python如何根據json數據畫疫情分布地圖

本篇內容介紹了“python如何根據json數據畫疫情分布地圖”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

一.基礎地圖使用

1.掌握使用pyecharts構建基礎的全國地圖可視化圖表

演示

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

結果是

這里有個問題

 is_show=True表示展示圖例，但是不準怎么辦？
這就需要手動校準范圍

from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.options import VisualMapOpts
map=Map()
data=[
    ("北京",99),
    ("上海",199),
    ("湖南",299),
    ("臺灣",199),
    ("安徽",299),
    ("廣州",399),
    ("湖北",599)
]
map.add("地圖",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")

結果是

這樣就可以了

再解釋一下顏色的設置

這樣就可以查詢相應的顏色

二.疫情地圖——國內疫情地圖

1.案例效果

演示

 利用json在線在線解析工具可以看到

 那么我們就可以知道該怎么去提取

#從字典中取出省份數據
province_data_list=data_dict["areaTree"][0]["children"]

代碼

import json
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.options import *
#讀取文件
f=open("D:/疫情.txt","r",encoding="utf-8")
data=f.read()
#關閉文件
f.close()
#獲取各省數據
#將字符串json轉化為python的字典
data_dict=json.loads(data)
#從字典中取出省份數據
province_data_list=data_dict["areaTree"][0]["children"]
#組裝每個省份和確診人數為元組，并各個省的數據都封裝如列表
data_list=[]#繪圖需要用到數據列表
for province_data in province_data_list:
    province_name=province_data["name"]#省份名稱
    province_confirm=province_data["total"]["confirm"]#確診人數
    data_list.append((province_name,province_confirm))#這里注意列表里面嵌套的是元組
print(f"{type(data_list)}\n{data_list}")
 
#創建地圖對象
map=Map()
#添加數據
map.add("各省份確診人數",data_list,"china")
#設置全局配置，定制分段到1視覺映射
map.set_global_opts(
    title_opts=TitleOpts("全國疫情地圖",pos_left="center",pos_bottom="1%"),
    visualmap_opts=VisualMapOpts(
        is_show=True,#是否顯示
        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("全國疫情地圖.html")

結果是

三.疫情地圖——省級疫情地圖

以河南省為例

代碼

import json
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.options import *
 
f=open("D:/疫情.txt","r",encoding="utf-8")
data=f.read()
#關閉文件
f.close()
#json數據轉化為python字典
data_dict=json.loads(data)
#取到河南省數據
cities_data=data_dict["areaTree"][0]["children"][3]["children"]
#準備數據為元組并放入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))
#構建地圖
map=Map()
map.add("河南省疫情分布",data_list,"河南")
#設置全局選項
map.set_global_opts(
    title_opts=TitleOpts(title="河南疫情地圖"),
    visualmap_opts=VisualMapOpts(
        is_show=True,#是否顯示
        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("河南疫情地圖.html")

結果是

有個問題：濟源市因為數據集中沒有相應數據，所以需要我們手動加上去

這樣就可以了

結果是

 四.數據集

“python如何根據json數據畫疫情分布地圖”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！