试用pyecharts：使用python绘制地图

在web端做数据或者地图可视化的工具很多。例如：CartoDB，Google Chart API，D3，plotly.py, Leaflet，Openlayers，Echarts，AntV的G2，L7，等等。实在是太多了。有机会我再一一介绍。

由于是为python&GIS专栏准备的文章。这次就简单介绍下pyecharts：Echarts的python库。

Echarts

详细信息可以参考官 ，这里简单引用部分内容。
ECharts，一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库，可以流畅的运行在 PC 和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器（IE8/9/10/11，Chrome，Firefox，Safari等），底层依赖矢量图形库 ZRender，提供直观，交互丰富，可高度个性化定制的数据可视化图表。

使用它可以制作很多炫酷的图表：

Echarts使用起来还是挺方便的， 上资料也不少。做简单的数据、地图可视化的话，还是值得一试。如果要引用地图的话，需要申请百度地图的API许可。

pyecharts

Github的地址点击这里
里面有详细的文档，摘录部分内容如下：

?? 简介

Echarts 是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了。

? 特性

• 简洁的 API 设计，使用如丝滑般流畅，支持链式调用
• 囊括了 30+ 种常见图表，应有尽有
• 支持主流 Notebook 环境，Jupyter Notebook 和 JupyterLab
• 可轻松集成至 Flask，Sanic，Django 等主流 Web 框架
• 高度灵活的配置项，可轻松搭配出精美的图表
• 详细的文档和示例，帮助开发者更快的上手项目
• 多达 400+ 地图文件，并且支持原生百度地图，为地理数据可视化提供强有力的支持

试用

为了演示的需要，我这里就使用jupyter-notebook。完整代码点击这里。

安装

引用

绘制图表

下面是pyecharts提供的一个例子, 代码如下：

但是要在notebook中显示的话，需要增加一些设置。具体可以看notebook的介绍。不想看说明的话，就直接看下面的代码吧。不过要注意的是。和需要在两个cell里面.

绘制地图

简单熟悉了pyecharts之后，就来绘制下地图吧。

在这里只是简单试用下pyecharts的功能。大致了解下python与Echarts，更多功能还得查阅文档使用。数据可视化，地理数据的可视化还是一件比较有意思且赏析悦目的事。

扩展

最后简单放几个其他可视化的软件、库的截图吧。

plotly.py

其他的库估计大家耳熟能详了，就暂时不放了。

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