.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="主标题", subtitle="副标题"), toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=False), # datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(is_show=True) datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(), opts.D
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(), title_opts=opts.TitleOpts(title="Geo-热力地图"), ) ) c.render_notebook() 可以看到,Geo绘制出来的地图不会显示省份/城市的名字,并且用热力图的方式让数据差异更直观,而这恰好解决了Map不适用与小部分数据的短板。所以当数据量不是很多的时候又想绘制地图就可以考虑使用...
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_piecewise=True,pieces=a_pieces,# border_color='#FCEFE8',),...
from pyecharts.options import VisualMapOpts 1. 2. 然后,调用 Map#set_global_opts() 函数 , 设置全局配置 ; 使用关键字参数 , 指定 visualmap_opts 参数为 VisualMapOpts 类型实例对象 ; 在VisualMapOpts 构造函数中 , 指定 is_piecewise 为 True , 允许手动校准范围 ; 在VisualMapOpts 构造函数中 , 指定 ...
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=100), ) map_chart.add("各省项目数", plist) map_chart.set_series_opts( label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), emphasis_label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), ) map_chart.render(path='各省项目数.html')#对应的省市地图的生成foriincity: ...
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( # 配置项标题设置 title_opts=opts.TitleOpts(title="世界地图示例"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200) ) # 生成超文本文件 .render("world_map.html") ...
使用pyecharts绘制地图,先导入Map类创建实例,准备数据并调用add函数设置,最后用render生成网页。可通过导入VisualMapOpts类设置视觉映射配置,实现地图数据的手动校准范围。
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Map-基本示例"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts()) .render_notebook() ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 这样看已经比刚开始的样子好了很多,虽然可以看出不同省份之间的差异,但是还是有一点让人不爽的就是大部分省份是没有值的,要是全国都有值就更好了...
maptype="china", itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(), # 使用 add 方法向地图添加数据,第一部分数据为散点图,显示的是各个城市的标记点,用白色显示 .add( "", [("赣州", 50), ("广州", 60), ("杭州", 70), ("厦门", 80)], type_=ChartType.EFFECT_SCATTER, ...
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=100), ) chart.render_notebook() 对于我个人而言,我在使用Map的时候通常会选择将地图上的小红点给去掉 可以通过参数is_map_symbol_show=False设置不显示小红点;# 虚假示例数据 data = [('广东', 61), ('湖北', 85), ('湖南', 115), ('四川', 137), ('...