注：本文所用数据均来自百度开源数据
数据会在下方展示下载按钮，请自行提取。
本文需要用到json、pyecharts模块，请自行在PyCharm中添加，因数据中为展示莱芜和东营地区数据，本文中含有添加数据。
图表演示链接：Epidemic-Map-of-ShanDong – Admin_Log加载可能较慢，请耐心等待◊ヾ(•ω•`)o

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山东疫情地图

代码块：
import json
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.options import *
# 读取数据文件

f = open("E:/PycharmProjects/可视化案例数据/地图数据/疫情.txt", "r", encoding="UTF-8")
data = f.read()
# 关闭文件
f.close()
# 将json数据转python字典
data_dict = json.loads(data)
# 取山东数据
cities_data = data_dict["areaTree"][0]["children"][11]["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"
    print(city_name)
    city_confirm = city_data["total"]["confirm"]
    data_list.append((city_name, city_confirm))
# print(data_list)
# 手动添加数据
data_list.append(("莱芜市", 24))
data_list.append(("东营市", 13))
# 构建地图
map = Map()
map.add("山东省疫情分布", data_list, "山东")

# 设置全局配置，定制分段的视觉映射
map.set_global_opts(
    title_opts=TitleOpts(title="全国疫情地图"),
    visualmap_opts=VisualMapOpts(
        is_show=True,       # 是否显示
        is_piecewise=True,  # 是否分段
        pieces=[
            {"min": 1, "max": 99, "label": "1 - 99人", "color": "#CCFFFF"},
            {"min": 100, "max": 999, "label": "100 - 999人", "color": "#FFFF99"},
            {"min": 1000, "max": 4999, "label": "1000 -4 999人", "color": "#FF9966"},
            {"min": 5000, "max": 9999, "label": "5000 - 9999人", "color": "#FF6666"},
            {"min": 10000, "max": 99999, "label": "10000 - 99999人", "color": "#CC3333"},
            {"min": 100000, "lable": "10000+", "color": "#990033"}
        ]
    )
)

# 绘图
map.render("山东省疫情地图.html")

查看信息

  • 数据查看地址:查看数据点击查看 Json 数据[ 默认编码UTF-8 若乱码请自行切换编码格式 ]

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