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前言 有的时候需要将一些相关的数据放到地图上，可以更加直观的展示，人们也更加容易的阅读理解。比如一些大企业的全国分布，全国各地的温度数据，上映电影的各地票房情况等等。为了实现将数据可视化与地图相结合，我们使用python中的一个第三方模块pyecharts，这个模块的原理就是python调用echarts的功能生成相关的图表文档。本文从以下三个方面展开讲解
pyecharts环境的安装作者的python版本是2.7，由于pyecharts的1.0版本以上不再支持python2.7，所以我们使用的pyecharts是0.5.11这个版本，通过pip命令进行pyecharts的下载安装 pip install pyecharts==0.5.11安装好pyecharts之后，我们还需要进行pyecharts的一些扩展插件的安装 注：pyecharts官网说明，自从 v0.3.2 开始，为了缩减项目本身的体积以及维持 pyecharts 项目的轻量化运行，pyecharts 将不再自带地图 js 文件。想使用地图的开发者必须自己手动安装地图插件 中国地图的绘制pyecharts中的Map这个类主要用于地图数据的可视化 首先准备好省级行政单位的列表，然后通过random模块随机生成1~50之间的一个自然数作为value map的add方法中的provices和values分别是两个list，表示属性名称和属性对应的值。其中maptype代表的是地图的类型，is_visualmap代表地图是否显示颜色，is_label_show代表是否显示属性的名称。如果is_label_show是False，那么默认地图上是不显示省份名称的，当鼠标点击某个省份的位置时候才会显示出省份的名称。 注：在绘制地图的过程中，如果出现只显示南海诸岛，说明没有下载相关地图扩展的插件，参考环境安装的部分进行插件安装即可解决 关于pyecharts的总结与拓展当数据分析遇上数据可视化的时候，pyecharts 诞生了。pyecharts还有许多其他内置的图表功能，比如漏斗图，仪表盘，热力图等等，功能非常的强大，对于数据可视化而言，非常的直观，官方文档的介绍也非常的详细。新的pyecharts版本增加了许多新的特性，比如支持链式调用等，新手简单学习可以从0.5版本开始，如果是生产中使用，那么建议使用新的版本，因为新的版本还有团队一直在维护。当然可视化的库有很多，pyecharts作为一个经典的可视化库，学习一下还是非常不错的 |
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