Python使用Pyecharts画Geo地图，显示出来的是经纬度信息，如何显示具体地点名称。

1.安装Pyecharts，Win+R——cmd——pip install Pyecharts

2.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

3.在Juperter notebook里面输入

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


def test_geo():
    city = '桂林'
    g = Geo()
    g.add_schema(maptype=city)

    # 定义坐标对应的名称，添加到坐标库中 add_coordinate(name, lng, lat)
    g.add_coordinate('桂林航天工业学院',110.377843,25.288572)
    g.add_coordinate('桂林电子科技大学', 110.425277,25.310214)
    g.add_coordinate('桂林市光明科技实业有限公司',110.322335,25.255691)
    g.add_coordinate('桂林师范高等专科学校(临桂校区) ',110.165527,25.226711)

    # 定义数据对，
    data_pair = [('桂林航天工业学院', 73), ('桂林电子科技大学', 111), ('桂林市光明科技实业有限公司',153), ('桂林师范高等专科学校(临桂校区) ',191)]

    # Geo 图类型，有 scatter, effectScatter, heatmap, lines 4 种，建议使用
    # from pyecharts.globals import GeoType
    # GeoType.GeoType.EFFECT_SCATTER，GeoType.HEATMAP，GeoType.LINES

    # 将数据添加到地图上
    g.add('应力数据监控地图', data_pair,type_=GeoType.EFFECT_SCATTER, symbol_size=15)
    # 设置样式
    g.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True))
    # 自定义分段 color 可以用取色器取色
    pieces = [
        #{'max': 1, 'label': '0以下', 'color': '#50A3BA'},
        #{'min': 1, 'max': 10, 'label': '1-10', 'color': '#3700A4'},
        {'min': 72, 'max': 74, 'label': '72-74', 'color': '	#FF0000'},     #红色
        {'min': 110, 'max': 112, 'label': '110-112', 'color': '#FFFF00'},  #黄色
        #{'min': 30, 'max': 50, 'label': '30-50', 'color': '#FCF84D'},
        #{'min': 50, 'max': 100, 'label': '50-100', 'color': '#DD0200'},
        {'min':150, 'max': 155, 'label': '150-155', 'color': '#00FFFF'},   #绿色
        {'min':190, 'max': 192, 'label': '190-192', 'color': '#0000FF'}   #  蓝色  
    ]
    #  is_piecewise 是否自定义分段， 变为true 才能生效
    g.set_global_opts(
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_piecewise=True, pieces=pieces),
        title_opts=opts.TitleOpts(title="光纤光栅传感数测试点应力数据监控地图"),
    )
    return g

g = test_geo()
# 渲染成html, 可用浏览器直接打开
g.render_notebook()

4.显示的地点是经纬度信息，如何实现显示具体地点名称。

5. 默认显示的标签是经纬度，想要改为地名，需要在g.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True)添加参数formatter='{b}'可以进行设置，ormatter说明如下。
formatter -> str
模板变量有 {a}, {b}，{c}，{d}，{e}，分别表示系列名，数据名，数据值等。使用示例，如 formatter=’{a}’
在 trigger 为 ‘axis’ 的时候，会有多个系列的数据，此时可以通过 {a0}, {a1}, {a2} 这种后面加索引的方式表示系列的索引。不同图表类型下的 {a}，{b}，{c}，{d} 含义不一样。 其中变量 {a}, {b}, {c}, {d} 在不同图表类型下代表数据含义为：

折线（区域）图、柱状（条形）图、K线图 : {a}（系列名称），{b}（类目值），{c}（数值）, {d}（无）
散点图（气泡）图 : {a}（系列名称），{b}（数据名称），{c}（数值数组）, {d}（无）
地图 : {a}（系列名称），{b}（区域名称），{c}（合并数值）, {d}（无）
饼图、仪表盘、漏斗图: {a}（系列名称），{b}（数据项名称），{c}（数值）, {d}（百分比）
根据上面的说明，在add中添加formatter=’{b}'即可
————————————————
版权声明：本文为CSDN博主「J符离」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_22592457/article/details/104844737

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


def test_geo():
    city = '桂林'
    g = Geo()
    g.add_schema(maptype=city)

    # 定义坐标对应的名称，添加到坐标库中 add_coordinate(name, lng, lat)
    g.add_coordinate('桂林航天工业学院',110.377843,25.288572)
    g.add_coordinate('桂林电子科技大学', 110.425277,25.310214)
    g.add_coordinate('桂林市光明科技实业有限公司',110.322335,25.255691)
    g.add_coordinate('桂林师范高等专科学校(临桂校区) ',110.165527,25.226711)

    # 定义数据对，
    data_pair = [('桂林航天工业学院', 73), ('桂林电子科技大学', 111), ('桂林市光明科技实业有限公司',153), ('桂林师范高等专科学校(临桂校区) ',191)]

    # Geo 图类型，有 scatter, effectScatter, heatmap, lines 4 种，建议使用
    # from pyecharts.globals import GeoType
    # GeoType.GeoType.EFFECT_SCATTER，GeoType.HEATMAP，GeoType.LINES

    # 将数据添加到地图上
    g.add('应力数据监控地图', data_pair,type_=GeoType.EFFECT_SCATTER, symbol_size=15)
    # 设置样式
    g.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True,formatter='{b}'))
    # 自定义分段 color 可以用取色器取色
    pieces = [
        #{'max': 1, 'label': '0以下', 'color': '#50A3BA'},
        #{'min': 1, 'max': 10, 'label': '1-10', 'color': '#3700A4'},
        {'min': 72, 'max': 74, 'label': '72-74', 'color': '	#FF0000'},     #红色
        {'min': 110, 'max': 112, 'label': '110-112', 'color': '#FF8C00'},  #橙色
        #{'min': 30, 'max': 50, 'label': '30-50', 'color': '#FCF84D'},
        #{'min': 50, 'max': 100, 'label': '50-100', 'color': '#DD0200'},
        {'min':150, 'max': 155, 'label': '150-155', 'color': '#00CED1'},   #绿色
        {'min':190, 'max': 192, 'label': '190-192', 'color': '#0000FF'}   #  蓝色  
    ]
    #  is_piecewise 是否自定义分段， 变为true 才能生效
    g.set_global_opts(
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_piecewise=True, pieces=pieces),
        title_opts=opts.TitleOpts(title="光纤光栅传感数测试点应力数据监控地图"),
    )
    return g

g = test_geo()
# 渲染成html, 可用浏览器直接打开
g.render_notebook()