python中進行圖表繪制的庫主要有兩個：matplotlib 和 pyecharts， 相比較而言：
matplotlib中提供了BaseMap可以用於地圖的繪制，但是個人覺得其繪制的地圖不太美觀，而且安裝相較而言有點麻煩。
pyecharts是基於百度開源的js庫echarts而來，其最大的特點是：安裝簡單、使用也簡單。
所以決定使用pyecharts來繪制地圖。
1.安裝pyecharts
如果有anaconda環境，可用 pip install pyecharts 命令安裝pyecharts。
由於我們要繪制中國的疫情地圖，所以還要額外下載幾個地圖。地圖文件被分成了三個Python包，分別為：
全球國家地圖: echarts-countries-pypkg
安裝命令：pip install echarts-countries-pypkg
中國省級地圖: echarts-china-provinces-pypkg
安裝命令：pip install echarts-china-provinces-pypkg
中國市級地圖: echarts-china-cities-pypkg
安裝命令：pip install echarts-china-cities-pypkg
2.導包。
繪制地圖時我們根據自己需要導入需要的包，在pyecharts的官方文檔 https://pyecharts.org/#/ 中詳細列出了繪制各種圖表的的方法及參數含義，而且提供了各種圖標的demo，方便我們更好地使用pyecharts。
from pyecharts.charts import Map from pyecharts import options as opts
3.代碼
# 用於保存城市名稱和確診人數 map_data = [] for i in china : print(i) # 獲得省份名稱 province = i["name"] print("province:",province) province_confirm = i["total"]["confirm"] # 保存省份名稱和該省確診人數 map_data.append((i["name"],province_confirm)) c = ( # 聲明一個map對象 Map() # 添加數據 .add("確診", map_data, "china") # 設置標題和顏色 .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="全國疫情圖"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(split_number=6,is_piecewise=True, pieces=[{"min":1,"max":9,"label":"1-9人","color":"#ffefd7"}, {"min":10,"max":99,"label":"10-99人","color":"#ffd2a0"}, {"min":100,"max":499,"label":"100-499人","color":"#fe8664"}, {"min":500,"max":999,"label":"500-999人","color":"#e64b47"}, {"min":1000,"max":9999,"label":"1000-9999人","color":"#c91014"}, {"min":10000,"label":"10000人及以上","color":"#9c0a0d"} ])) ) # 生成html文件 c.render("全國實時疫情.html")
運行成功后就可以在工程目錄下發現一個名為“全國實時疫情”的html文件，打開就可以看到我們繪制的疫情圖啦！！
全部代碼(包含保存到數據庫，爬取數據、繪制疫情圖)：
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import json import requests import pymysql # 裝了anaconda的可以pip install pyecharts安裝pyecharts from pyecharts.charts import Map,Geo from pyecharts import options as opts from pyecharts.globals import GeoType,RenderType # 繪圖包參加網址https://pyecharts.org/#/zh-cn/geography_charts id = 432 coon = pymysql.connect(user='root', password='root', host='127.0.0.1', port=3306, database='yiqing',use_unicode=True, charset="utf8") cursor = coon.cursor() url="https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5" resp=requests.get(url) html=resp.json() data=json.loads(html["data"]) time = data["lastUpdateTime"] data_info = time.split(' ')[0] detail_time = time.split(' ')[1] # 獲取json數據的全國省份疫情情況數據 china=data["areaTree"][0]["children"] # 用於保存城市名稱和確診人數 map_data = [] for i in china : print(i) # 獲得省份名稱 province = i["name"] print("province:",province) province_confirm = i["total"]["confirm"] # 保存省份名稱和該省確診人數 map_data.append((i["name"],province_confirm)) # 各省份下有各市，獲取各市的疫情數據 for child in i["children"]: print(child) # 獲取城市名稱 city = child["name"] print("city:",city) # 獲取確診人數 confirm = int(child["total"]["confirm"]) # 獲取疑似人數 suspect = int(child["total"]["suspect"]) # 獲取死亡人數 dead = int(child["total"]["dead"]) # 獲取治愈人數 heal = int(child["total"]["heal"]) # 插入數據庫中 cursor.execute("INSERT INTO city(id,city,confirm,suspect,dead,heal,province,date_info,detail_time) VALUES (%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)", (id, city, confirm, suspect, dead, heal, province, data_info, detail_time)) id = id + 1 coon.commit() c = ( # 聲明一個map對象 Map() # 添加數據 .add("確診", map_data, "china") # 設置標題和顏色 .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="全國疫情圖"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(split_number=6,is_piecewise=True, pieces=[{"min":1,"max":9,"label":"1-9人","color":"#ffefd7"}, {"min":10,"max":99,"label":"10-99人","color":"#ffd2a0"}, {"min":100,"max":499,"label":"100-499人","color":"#fe8664"}, {"min":500,"max":999,"label":"500-999人","color":"#e64b47"}, {"min":1000,"max":9999,"label":"1000-9999人","color":"#c91014"}, {"min":10000,"label":"10000人及以上","color":"#9c0a0d"} ])) ) # 生成html文件 c.render("全國實時疫情.html") # # china_total="確診" + str(data["chinaTotal"]["confirm"])+ "疑似" + str(data["chinaTotal"]["suspect"])+ "死亡" + str(data["chinaTotal"]["dead"]) + "治愈" + str(data["chinaTotal"]["heal"]) + "更新日期" + data["lastUpdateTime"] # print(china_total)