京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Echarts 是一款由百度开源的数据可视化库,可用于生成各种类型的图表,包括地图。在 Echarts 中,可以通过地图下钻来实现地图的层级展示,同时也可以在地图上添加散点图等元素来丰富地图的内容。本文将介绍如何使用 Echarts 实现地图下钻和散点功能。
首先需要准备好 Echarts 的相关资源文件,包括 echarts.js 和 echarts-gl.js(用于支持 3D 效果)。这些文件可以从 Echarts 官网或 GitHub 上下载。同时,还需要准备好相应的地图数据,例如中国地图、各省市地图等。这些地图数据可以在 echarts-cities-js 或 echarts-countries-js 等仓库中找到并下载。
地图下钻是指从一个地图区域(例如国家)进入到该区域的下一级区域(例如省份),以此类推。在 Echarts 中,可以通过 series 属性中的 data 属性来配置地图数据,并通过 visualMap 属性来控制地图颜色。同时,还需在 series 中配置鼠标事件来实现地图下钻的效果。
以下是一个简单的地图下钻示例:
var chart = echarts.init(document.getElementById('main')); // 配置地图数据 var geoData = [
{ name: '北京', selected: false },
{ name: '上海', selected: false },
{ name: '天津', selected: false }, // 其他省市数据... ]; // 配置系列数据 var seriesData = [
{ name: '中国', type: 'map', mapType: 'china', selectedMode: 'single', roam: true, itemStyle: { normal: { label: { show: true } }, emphasis: { label: { show: true } },
}, data: geoData,
},
]; // 配置鼠标事件 chart.on('click', function (params) { var name = params.name; if (name === '北京') {
chart.setOption({ series: [
{ name: '北京', type: 'map', mapType: '北京', label: { show: true }, data: [],
},
],
});
} else if (name === '上海') {
chart.setOption({ series: [
{ name: '上海', type: 'map', mapType: '上海', label: { show: true }, data: [],
},
],
});
} else if (name === '天津') {
chart.setOption({ series: [
{ name: '天津', type: 'map', mapType: '天津', label: { show: true }, data: [],
},
],
});
} else { // 其他省市下钻... }
}); // 设置地图颜色 var visualMap = { type: 'piecewise', pieces: [
{ min: 10000, color: '#ff3333' },
{ min: 5000, max: 9999, color: '#ffa533' },
{ min: 1000, max: 4999, color: '#ffff33' },
{ min: 500, max: 999, color: '#33ff33' },
{ min: 1, max: 499, color: '#cccccc' },
{ value: 0, color: '#ffffff' },
], textStyle: { color: '#666666' },
}; // 渲染地图 chart.setOption({ tooltip: { show: true }, visualMap: visualMap, series: seriesData,
});
在上面的示例中,通过设置 series 类型为 'map',并指定 mapType 属性来显示中国地图。当用户点击某个省市时,会触发 chart 的 click 事件,在事件回调函数中根据不同的省市名称设置对应的地
图数据,实现地图下钻效果。同时,通过 visualMap 属性来设置地图颜色,并在 series 中配置 label 属性来显示省市名称。
除了地图下钻,还可以在地图上添加散点图等元素来丰富地图的内容。在 Echarts 中,可以通过 series 属性中的 type 属性来指定散点图类型,并通过 data 属性来配置散点数据。同时,还需在 geo 属性中配置地理坐标系相关信息,以便正确显示散点图位置。
以下是一个简单的地图散点示例:
var chart = echarts.init(document.getElementById('main')); // 配置地图数据 var geoData = [
{ name: '北京', selected: false },
{ name: '上海', selected: false },
{ name: '天津', selected: false }, // 其他省市数据... ]; // 配置系列数据 var seriesData = [
{ name: '散点', type: 'scatter', coordinateSystem: 'geo', data: [
{ name: '北京', value: [116.407394, 39.904211] },
{ name: '上海', value: [121.473662, 31.230372] },
{ name: '天津', value: [117.190182, 39.125596] }, // 其他城市数据... ], itemStyle: { normal: { color: '#ff8800',
},
},
},
]; // 配置地理坐标系 var geo = { map: 'china', roam: true, itemStyle: { normal: { label: { show: true } }, emphasis: { label: { show: true } },
},
}; // 设置地图颜色 var visualMap = { type: 'piecewise', pieces: [
{ min: 10000, color: '#ff3333' },
{ min: 5000, max: 9999, color: '#ffa533' },
{ min: 1000, max: 4999, color: '#ffff33' },
{ min: 500, max: 999, color: '#33ff33' },
{ min: 1, max: 499, color: '#cccccc' },
{ value: 0, color: '#ffffff' },
], textStyle: { color: '#666666' },
}; // 渲染地图 chart.setOption({ tooltip: { show: true }, visualMap: visualMap, geo: geo, series: seriesData,
});
在上面的示例中,通过设置 series 类型为 'scatter',并指定 coordinateSystem 为 'geo' 来实现散点图。通过在 data 中配置每个城市的经纬度来显示散点图位置,并在 itemStyle 中设置颜色。同时,在 geo 属性中设置地图相关信息,包括地图类型、漫游等。最后,通过 visualMap 属性来设置地图颜色。
以上就是使用 Echarts 实现地图下钻和散点功能的简单介绍。在实际开发中,可以根据具体需求来调整代码,并结合其他功能来实现更加丰富的地图效果。
你是否渴望进一步提升数据可视化的能力,让数据展示更加专业、高效呢?现在,有一门绝佳的课程能满足你的需求 ——Python 数据可视化 18 讲(PyEcharts、Matplotlib、Seaborn)。
学习入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3842?targetId=6751&preview=0
这门课程完全免费,且学习有效期长期有效。由 CDA 数据分析研究院的张彦存老师精心打造,他拥有丰富的实战经验,能将复杂知识通俗易懂地传授给你。课程深入讲解 matplotlib、seaborn、pyecharts 三大主流 Python 可视化工具,带你从基础绘图到高级定制,还涵盖多元图表类型和各类展示场景。无论是数据分析新手想要入门,还是有基础的从业者希望提升技能,亦或是对数据可视化感兴趣的爱好者,都能从这门课程中收获满满。点击课程链接,开启你的数据可视化进阶之旅,让数据可视化成为你职场晋升和探索数据世界的有力武器!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在使用Excel数据透视表进行数据分析时,我们常需要在透视表旁添加备注列,用于标注数据背景、异常说明、业务解读等关键信息。但 ...
2025-12-22在MySQL数据库的性能优化体系中,索引是提升查询效率的“核心武器”——一个合理的索引能将百万级数据的查询耗时从秒级压缩至毫 ...
2025-12-22在数据量爆炸式增长的数字化时代,企业数据呈现“来源杂、格式多、价值不均”的特点,不少CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-12-22在企业数据化运营体系中,同比、环比分析是洞察业务趋势、评估运营效果的核心手段。同比(与上年同期对比)可消除季节性波动影响 ...
2025-12-19在数字化时代,用户已成为企业竞争的核心资产,而“理解用户”则是激活这一资产的关键。用户行为分析系统(User Behavior Analys ...
2025-12-19在数字化转型的深水区,企业对数据价值的挖掘不再局限于零散的分析项目,而是转向“体系化运营”——数据治理体系作为保障数据全 ...
2025-12-19在数据科学的工具箱中,析因分析(Factor Analysis, FA)、聚类分析(Clustering Analysis)与主成分分析(Principal Component ...
2025-12-18自2017年《Attention Is All You Need》一文问世以来,Transformer模型凭借自注意力机制的强大建模能力,在NLP、CV、语音等领域 ...
2025-12-18在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的时间序列分析工作中,常面临这样的困惑:某电商平台月度销售额增长20%,但增长是来 ...
2025-12-18在机器学习实践中,“超小数据集”(通常指样本量从几十到几百,远小于模型参数规模)是绕不开的场景——医疗领域的罕见病数据、 ...
2025-12-17数据仓库作为企业决策分析的“数据中枢”,其价值完全依赖于数据质量——若输入的是缺失、重复、不一致的“脏数据”,后续的建模 ...
2025-12-17在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“随时间变化的数据”无处不在——零售企业的每日销售额、互联网平台 ...
2025-12-17在休闲游戏的运营体系中,次日留存率是当之无愧的“生死线”——它不仅是衡量产品核心吸引力的首个关键指标,更直接决定了后续LT ...
2025-12-16在数字化转型浪潮中,“以用户为中心”已成为企业的核心经营理念,而用户画像则是企业洞察用户、精准决策的“核心工具”。然而, ...
2025-12-16在零售行业从“流量争夺”转向“价值深耕”的演进中,塔吉特百货(Target)以两场标志性实践树立了行业标杆——2000年后的孕妇精 ...
2025-12-15在统计学领域,二项分布与卡方检验是两个高频出现的概念,二者都常用于处理离散数据,因此常被初学者混淆。但本质上,二项分布是 ...
2025-12-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作链路中,“标签加工”是连接原始数据与业务应用的关键环节。企业积累的用户行 ...
2025-12-15在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12