基于Python绘制世界疫情地图详解
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注：此数据是2022年3月12号的结果，其中透明的地方代表确诊人数小于10万人，白色的地方代表无该国家的数据。
最终效果：
下载需要的python包：
pip install echarts-countries-pypkg
pip install echarts-china-provinces-pypkg
pip install echarts-countries-china-cities-pypkg
import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来正常显示负号
from datetime import datetime
plt.figure(figsize=(16,10))
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.faker import Faker
from pyecharts.charts import Bar
import os
from pyecharts.options.global_options import ThemeType
alldfgbcountrysum=pd.read_csv("alldfgbcountrysum.csv",encoding='utf-8-sig')
alldfregiongbmax=alldfgbcountrysum.groupby(alldfgbcountrysum['Country_Region'])['Confirmed','Recovered','Deaths','Date'].max()
alldfregiongbmax.reset_index(inplace=True)
alldfregiongbmax.loc[(alldfregiongbmax['Country_Region']=='US','Country_Region')]='United States'
alldfregiongbmax[alldfregiongbmax['Countey_Region']=='United States']
alldfregiongbmax的数据：
地图绘制：
# 地图绘制
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
import random
regions=alldfregiongbmax['Country_Region'].to_list()
regions2=[]
for i in range(len(regions)):
regions2.append(regions[i])
regions2
data=[(i,alldfregiongbmax[alldfregiongbmax['Country_Region']==i]['Confirmed'].to_list()) for i in regions2]
data
imap=(
Map(
init_opts=opts.InitOpts(bg_color='rgba(255,250,205,0.2)',
width='1400px',
height='1000px',
page_title='疫情数据',
theme=ThemeType.ROMA
)
)
.add("确诊人数",data,"world",zoom=1)
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="世界疫情数据--地图绘制"),
legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=True),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=80000000,min_=100000,is_piecewise=True,split_number=10),
) # 通过更改max_ ，min_ 来调整地图的颜色
)
imap.render_notebook()
到此这篇关于基于Python绘制世界疫情地图详解的文章就介绍到这了,更多相关Python地图内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
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