用Python展示全國高校的分布情況

數(shù)據(jù)獲取方法介紹（基礎(chǔ)爬蟲知識）：

溫馨提示：獲取數(shù)據(jù)時需遵守網(wǎng)站的相關(guān)聲明，爬蟲代碼盡量設(shè)置一定的時間間隔，不要在訪問高峰期運(yùn)行爬蟲代碼。

補(bǔ)充說明：

使用步驟為：

import requests


def baidu_api(addr):
    url = "http://api.map.baidu.com/geocoding/v3/?"
    params = {
        "address": addr,
        "output": "json",
        "ak": "復(fù)制你創(chuàng)建的應(yīng)用AK到此"
    }
    req = requests.get(url, params)
    res = req.json()
    if len(res["result"]) > 0:
        loc = res["result"]["location"]
        return loc
    else:
        print("獲取{}經(jīng)緯度失敗".format(addr))
        return {'lng': '', 'lat': ''}

import pandas as pd
import numpy as np


def get_lng_lat():
    df = pd.read_excel('school.xlsx')
    lng_lat = []
    for row_index, row_data in df.iterrows():
        addr = row_data['address']
        if addr is np.nan:
            addr = row_data['city_name'] + row_data['county_name']
        # print(addr)
        loc = baidu_api(addr.split(',')[0])
        lng_lat.append(loc)
    df['經(jīng)緯度'] = lng_lat
    df['經(jīng)度'] = df['經(jīng)緯度'].apply(lambda x: x['lng'])
    df['緯度'] = df['經(jīng)緯度'].apply(lambda x: x['lat'])
    df.to_excel('school_lng_lat.xlsx')

安裝命令：

pip install pyecharts

from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.globals import GeoType
import pandas as pd

def multi_location_mark():
    """批量標(biāo)注點(diǎn)"""
    geo = Geo(init_opts=opts.InitOpts(bg_color='black', width='1600px', height='900px'))
    df = pd.read_excel('school_lng_lat.xlsx')
    for row_index, row_data in df.iterrows():
        geo.add_coordinate(row_data['name'], row_data['經(jīng)度'], row_data['緯度'])
    data_pair = [(name, 2) for name in df['name']]
    geo.add_schema(
        maptype='china', is_roam=True, itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color='#323c48', border_color='#408080')
    ).add(
        '', data_pair=data_pair, type_=GeoType.SCATTER, symbol='pin', symbol_size=16, color='#CC3300'
    ).set_series_opts(
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)
    ).set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title='全國高校位置標(biāo)注圖', pos_left='650', pos_top='20',
                                  title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color='white', font_size=16))
    ).render('high_school_mark.html')

from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.globals import ChartType
import pandas as pd

def draw_location_heatmap():
    """繪制熱力圖"""
    geo = Geo(init_opts=opts.InitOpts(bg_color='black', width='1600px', height='900px'))
    df = pd.read_excel('school_lng_lat.xlsx')
    for row_index, row_data in df.iterrows():
        geo.add_coordinate(row_data['name'], row_data['經(jīng)度'], row_data['緯度'])
    data_pair = [(name, 2) for name in df['name']]
    geo.add_schema(
        maptype='china', is_roam=True, itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color='#323c48', border_color='#408080')
    ).add(
        '', data_pair=data_pair, type_=ChartType.HEATMAP
    ).set_series_opts(
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)
    ).set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title='全國高校分布熱力圖', pos_left='650', pos_top='20',
                                  title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color='white', font_size=16)),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts()
    ).render('high_school_heatmap.html')

from pyecharts.charts import Map
from pyecharts import options as opts
import pandas as pd


def draw_location_density_map():
    """繪制各省高校分布密度圖"""
    map = Map(init_opts=opts.InitOpts(bg_color='black', width='1200px', height='700px'))
    df = pd.read_excel('school_lng_lat.xlsx')
    s = df['province_name'].value_counts()
    data_pair = [[province, int(s[province])] for province in s.index]
    map.add(
        '', data_pair=data_pair, maptype="china"
    ).set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title='全國高校按省分布密度圖', pos_left='500', pos_top='70',
                                  title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color='white', font_size=16)),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200, is_piecewise=True, pos_left='100', pos_bottom='100',                      textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color='white', font_size=16))
    ).render("high_school_density.html")

參考文檔： 

1.?掌上高考網(wǎng)：https://www.gaokao.cn/school/search

2.pyecharts中文文檔：https://pyecharts.org/#/zh-cn/geography_charts