利用Python绘制酷炫的3D地图

电玩女神 2022-11-07 13:27 269阅读 0赞

本次主要介绍3D地图，还是比较神奇的，下面让我们一起一饱眼福吧！

###     ###

重庆市3D地图

from pyecharts import options as opts
    from pyecharts.charts import Map3D
    from pyecharts.globals import ChartType
    # 经纬度
    example_data = [
        [[119.107078, 36.70925, 1000], [116.587245, 35.415393, 1000]],
        [[117.000923, 36.675807], [120.355173, 36.082982]],
        [[118.047648, 36.814939], [118.66471, 37.434564]],
        [[121.391382, 37.539297], [119.107078, 36.70925]],
        [[116.587245, 35.415393], [122.116394, 37.509691]],
        [[119.461208, 35.428588], [118.326443, 35.065282]],
        [[116.307428, 37.453968], [115.469381, 35.246531]],
    ]
    c = (
        Map3D(init_opts=opts.InitOpts(width="1400px", height="700px"))
        .add_schema(
            maptype="重庆",
            itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(
                color="rgb(5,101,123)",
                opacity=1,
                border_width=0.8,
                border_color="rgb(62,215,213)",
            ),
            light_opts=opts.Map3DLightOpts(
                main_color="#fff",
                main_intensity=1.2,
                is_main_shadow=False,
                main_alpha=55,
                main_beta=10,
                ambient_intensity=0.3,
            ),
            view_control_opts=opts.Map3DViewControlOpts(center=[-10, 0, 10]),
            post_effect_opts=opts.Map3DPostEffectOpts(is_enable=False),
        )
        .add(
            series_name="",
            data_pair=example_data,
            type_=ChartType.LINES3D,
            effect=opts.Lines3DEffectOpts(
                is_show=True,
                period=4,
                trail_width=3,
                trail_length=0.5,
                trail_color="#f00",
                trail_opacity=1,
            ),
            linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(is_show=False, color="#fff", opacity=0),
        )
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Map3D"))
        .render("区县3D地图.html")
    )

![39993c4967716841d2923b4b8d406e96.png][]

中国3D地图一

数组里面分别代表：经纬度，数值。

from pyecharts import options as opts
    from pyecharts.charts import Map3D
    from pyecharts.globals import ChartType
    from pyecharts.commons.utils import JsCode
    
    example_data = [
        ("黑龙江", [127.9688, 45.368, 100]),
        ("内蒙古", [110.3467, 41.4899, 100]),
        ("吉林", [125.8154, 44.2584, 100]),
        ("辽宁", [123.1238, 42.1216, 100]),
        ("河北", [114.4995, 38.1006, 100]),
        ("天津", [117.4219, 39.4189, 100]),
        ("山西", [112.3352, 37.9413, 100]),
        ("陕西", [109.1162, 34.2004, 100]),
        ("甘肃", [103.5901, 36.3043, 100]),
        ("宁夏", [106.3586, 38.1775, 100]),
        ("青海", [101.4038, 36.8207, 100]),
        ("新疆", [87.9236, 43.5883, 100]),
        ("西藏", [91.11, 29.97, 100]),
        ("四川", [103.9526, 30.7617, 100]),
        ("重庆", [108.384366, 30.439702, 100]),
        ("山东", [117.1582, 36.8701, 100]),
        ("河南", [113.4668, 34.6234, 100]),
        ("江苏", [118.8062, 31.9208, 100]),
        ("安徽", [117.29, 32.0581, 100]),
        ("湖北", [114.3896, 30.6628, 100]),
        ("浙江", [119.5313, 29.8773, 100]),
        ("福建", [119.4543, 25.9222, 100]),
        ("江西", [116.0046, 28.6633, 100]),
        ("湖南", [113.0823, 28.2568, 100]),
        ("贵州", [106.6992, 26.7682, 100]),
        ("广西", [108.479, 23.1152, 100]),
        ("海南", [110.3893, 19.8516, 100]),
        ("上海", [121.4648, 31.2891, 100]),
    ]
    
    c = (
        Map3D(init_opts=opts.InitOpts(width="1400px", height="700px"))
        .add_schema(
            itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(
                color="rgb(5,101,123)",
                opacity=1,
                border_width=0.8,
                border_color="rgb(62,215,213)",
            ),
            map3d_label=opts.Map3DLabelOpts(
                is_show=False,
                formatter=JsCode("function(data){return data.name + " " + data.value[2];}"),
            ),
            emphasis_label_opts=opts.LabelOpts(
                is_show=False,
                color="#fff",
                font_size=10,
                background_color="rgba(0,23,11,0)",
            ),
            light_opts=opts.Map3DLightOpts(
                main_color="#fff",
                main_intensity=1.2,
                main_shadow_quality="high",
                is_main_shadow=False,
                main_beta=10,
                ambient_intensity=0.3,
            ),
        )
        .add(
            series_name="Scatter3D",
            data_pair=example_data,
            type_=ChartType.SCATTER3D,
            bar_size=1,
            shading="lambert",
            label_opts=opts.LabelOpts(
                is_show=False,
                formatter=JsCode("function(data){return data.name + ' ' + data.value[2];}"),
            ),
        )
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Map3D"))
        .render("中国3D地图.html")
    )

![efd8b0e7563f76366029d7b8769de034.png][]

中国3D地图二

如果说前面的那个你看起来不太舒服，那么这个绝对适合做数据可视化展示哟！

from pyecharts import options as opts
    from pyecharts.charts import Map3D
    from pyecharts.globals import ChartType
    from pyecharts.commons.utils import JsCode
    
    example_data = [
        ("黑龙江", [127.9688, 45.368, 100]),
        ("内蒙古", [110.3467, 41.4899, 300]),
        ("吉林", [125.8154, 44.2584, 300]),
        ("辽宁", [123.1238, 42.1216, 300]),
        ("河北", [114.4995, 38.1006, 300]),
        ("天津", [117.4219, 39.4189, 300]),
        ("山西", [112.3352, 37.9413, 300]),
        ("陕西", [109.1162, 34.2004, 300]),
        ("甘肃", [103.5901, 36.3043, 300]),
        ("宁夏", [106.3586, 38.1775, 300]),
        ("青海", [101.4038, 36.8207, 300]),
        ("新疆", [87.9236, 43.5883, 300]),
        ("西藏", [91.11, 29.97, 300]),
        ("四川", [103.9526, 30.7617, 300]),
        ("重庆", [108.384366, 30.439702, 300]),
        ("山东", [117.1582, 36.8701, 300]),
        ("河南", [113.4668, 34.6234, 300]),
        ("江苏", [118.8062, 31.9208, 300]),
        ("安徽", [117.29, 32.0581, 300]),
        ("湖北", [114.3896, 30.6628, 300]),
        ("浙江", [119.5313, 29.8773, 300]),
        ("福建", [119.4543, 25.9222, 300]),
        ("江西", [116.0046, 28.6633, 300]),
        ("湖南", [113.0823, 28.2568, 300]),
        ("贵州", [106.6992, 26.7682, 300]),
        ("广西", [108.479, 23.1152, 300]),
        ("海南", [110.3893, 19.8516, 300]),
        ("上海", [121.4648, 31.2891, 1300]),
    ]
    
    c = (
        Map3D(init_opts=opts.InitOpts(width="1400px", height="700px"))
        .add_schema(
            itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(
                color="rgb(5,101,123)",
                opacity=1,
                border_width=0.8,
                border_color="rgb(62,215,213)",
            ),
            map3d_label=opts.Map3DLabelOpts(
                is_show=False,
                formatter=JsCode("function(data){return data.name + " " + data.value[2];}"),
            ),
            emphasis_label_opts=opts.LabelOpts(
                is_show=False,
                color="#fff",
                font_size=10,
                background_color="rgba(0,23,11,0)",
            ),
            light_opts=opts.Map3DLightOpts(
                main_color="#fff",
                main_intensity=1.2,
                main_shadow_quality="high",
                is_main_shadow=False,
                main_beta=10,
                ambient_intensity=0.3,
            ),
        )
        .add(
            series_name="数据",
            data_pair=example_data,
            type_=ChartType.BAR3D,
            bar_size=1,
            shading="lambert",
            label_opts=opts.LabelOpts(
                is_show=False,
                formatter=JsCode("function(data){return data.name + ' ' + data.value[2];}"),
            ),
        )
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="城市数据"))
        .render("带有数据展示地图.html")
    )

![239ad8a56141e33b64b9dafd5b453e2b.png][]

看完直呼这个模板，适合做城市之间的数据对，同时也展示了经纬度。

中国3D地图三

from pyecharts import options as opts
    from pyecharts.charts import Map3D
    from pyecharts.globals import ChartType
    
    c = (
        Map3D(init_opts=opts.InitOpts(width="1400px", height="700px"))
        .add_schema(
            itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(
                color="rgb(5,101,123)",
                opacity=1,
                border_width=0.8,
                border_color="rgb(62,215,213)",
            ),
            map3d_label=opts.Map3DLabelOpts(
                is_show=True,
                text_style=opts.TextStyleOpts(
                    color="#fff", font_size=16, background_color="rgba(0,0,0,0)"
                ),
            ),
            emphasis_label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True),
            light_opts=opts.Map3DLightOpts(
                main_color="#fff",
                main_intensity=1.2,
                is_main_shadow=False,
                main_alpha=55,
                main_beta=10,
                ambient_intensity=0.3,
            ),
        )
        .add(series_name="", data_pair="", maptype=ChartType.MAP3D)
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="全国行政区划地图-Base"),
            visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_show=False),
            tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=True),
        )
        .render("全国标签地图.html")
    )

![21d4fb041bcd041f590aad28ed09c9ed.png][]

地球展示

import pyecharts.options as opts
    from pyecharts.charts import MapGlobe
    from pyecharts.faker import POPULATION
    
    data = [x for _, x in POPULATION[1:]]
    low, high = min(data), max(data)
    
    c = (
        MapGlobe(init_opts=opts.InitOpts(width="1400px", height="700px"))
        .add_schema()
        .add(
            maptype="world",
            series_name="World Population",
            data_pair=POPULATION[1:],
            is_map_symbol_show=False,
            label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
        )
        .set_global_opts(
            visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
                min_=low,
                max_=high,
                range_text=["max", "min"],
                is_calculable=True,
                range_color=["lightskyblue", "yellow", "orangered"],
            )
        )
        .render("地球.html")
    )

![d5a0ead41ee076f9f010440e7a98c8fe.png][]

其实pyecharts还可以做百度地图，可以缩放定位到每一个区域，但是其实我们在日常生活中可能用不上，如果要用可以去百度地图展示效果，好了本期地图专栏系列就到这里了！

- END -
    本文为转载分享&推荐阅读，若侵权请联系后台删除

-----------------
    长按识别下方二维码，并关注公众号
    
    1.回复“PY”领取1GB Python数据分析资料
    
    2.回复“BG”领取3GB 名企数据分析报告

[39993c4967716841d2923b4b8d406e96.png]: /images/20221023/5572be13a9484713a357b2ca57f88938.png
[efd8b0e7563f76366029d7b8769de034.png]: /images/20221023/452cfa942cd048cf82b6e49fe1116c90.png
[239ad8a56141e33b64b9dafd5b453e2b.png]: /images/20221023/d006ba2d8fde4455843dec4cd92fa6bc.png
[21d4fb041bcd041f590aad28ed09c9ed.png]: /images/20221023/d5bef0b739d24b428a976d4739744230.png
[d5a0ead41ee076f9f010440e7a98c8fe.png]: /images/20221023/992ebdfe709444d3ac992bdcf56754bd.png