pyecharts 是一个强大的数据可视化库，它底层封装了 ECharts，支持生成各种交互式的图表,绘制地图是它的一个核心功能。
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核心步骤
绘制一个省级地图通常遵循以下四个步骤：
- 安装库：确保你已经安装了
pyecharts。 - 准备数据：准备一个包含省份名称和对应数值的列表。
- 创建地图实例：实例化一个
Map对象。 - 添加数据并渲染：将数据添加到地图实例中，并调用
render()方法生成一个 HTML 文件。
第 1 步：安装库
你需要安装 pyecharts，如果尚未安装,请在终端或命令行中运行：
pip install pyecharts
重要提示：地图文件
pyecharts 从 9.0 版本开始，将地图相关的文件（如 json 文件）从主包中移除了,你需要单独安装你需要的地图数据。
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对于中国省级地图，你需要安装 echarts-china-provinces-pypkg：
pip install echarts-china-provinces-pypkg
如果你还需要绘制中国市级地图，可以安装 echarts-china-cities-pypkg，县级地图则安装 echarts-china-counties-pypkg 等。
第 2 步：准备数据
数据通常是一个包含两个元素的列表（或元组）的列表，第一个元素是地区名称（字符串），第二个元素是对应的数值（数字）。
# 示例数据：2025年部分省份的GDP（单位：万亿元）
data = [
("广东", 12.44),
("江苏", 11.6),
("山东", 8.31),
("浙江", 7.35),
("河南", 5.89),
("四川", 5.67),
("湖北", 5.58),
("福建", 5.11),
("湖南", 4.87),
("上海", 4.32),
# ... 可以继续添加其他省份
]
第 3 & 4 步：创建地图并渲染
下面是一个完整的、最基础的示例代码。
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示例 1：基础地图
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts import options as opts
# 1. 准备数据
data = [
("广东", 12.44),
("江苏", 11.6),
("山东", 8.31),
("浙江", 7.35),
("河南", 5.89),
("四川", 5.67),
("湖北", 5.58),
("福建", 5.11),
("湖南", 4.87),
("上海", 4.32),
]
# 2. 创建 Map 实例
# maptype="china" 表示绘制中国地图
# is_map_symbol_show=False 可以隐藏地图上的标记点
c = (
Map()
.add(
series_name="GDP (万亿元)", # 系列名称
data_pair=data, # 数据
maptype="china", # 地图类型
is_map_symbol_show=False, # 不显示标记点
)
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="2025年中国部分省份GDP分布"), # 标题
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts( # 视觉映射组件
min_=4, # visualMap 的最小值
max_=13, # visualMap 的最大值
is_piecewise=True, # 是否分段显示
),
)
)
# 3. 渲染生成 HTML 文件
# 这会在你当前脚本所在的目录下生成一个 map_chart.html 文件
c.render("china_gdp_map.html")
print("地图已生成：china_gdp_map.html")
代码解释：
from pyecharts.charts import Map: 从pyecharts.charts中导入Map类。from pyecharts import options as opts: 导入options模块，用于配置图表的各种选项（标题、图例、工具箱等），使用opts别名可以简化代码。Map(): 创建一个地图图表对象。.add(): 向图表中添加数据系列。series_name: 数据系列的名称,会显示在图例中。data_pair: 我们准备好的数据列表。maptype: 关键参数，指定地图类型，对于省级地图，这里使用"china"。
.set_global_opts(): 设置全局选项。title_opts: 设置图表标题。visualmap_opts: 设置视觉映射组件，它会根据数据的大小自动将地图上的区域上色（数值大的颜色深，数值小的颜色浅）。min_和max_: 设定数值的范围。is_piecewise=True: 将颜色条分成几段,而不是渐变色。
c.render("filename.html"): 将图表渲染成一个 HTML 文件，你可以在浏览器中打开这个文件,看到一个交互式的地图。
运行上述代码后，你会得到一个名为 china_gdp_map.html 的文件,用浏览器打开效果如下：
进阶用法与配置
pyecharts 提供了丰富的配置选项，可以创建更精美、信息量更大的地图。
示例 2：添加标签、工具提示和主题
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.globals import ThemeType
# 数据同上
data = [
("广东", 12.44), ("江苏", 11.6), ("山东", 8.31), ("浙江", 7.35),
("河南", 5.89), ("四川", 5.67), ("湖北", 5.58), ("福建", 5.11),
("湖南", 4.87), ("上海", 4.32),
]
# 创建实例时指定主题
c = (
Map(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.DARK)) # 使用暗黑主题
.add(
series_name="GDP (万亿元)",
data_pair=data,
maptype="china",
is_map_symbol_show=False,
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True), # 显示省份名称标签
)
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="2025年中国部分省份GDP分布（暗黑主题）"),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
min_=4,
max_=13,
is_piecewise=True,
pos_left="10%", # 调整 visualmap 位置
pos_top="center",
),
tooltip_opts=opts.TooltipOpts(
trigger="item", # 触发方式，item 表示数据项触发
formatter="{b}<br/>GDP: {c} 万亿元" # 自定义提示框内容
)
)
)
c.render("china_gdp_map_advanced.html")
print("高级地图已生成：china_gdp_map_advanced.html")
新增配置解释：
init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.DARK): 在初始化图表时指定主题，如DARK（暗黑）、LIGHT（明亮）、WONDERLAND（童话）等。label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True): 控制是否在每个省份的区域内显示名称标签。tooltip_opts: 配置鼠标悬停时出现的提示框。trigger="item": 表示当鼠标悬停在某个数据项（即某个省份）上时触发。formatter: 自定义提示框的显示内容。{b}代表地区名，{c}代表数值。
pos_left="10%": 可以调整visualmap组件的位置。
常见问题与解决
为什么我的地图是空白的，或者省份名称显示不出来？
- 原因：最常见的原因是 没有安装对应的地图数据包。
- 解决：请确保你已经通过
pip install echarts-china-provinces-pypkg安装了省级地图数据。pyecharts不会自动从网上下载地图数据,需要本地预装。
如何绘制中国地图，但只突出显示某个省份（台湾省”）？
你可以通过设置 emphasis（高亮）样式来实现。
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts import options as opts
data = [("台湾省", 100)] # 只关心台湾省的数据
c = (
Map()
.add(series_name="示例", data_pair=data, maptype="china")
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="突出显示台湾省"),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_show=False) # 隐藏 visualmap
)
.set_series_opts(
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True), # 显示所有省份标签
emphasis_opts=opts.EmphasisOpts(
itemstyle_opts={
"areaColor": "#FF0000", # 高亮时的填充色
"borderColor": "#000", # 高亮时的边框色
"borderWidth": 1,
}
)
)
)
c.render("highlight_taiwan.html")
.set_series_opts(): 用于设置系列级别的选项。emphasis_opts: 当鼠标悬停或选中时生效的样式。itemstyle_opts: 可以设置区域的填充色、边框色和边框宽度。
如何在地图上叠加散点图？
这需要使用 Geo（地理坐标系）图表，它比 Map 更灵活，可以同时绘制地图、散点、线等。
from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.globals import ChartType, SymbolType
# 数据：城市名称和坐标 (经度, 纬度)
# 注意：Geo 图表需要的是坐标，而不是简单的数值
cities_data = [
("北京", (116.46, 39.92)),
("上海", (121.48, 31.22)),
("广州", (113.23, 23.16)),
("深圳", (114.07, 22.62)),
("成都", (104.06, 30.67)),
]
# 散点大小数据
scatter_size_data = [
("北京", 150),
("上海", 180),
("广州", 120),
("深圳", 200),
("成都", 90),
]
c = (
Geo()
.add(
series_name="主要城市",
data_pair=cities_data,
type_=ChartType.SCATTER, # 图表类型为散点图
symbol_size=10, # 散点基础大小
)
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="中国主要城市散点分布"),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
type_="size", # visualMap 的类型，根据大小映射
is_show=False,
),
)
.set_series_opts(
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), # 不显示城市名
effect_opts=opts.EffectOpts(
symbol=SymbolType.ARROW, # 设置涟漪效果为箭头
symbol_size=8,
color="#fff",
),
)
)
c.render("geo_scatter_map.html")
这个例子展示了 Geo 图表的基本用法，它功能更强大,适合更复杂的地理数据可视化场景。
| 功能 | 关键代码/方法 | 说明 |
|---|---|---|
| 基础绘制 | Map().add(data_pair, maptype="china") |
创建地图并添加数据 |
| 颜色映射 | .set_global_opts(visualmap_opts=...) |
根据数值大小自动上色 |
| 标签显示 | .add(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True)) |
控制省份名称是否显示 |
| 交互提示 | .set_global_opts(tooltip_opts=...) |
鼠标悬停时显示信息 |
| 主题 | Map(init_opts=opts.InitOpts(theme=...)) |
切换图表视觉主题 |
| 高亮效果 | .set_series_opts(emphasis_opts=...) |
设置鼠标悬停时的高亮样式 |
| 地图数据 | pip install echarts-china-provinces-pypkg |
必须安装的依赖 |
希望这份详细的指南能帮助你熟练地使用 pyecharts 绘制出漂亮的中国省级地图！
