介紹 5種 繪製炫酷的地圖方法

地圖可視化是一種非常直觀的數據分析結果展現形式，python 有很多可視化庫可以實現，pyecharts 就是很多 python 愛好者喜愛的實現地圖可視化方法之一。不可否認，pyecharts 繪製的地圖實現方便、圖形美觀而且支持交互，但在面對不同需求時，其實我們還有很多其他手段實現地圖可視化。
本文主要是介紹了多種實現地圖可視化的方法，並對其繪製方式進行簡單介紹和對比。主要包括以下方式：python愛好者實現地圖可視化時的首選庫莫過於pyecharts，是一個用於生成 Echarts 圖表的類庫，實現起來非常簡單，做出的圖表也很美觀。pyecharts 分為 v0.5 和 v1 兩個大版本，v0.5 和 v1 間不兼容，v1 是一個全新的版本。本文案例使用版本1.6。

import pyecharts
pyecharts.__version__
#'1.6.0'

在製作地理地圖方面，包括三個類，分別是map、Geo和Bmap，其中前兩者是我們常用的地圖可視化類，Bmap是百度地圖的一個接口。使用map類繪製地圖支持世界、國家、省市和區縣四級地圖，使用前需獨立安裝。

from pyecharts.charts import Map
from pyecharts import options as opts
regions = ['上城區','下城區','拱墅區','濱江區','江幹區','西湖區','蕭山區','餘杭區','臨安市','富陽區','建德市','淳安縣','桐廬縣']
values = [94, 98, 76, 89, 65, 64, 56, 59, 45, 23, 22, 22, 21]#隨便輸入的數據
m = Map()
m.add("", zip(regions, values), maptype="杭州")
m.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="杭州各區塊吸引力", pos_left = 'center' ),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=100))
m.render(r'hz.html')

V0.5到V1.0以後版本的一個重要特性是支持類方法的鏈式調用：

m = (Map()
.add("", zip(regions, values), "杭州")
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="杭州各區塊吸引力", pos_left = 'center' ),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=100))
.render(r'hz.html'))

##Map類常用方法，各方法裡又支持大量參數進行個性化設置
add()
set_global_opts()
set_series_opts()
render()

與Map類似，Geo也可以通過設置maptype參數選擇地圖類型，默認是china，所支持方法與Map類似，具體可詳細參考相關文檔。

from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts.globals import GeoType
from pyecharts import options as opts
regions = ['北京','上海','天津','重慶','廣州','深圳','杭州','南京','成都','武漢','西安','鄭州','廈門']
values = [94, 98, 76, 89, 65, 64, 56, 59, 45, 23, 22, 22, 21]#隨便輸入的數據
g = (Geo()
        .add_schema(maptype="china")
        .add("geo", zip(regions, values), type_ = GeoType.EFFECT_SCATTER)
        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
        .set_global_opts(
            visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_piecewise=True),
            title_opts=opts.TitleOpts(title="Geo漣漪圖"))
         .render('geo.html')
    )

實際上，pyecharts之所以如此強大，是發揮了python膠水語言的特性得以引入Echarts。Echarts是百度的一個圖表庫，基於JavaScript語言實現，官網及其社區有大量開源的案例作品。站在巨人的肩膀上，本著不重複製造輪子的原則，即便不懂js語言，也可以通過簡單的更改數據和基本設置來繪製精美的可視化地圖。自從pyecharts1.0版本後，其接口函數和0.5版本有很大區別。實際上，比對pyecharts源碼會發現，其參數風格與echarts的js源碼很像。從這個角度說，如果一個python愛好者對pyecharts庫足夠熟悉的話，那麼反過來也會很容易上手百度Echarts圖表。
註：上述兩個可視化地圖案例均選自Echarts的gallery社區還有很多其他類似Echarts的可視化平臺，如大眾製圖、圖表秀等，均可在線製作大量圖表，不過一般需要註冊後方可使用，而Echarts則可直接使用。
作為軟體屆的翹楚，微軟不可能不佔有一席之地；作為數據分析和可視化的通用基礎工具，Excel和PPT也絕不會在地圖可視化方面缺席。所以，如果說用python可視化庫和百度Echarts在線製作地圖可視化還不夠接地氣的話，那麼office絕對稱得上是家喻戶曉、人盡可用。在Excel界面中指定多列數據，其中一列是位置信息（如省份或者城市名），其餘表示要可視化的數據，選擇插入選項卡下插入三維地圖功能，即可進入Excel制演示圖界面。然而，以北京各區劃為例，Excel默認情況下還會識別出其他地址：例如北京市朝陽區還有吉林省長春市朝陽區，通州區也出現在江蘇省南通市通州區。
在ppt中製作可視化地圖也非常容易，手段也多種多樣，主要還是依靠添加矢量地圖然後進行區域編輯來實現的。添加矢量地圖的方式有很多，個人選用PA插件下載地圖圖標添加。對於添加的矢量地圖，可以任意對選中地區進行著色，從而體現數據差異。談到數據可視化，幾乎避免不了要與BI軟體產生聯繫，比如說Tableau。Tableau是專門為製作可視化圖表而存在的，自然少不了地圖可視化。與Excel類似，在Tableau數據源中輸入地理位置信息及相應數據後，可以通過簡單的拖拽和設置實現地圖繪製。最為方便的是，Tableau支持便捷的篩選、標記和分組等功能。不過考慮Tableau的使用普及程度還遠遠不如Office、網頁在線等平臺，所以Tableau可能並不會成為首選。
與Tableau類似的可用於製作可視化地圖的軟體還有PowerBI、DataFocus等，都可以簡單操作快速上手。

1、可視化地圖是一種常用的可視化展現形式，實現手段也多種多樣

2、python的pyecharts庫是基於百度Echarts庫實現的，常用Map、Geo兩個類製圖，接口豐富、設置多樣，圖表美觀且支持交互

3、百度Echarts支持在線生成可視化地圖，社區有大量精美案例可供選擇，簡單編輯數據即可

4、office的Excel和PPT均可製作可視化地圖，二者是幾乎人人都會用的辦公軟體，操作簡單、門檻較低，但功能也相對單一

5、Tableau軟體製作可視化地圖也非常方便且功能強大，但使用靈便程度不如前幾種方式