "1-9人", "color": "#CCFFFF"},
            {"min": 10, "max": 99, "label": "10-99人", "color": "#FFFF99"},
            {"min": 100, "max": 499, "label": "100-499人", "color": "#FF9966"},
            {"min": 500, "max": 999, "label": "500-999人", "color": "#FF6666"},
            {"min": 1000, "max": 9999, "label": "1000-9999人", "color": "#CC3333"},
            {"min": 10000, "label": "10000以上", "color": "#990033"},
 
        ]
    )
)
map.render("河南疫情地图.html")

结果是

有个问题：济源市因为数据集中没有相应数据，所以需要我们手动加上去

这样就可以了

结果是

 四.数据集

“python如何根据json数据画疫情分布地图”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！