温馨提示：本文撰写时未指明一些工具包的版本，大家运行可能会出现一些版本问题，如果遇到问题可以参考本文评论区中各位大神的解决办法！
转载： 详解python 利用echarts画地图(热力图)(世界地图，省市地图，区县地图)
Pyecharts绘制全球流向图
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安装对应的python模块
世界地图
中国地图
省市地图
区县地图
热力图
动态流向图
安装对应的python模块
根据 pyecharts使用教程 ：
自从 v0.3.2 开始，为了缩减项目本身的体积以及维持 pyecharts 项目的轻量化运行，pyecharts 将不再自带地图 js 文件。如用户需要用到地图图表，可自行安装对应的地图文件包。下面介绍如何安装。
(1)、全球国家地图: echarts-countries-pypkg (1.9MB): 世界地图和 213 个国家，包括中国地图 (2)、中国省级地图: echarts-china-provinces-pypkg (730KB)：23 个省，5 个自治区 (3)、中国市级地图: echarts-china-cities-pypkg (3.8MB)：370 个中国城市 (4)、中国县区级地图: echarts-china-counties-pypkg (4.1MB)：2882 个中国县·区 (5)、中国区域地图: echarts-china-misc-pypkg (148KB)：11 个中国区域地图，比如华南、华北
需要这些地图的朋友，可以装 pip 命令行:
pip install echarts-countries-pypkg
pip install echarts-china-provinces-pypkg
pip install echarts-china-cities-pypkg
pip install echarts-china-counties-pypkg
pip install echarts-china-misc-pypkg
pip install echarts-united-kingdom-pypkg
更多的地图数据可查看https://github.com/echarts-maps。
世界地图
from pyecharts import Map
value = [95.1, 23.2, 43.3, 66.4, 88.5]
attr = ["China", "Canada", "Brazil", "Russia", "United States"]
map0 = Map("世界地图示例", width=800, height=400)
map0.add("世界地图", attr, value, maptype="world", is_visualmap=True, visual_text_color='#000')
map0.render(path="世界地图.html")
中国地图
from pyecharts import Map
province_distribution = {'河南': 45.23, '北京': 37.56, '河北': 21, '辽宁': 12, '江西': 6, '上海': 20, '安徽': 10, '江苏': 16, '湖南': 9,'浙江': 13, '海南': 2, '广东': 22, '湖北': 8, '黑龙江': 11, '澳门': 1, '陕西': 11, '四川': 7, '内蒙古': 3, '重庆': 3,'云南': 6, '贵州': 2, '吉林': 3, '山西': 12, '山东': 11, '福建': 4, '青海': 1, '天津': 1,'其他': 1}
provice = list(province_distribution.keys())
values = list(province_distribution.values())
map = Map("中国地图", '中国地图', width=600, height=400)
map.add("", provice, values, visual_range=[0, 50], maptype='china', is_visualmap=True,
visual_text_color='#000')
map.render(path="中国地图.html")
省市地图
from pyecharts import Map
map2 = Map("贵州地图", '贵州', width=600, height=400)
city = ['贵阳市', '六盘水市', '遵义市', '安顺市', '毕节市', '铜仁市', '黔西南布依族苗族自治州', '黔东南苗族侗族自治州', '黔南布依族苗族自治州']
values2 = [1.07, 3.85, 6.38, 8.21, 2.53, 4.37, 9.38, 4.29, 6.1]
map2.add('贵州', city, values2, visual_range=[1, 10], maptype='贵州', is_visualmap=True, visual_text_color='#000')
map2.render(path="贵州地图.html")
区县地图
from pyecharts import Map
quxian = ['观山湖区', '云岩区', '南明区', '花溪区', '乌当区', '白云区', '修文县', '息烽县', '开阳县', '清镇市']
values3 = [3, 5, 7, 8, 2, 4, 7, 8, 2, 4]
map3 = Map("贵阳地图", "贵阳", width=600, height=400)
map3.add("贵阳", quxian, values3, visual_range=[1, 10], maptype='贵阳', is_visualmap=True)
map3.render(path="贵阳地图.html")
热力图
from pyecharts import Geo
keys = ['上海', '北京', '合肥', '哈尔滨', '广州', '成都', '无锡', '杭州', '武汉', '深圳', '西安', '郑州', '重庆', '长沙', '贵阳', '乌鲁木齐']
values = [4.07, 1.85, 4.38, 2.21, 3.53, 4.37, 1.38, 4.29, 4.1, 1.31, 3.92, 4.47, 2.40, 3.60, 1.2, 3.7]
geo = Geo("全国主要城市空气质量热力图", "data from pm2.5", title_color="#fff",title_pos="left", width=600, height=400,background_color='#404a59')
geo.add("空气质量热力图", keys, values, visual_range=[0, 5], type='effectScatter',visual_text_color="#fff", symbol_size=15,is_visualmap=True, is_roam=True) # type有scatter, effectScatter, heatmap三种模式可选，可根据自己的需求选择对应的图表模式
geo.render(path="全国主要城市空气质量热力图.html")
动态流向图
更新： pyecharts已更新，更新方法：
pip install --upgrade pyecharts
中文官网教程：pyecharts - A Python Echarts Plotting Library built with love.
此内容具体网址:https://pyecharts.org/#/zh-cn/geography_charts?id=geo%ef%bc%9a%e5%9c%b0%e7%90%86%e5%9d%90%e6%a0%87%e7%b3%bb
根据此方法获得的图示动态的，如果需要动态插入文章中可以制成GIF图片，我的制作方法是利用EV录屏软件录制一个动态周期的视频，然后在利用 动态图(GIF)制作方法这个网址，绘制此gif图片。当然如果你能保证每次截取的图片大小一样，可以直接多截几张图，利用一些网站，将图片合成gif也行。
绘图代码：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2020/2/23 13:13
# @Author : ystraw
# @Site :
# @File : t3.py
# @Software: PyCharm Community Edition
# @function: 绘制城市动态流向图
# 导入Geo包，注意1.x版本的导入跟0.x版本的导入差别
# 更新方法：pip install --upgrade pyecharts
from pyecharts.charts import Geo
# 导入配置项
from pyecharts import options as opts
# ChartType：图标类型，SymbolType：标记点类型
from pyecharts .globals import ChartType, SymbolType
geo = Geo()
# 新增坐标点，添加名称跟经纬度, 也就是当地图中不包含这个地名的坐标时，自己加入！
geo.add_coordinate('新地点', 122.480539, 35.235929)
# 地图类型，世界地图可换为world
geo.add_schema(maptype="china")
# 添加数据点
geo.add("",[("北京",10),("上海",20),("广州",30),("成都",40),("哈尔滨",50),("新地点",40)],type_=ChartType.EFFECT_SCATTER)
# 添加流向，type_设置为LINES，涟漪配置为箭头，提供的标记类型包括 'circle', 'rect', 'roundRect', 'triangle',
#'diamond', 'pin', 'arrow', 'none'
geo.add("geo-lines",
[('北京', '广州'), ('上海', '上海'), ('广州', '成都'),('成都', '哈尔滨'), ('新地点', '哈尔滨')],
type_=ChartType.LINES,
effect_opts=opts.EffectOpts(symbol=SymbolType.ARROW,symbol_size=10,color="yellow"),
linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(curve=0.2),
is_large=True)
# 不显示标签
geo.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True))
# 设置图标标题，visualmap_opts=opts.VisualMapOpts()为左下角的视觉映射配置项
geo.set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(),title_opts=opts.TitleOpts(title="城市动态流向图"))
# 直接在notebook里显示图表
geo.render_notebook()
# 生成html文件，可传入位置参数
geo.render("城市动态流向图2.html")