借助 AI 工具使用 Python 實現北京市店鋪分布地理信息可視化教程

一、項目概述

本項目通過 Python 的pyecharts庫,結合 AI 工具輔助代碼編寫與邏輯梳理,實現北京市店鋪數量分布及區域連線的地理信息可視化,最終生成交互式地圖圖表。

二、準備工作

1. 環境與工具

Python 環境:確保已安裝 Python 3.6+。

AI 工具:豆包。

三、借助 AI 完成項目代碼實現

1. 分析需求,生成基礎代碼框架

通過詢問 AI:“用pyecharts的Geo繪制北京市地圖,展示區域店鋪數量和連線,代碼怎么寫?”,結合 AI 建議,構建代碼框架。

2. 完整代碼及解釋

# 從 pyecharts 庫中導入 options 模塊,用于配置圖表的各種選項 ?
from pyecharts import options as opts ?
# 從 pyecharts 庫中導入 Geo 類,用于創建地理圖表 ?
from pyecharts.charts import Geo ?
# 從 pyecharts.globals 模塊中導入相關類型 ?
from pyecharts.globals import GeoType, ThemeType, SymbolType ?# 定義數據,包含北京市不同區域及其對應店鋪數量(數據為模擬示例) ?
data = [("海淀區", "1503"), ("東城區", "9540"), ("石景山區", "4820"), ("豐臺區", "3670"), ("通州區", "6493")] ?# 創建 Geo 圖表對象,并進行配置(借助AI梳理參數邏輯) ?
geo = ( ?# 初始化 Geo 圖表,設置尺寸和主題(AI輔助確認主題參數) ?Geo(init_opts=opts.InitOpts(width="1000px", height="800px", theme=ThemeType.DARK)) ?# 添加地圖配置:指定北京地圖,設置樣式、交互等(AI解釋地圖類型參數) ?.add_schema( ?maptype="北京", ?# 指定地圖類型為北京市,AI提示若改"china"可顯示中國地圖 ?itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color='white', border_color="#EE2C2C"), ?# 區域樣式 ?zoom=1.5, ?# 初始縮放比例 ?is_roam=True, ?# 允許鼠標縮放平移 ?center=Geo().get_coordinate('海淀區'), ?# 地圖視角中心設為海淀區 ?emphasis_itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="#31708f"), ?# 懸停填充色 ?emphasis_label_opts=opts.LabelOpts(color="white") ?# 懸停標簽顏色 ?) ?# 添加店鋪數量數據(AI輔助理解EFFECT_SCATTER類型) ?.add( ?"店鋪數量", ?data, ?type_=GeoType.EFFECT_SCATTER, ?# 漣漪散點圖類型 ?symbol_size=6, ?# 散點大小 ?) ?# 添加區域連線數據(AI指導LINES類型用法) ?.add( ?"走直線", ?[("海淀區", "東城區"), ("海淀區", "豐臺區"), ("海淀區", "石景山區"), ("海淀區", "通州區")], ?type_=GeoType.LINES, ?# 線圖類型 ?effect_opts=opts.EffectOpts(symbol=SymbolType.ARROW, symbol_size=6, color='#5f99bb'), ?# 連線特效 ?linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(curve=0, color="#B0E2FF") ?# 直線樣式 ?) ?# 隱藏標簽(AI建議簡化展示時的操作) ?.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) ?# 設置全局標題(AI輔助調整標題位置參數) ?.set_global_opts( ?title_opts=opts.TitleOpts(title="北京市", subtitle="數據大圖", pos_right="center", pos_top="5%") ?) ?
) ?
# 渲染生成HTML文件(AI確認渲染方法) ?
geo.render("beijing_store_map.html")

3. AI 輔助點說明代碼生成:詢問 AI 獲取pyecharts.Geo的基本用法框架。

參數解釋:如maptype?type_等參數含義,通過 AI 快速理解。

問題解決:若遇報錯(如地圖加載異常),詢問 AI 獲取調試建議。

四、結果查看

運行代碼后,在代碼同目錄找到beijing_store_map.html文件,雙擊用瀏覽器打開,即可查看交互式北京市地圖:

鼠標懸停區域查看數據。

縮放平移地圖探索細節。

查看海淀區與其他區域的連線效果。

通過 AI 工具輔助,可高效完成從代碼編寫到問題解決的全流程,快速實現數據分析與可視化項目。

本文來自互聯網用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務,不擁有所有權,不承擔相關法律責任。
如若轉載,請注明出處:http://www.pswp.cn/diannao/77032.shtml
繁體地址,請注明出處:http://hk.pswp.cn/diannao/77032.shtml
英文地址,請注明出處:http://en.pswp.cn/diannao/77032.shtml

如若內容造成侵權/違法違規/事實不符,請聯系多彩編程網進行投訴反饋email:809451989@qq.com,一經查實,立即刪除!

相關文章

Python項目打包指南:PyInstaller與SeleniumWire的兼容性挑戰及解決方案

前言 前段時間做一個內網開發的需求,要求將selenium程序打包成.exe放在內網的win7上運行,在掘金搜了一圈也沒有發現相關文章,因此將過程中踩到的坑記錄分享一下。 本文涵蓋了具體打包操作、不同模塊和依賴項的兼容性解決方案,以…

(一)棧結構、隊列結構

01-線性結構-數組-棧結構 線性結構(Linear List)是由n(n>0)個數據元素(結點) a[0], a[1], a[2], a[3],...,a[n-1]組成的有限序列 數組 通常數組的內存是連續的,所以在知道數組下標的情況下,訪問效率是…

【學Rust寫CAD】35 alpha_mul_256(alpha256.rs補充方法)

源碼 // Calculates (value * alpha256) / 255 in range [0,256], // for [0,255] value and [0,256] alpha256. pub fn alpha_mul_256(self,value: u32) -> Alpha256 {let prod value * self.0;Alpha256((prod (prod >> 8)) >> 8) }代碼分析 這個函數 alph…

C# 與 相機連接

一、通過組件連接相機 需要提前在VisionPro里面保存一個CogAcqFifoTool相機工具為 .vpp 定義一個相機工具 CogAcqFifoTool mAcq null;將保存的相機工具放入mAcq中 string path “C:\Acq.vpp”; mAcq (CogAcqFifoTool)CogSerializer.LoadObjectFrommFile(path);給窗口相機…

Java并發編程高頻面試題

一、基礎概念 1. 并行與并發的區別? 并行:多個任務在多個CPU核心上同時執行(物理上同時)。并發:多個任務在單CPU核心上交替執行(邏輯上同時)。類比:并行是多個窗口同時服務&#x…

LiT and Lean: Distilling Listwise Rerankers intoEncoder-Decoder Models

文章:ECIR 2025會議 一、動機 背景:利用LLMs強大的能力,將一個查詢(query)和一組候選段落作為輸入,整體考慮這些段落的相關性,并對它們進行排序。 先前的研究基礎上進行擴展 [14,15]&#xff0c…

Python高級爬蟲之JS逆向+安卓逆向1.2節: 變量與對象

目錄 引言: 1.2.1 Python中的變量 1.2.2 變量的命名與可讀性 1.2.3 Python中的對象 1.2.4 跟大神學高級爬蟲安卓逆向 引言: 大神薯條老師的高級爬蟲安卓逆向教程: 這套爬蟲教程會系統講解爬蟲的初級,中級,高級知…

可發1區的超級創新思路(python 實現):一種輕量化的動態稀疏門控網絡

首先聲明,該模型為原創!原創!原創!且該思路還未有成果發表,感興趣的小伙伴可以借鑒! 一、應用領域 視頻異常檢測、生成視頻檢測。 二、模型解析 該模型由1.關鍵幀動態選擇機制、2.關鍵幀動態選擇機制以及3.關鍵幀動態選擇機制三大核心組件構成,形成端到端的視頻異常…

使用NVM下載Node.js管理多版本

提示:我解決這個bug跟別人思路可能不太一樣,因為我是之前好用,換個項目就不好使了,倦了 文章目錄 前言項目場景一項目場景二解決方案:下載 nvm安裝 nvm重新下載所需Node 版本nvm常用命令 項目結構說明 前言 提示&…

MySQL數據庫經典面試題解析

1. MySQL 索引使用有哪些注意事項呢? 可以從三個維度回答這個問題:索引哪些情況會失效,索引不適合哪些場景,索引規則 索引哪些情況會失效 查詢條件包含or,可能導致索引失效如何字段類型是字符串,where時一定用引號括起來,否則索引失效like通配符可能導致索引失效。聯合…

C#結合SQLite數據庫使用方法

一、關于SQLite SQLite 是一個輕量級的嵌入式關系型數據庫管理系統(RDBMS)。與傳統的數據庫管理系統(如 MySQL、PostgreSQL 或 SQL Server)不同,SQLite 并不需要運行單獨的服務器進程,它的數據庫存儲在一個…

深入解析 MySQL 中的日期時間函數:DATE_FORMAT 與時間查詢優化

深入解析 MySQL 中的日期時間函數:DATE_FORMAT 與時間查詢優化 在數據庫管理和應用開發中,日期和時間的處理是不可或缺的一部分。MySQL 提供了多種日期和時間函數來滿足不同的需求,其中DATE_FORMAT函數以其強大的日期格式化能力,…

如何深刻理解Reactor和Proactor

前言: 網絡框架的設計離不開 I/O 線程模型,線程模型的優劣直接決定了系統的吞吐量、可擴展性、安全性等。目前主流的網絡框架,在網絡 IO 處理層面幾乎都采用了I/O 多路復用方案(又以epoll為主),這是服務端應對高并發的性能利器。 …

筆試專題(七)

文章目錄 乒乓球筐(哈希)題解代碼 組隊競賽題解代碼 刪除相鄰數字的最大分數(線性dp)題解代碼 乒乓球筐(哈希) 題目鏈接 題解 1. 兩個哈希表 先統計第一個字符串中的字符個數,再統計第二個字…

清晰易懂的 Flutter 卸載和清理教程

以下是為 Flutter 徹底卸載與清理教程,覆蓋 Windows、macOS、Linux 系統,步驟清晰無殘留,確保完全刪除 Flutter SDK、依賴工具及 IDE 配置。 一、通用步驟:確認 Flutter 安裝方式 Flutter 通常通過以下方式安裝: 手動…

關于反卷積

🧠 什么是反卷積? 反卷積(Deconvolution),通常也稱為轉置卷積(Transpose Convolution),是一種用于擴展輸入特征圖的操作,通常用于生成圖像或上采樣任務中。與標準卷積操…

【機器學習】ROC 曲線與 PR 曲線

目錄 一、混淆矩陣:分類評估的基礎 二. ROC 曲線 (Receiver Operating Characteristic Curve) 三. PR 曲線 (Precision-Recall Curve) 3.1 核心思想 4. 何時使用 ROC 曲線和 PR 曲線? 實驗結果 6. 總結 在機器學習的分類任務中,我們訓…

Python高階函數-map

map() 是 Python 內置的一個高階函數,它接收一個函數和一個可迭代對象作為參數,將函數依次作用在可迭代對象的每個元素上,并返回一個迭代器(Python 3.x 中)。 基本語法 map(function, iterable, ...)function: 應用于…

上海餐飲市場數據分析與可視化

上海作為中國的經濟中心和國際化大都市,其餐飲市場具有高度的多樣性和競爭性。隨著消費者需求的不斷變化,餐飲行業的從業者和投資者需要深入了解市場現狀和趨勢,以便制定更有效的商業策略。本文將通過數據分析和可視化技術,深入探討上海餐飲市場的現狀和趨勢,為餐飲從業者…

MySQL基礎 [五] - 表的增刪查改

目錄 Create(insert) Retrieve(select) where條件 ?編輯 NULL的查詢 結果排序(order by) 篩選分頁結果 (limit) Update Delete 刪除表 截斷表(truncate) 插入查詢結果(insertselect&…