《Python数据可视化案例教程》 项目9 地理空间型数据可视化.pptx

Python数据可视化案例教程

全课导航项目1搭建数据可视化开发平台项目2Python数据可视化基础项目3比较型数据可视化项目5地理空间型数据可视化项目4分布型数据可视化项目6比例型数据可视化项目7时间型数据可视化项目8文本型数据可视化项目9地理空间型数据可视化项目10点评网站美食店铺数据可视化

项目9地理空间型数据可视化

知识目标了解地理空间型数据的概念及应用场景。了解统计地图和地理热力图的概念及应用。掌握使用pyecharts绘制统计地图和地理热力图的方法。技能目标能使用统计地图和地理热力图对地理空间型数据进行可视化和分析。素养目标培养持之以恒的钻研精神。提升对数据的理解和分析能力，培养数据素养。项目目标

地理空间型数据可视化是指将地理空间型数据映射到地图上的不同地理区域或位置，常用于展示数据的分布和密度，帮助用户更好地理解和分析地理空间数据的特征、规律和趋势等。常见的地理空间型数据可视化场景有城市规划和土地利用、环境监测和资源管理、市场分析和商业决策等。本项目将基于2023年某品牌北京地区销售数据实现地理空间型数据可视化。项目描述

按照项目要求，对“2023年某品牌北京地区销售数据.xlsx”文件中的数据进行可视化的方法如下。（1）使用统计地图实现某品牌北京各区总销售额可视化。首先新建Python文件；然后编写代码，实现从数据源中读取数据并按区统计总销售额，使用pyecharts绘制某品牌北京各区总销售额统计地图；最后对图表进行分析。（2）使用地理热力图实现某品牌北京各分店销售额可视化。首先新建Python文件；然后编写代码，实现从数据源中读取数据，使用pyecharts将各分店标记到地图上，并绘制某品牌北京各分店销售额地理热力图；最后在浏览器中查看地理热力图，并对图表进行分析。项目分析

为了更好地实现2023年某品牌北京地区销售数据可视化，本项目将对相关知识进行介绍，包括地理空间型数据的概念及应用场景，统计地图和地理热力图的概念及应用，以及使用pyecharts绘制这些图表的方法。项目分析

全班学生以3～5人为一组，各组选出组长。组长组织组员扫码观看“地理空间型数据的类型及特点”视频，讨论并回答下列问题。问题1：简述地理空间型数据的类型。问题2：简述地理空间型数据的特点。项目准备地理空间型数据的类型及特点

9.1?什么是地理空间型数据9.2统计地图项目实施——2023年某品牌北京地区销售数据可视化项目导航9.3地理热力图

9.1?什么是地理空间型数据

9.1什么是地理空间型数据地理空间型数据是指按照地理位置统计的数据，如某城市各行政区人口、某品牌各分店销售额等。

地理空间型数据将地理位置信息和属性信息进行关联，帮助用户理解数据的空间分布和特征。地理位置信息属性信息可以是地理区域或位置名称，也可以是地理坐标数据（包括经度和纬度）可以是数量或分类等9.1什么是地理空间型数据

通过在地图上对地理空间型数据进行可视化和分析，可以帮助用户更好地理解和分析数据的空间分布情况，发现其中隐藏的模式和规律，从而为做出更准确的决策提供科学依据。地理空间型数据可视化常用的图表统计地图地理热力图9.1什么是地理空间型数据

地理空间型数据将什么信息进行关联？地理空间型数据可视化常用的图表有哪些？课堂检测

什么是地理空间型数据课堂小结

9.2?统计地图

9.2统计地图统计地图是一种将统计数据与地理位置信息相结合的图表，它将统计数据按照地理区域展示在地图上，并支持通过不同的颜色表示数据大小，以便用户更直观地理解数据的空间分布，比较不同地区数据的差异。

9.2统计地图统计地图的应用非常广泛人口统计经济统计环境统计教育统计健康统计

【问题分析】使用统计地图实现2022年咸宁市各县级行政区国内生产总值可视化。【例9-1】本案例基于“2022年咸宁市各县级行政区国内生产总值.xlsx”文件中的数据，使用pyecharts的Map类绘制统计地图。Map类支持pyecharts内置的世界地图、中国地图、省市级地图等，适用于根据地理区域的名称在地图上标记坐标点来绘制统计地图。添加数据时，设置地图类型maptype为“咸宁”，标签配置项中标签的显示格式formatter为“{b}({c}亿元)”；设置全局配置项时，通过视觉映射配置项设置映射数据的最大值和最小值、映射组件的位置。9.2统计地图

importpandasaspd#导入pandas库#导入pyecharts库中的options模块frompyechartsimportoptionsaso