百木园用Python来绘制自己的个人足迹地图， 精确到市级别。
首先我们需要安装以下Python的第三方模块:
echarts-china-cities-pypkg==0.0.9 echarts-china-provinces-pypkg==0.0.3 pyecharts==1.6.2 PyYAML==5.3.1
本项目的完整结构如下：
我们在项目中采用YAML文件来配置自己旅行过的省以及省下面的市，配置文件如下：
北京:
- 延庆区
- 昌平区
- 海淀区
- 东城区
- 西城区
- 大兴区
- 朝阳区
上海:
- 嘉定区
- 青浦区
- 松江区
- 宝山区
- 闵行区
- 奉贤区
- 浦东新区
- 崇明区
- 徐汇区
- 黄浦区
- 静安区
- 杨浦区
- 虹口区
- 金山区
- 长宁区
- 普陀区
天津:
- 滨海新区
- 南开区
- 河西区
- 和平区
河北:
- 保定市
- 廊坊市
山东:
- 烟台市
- 青岛市
江苏:
- 南京市
- 苏州市
- 扬州市
- 镇江市
- 无锡市
浙江:
- 杭州市
- 绍兴市
- 宁波市
- 舟山市
- 湖州市
- 嘉兴市
- 台州市
- 金华市
江西:
- 南昌市
- 九江市
安徽:
- 黄山市
湖北:
- 武汉市
湖南:
- 长沙市
海南:
- 海口市
- 三亚市
四川:
- 成都市
广东:
- 湛江市
接着我们利用Python脚本来生成足迹地图。先是全国地图，用于显示省和直辖市的情况，china_map.py的代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*- # author: Jclian91 # place: Pudong Shanghai # time: 2020/5/31 9:21 上午 # 绘制个人足迹地图：全国范围 # 完整源码加Q群:279199867 import yaml from pyecharts.charts import Map from pyecharts import options as opts # 省和直辖市 with open(\"travel_config.yml\", \'r\', encoding=\'utf-8\') as ymlfile: province_city_dict = yaml.safe_load(ymlfile) province_dict = dict(zip(province_city_dict.keys(), [1]*len(province_city_dict.keys()))) print(province_dict) # maptype=\'china\' 只显示全国直辖市和省级 map = Map(init_opts=opts.InitOpts(width=\'1200px\', height=\'800px\')) map.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title=\"个人足迹地图\"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=1, is_piecewise=True, pieces=[ {\"max\": 1, \"min\": 1, \"label\": \"去过\", \"color\": \"#4EA397\"}, {\"max\": 0, \"min\": 0, \"label\": \"未去过\", \"color\": \"#FFFFFF\"}, ]) #最大数据范围，分段 ) map.add(\"个人足迹地图\", data_pair=province_dict.items(), maptype=\"china\", is_roam=True) map.render(\'全国.html\')
运行上述脚本，会生成全国.html。为了保证图片居中显示，我们对该HTML中的下面一行：
<div id=\"a438407081634ceab6af1c965034ae16\" class=\"chart-container\" style=\"width:1200px; height:800px;\"></div>
的样式（style）增加如下内容：
margin:auto;top:30px
全国范围的足迹地图效果图如下：
接着，我们来生成每个省市的足迹地图，利用province_map.py脚本，代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*- # author: Jclian91 # place: Pudong Shanghai # time: 2020/5/31 10:01 上午 # 绘制个人足迹地图：省市范围 import yaml from pyecharts.charts import Map from pyecharts import options as opts # 省和直辖市下面的市 with open(\"travel_config.yml\", \'r\', encoding=\'utf-8\') as ymlfile: province_city_dict = yaml.safe_load(ymlfile) for province, cities in province_city_dict.items(): map = Map(init_opts=opts.InitOpts(width=\'1200px\', height=\'800px\')) map.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title=\"个人足迹地图-%s\" % province), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=1, is_piecewise=True, pieces=[ {\"max\": 1, \"min\": 1, \"label\": \"去过\", \"color\": \"#4EA397\"}, {\"max\": 0, \"min\": 0, \"label\": \"未去过\", \"color\": \"#FFFFFF\"}, ]) #最大数据范围，分段 ) city_dict = dict(zip(cities, [1]*len(cities))) map.add(\"个人足迹地图-%s\" % province, data_pair=city_dict.items(), maptype=province, is_roam=True) map.render(\'./provinces/%s.html\' % province) print(\"生成个人足迹地图-%s 成功\" % province)
这时，会在provinces目录下生成每个省或者直辖市的足迹地图，我们分别对每个HTML进行修改，保证图片居中。我们在这里只展示三个省市的情况：
最后一步，也是最为关键的一步，就是我们要打通全国足迹地图和每个省市足迹地图的联系，也就是说，我们点击全国足迹地图上去过的省份，那么可以点击进去查看该省市下的足迹地图情况，比如说去过哪些市。
对此，我们修改生成的全国.html文件，假设该地图的图像句柄为chart_a438407081634ceab6af1c965034ae16，那么在最后的
chart_a438407081634ceab6af1c965034ae16.on(\'click\', function (param){ var selected = param.name; if (selected) { switch(selected){ case \'北京\': location.href = \"provinces/北京.html\"; break; case \'上海\': location.href = \"provinces/上海.html\"; break; case \'天津\': location.href = \"provinces/天津.html\"; break; case \'四川\': location.href = \"provinces/四川.html\"; break; case \'安徽\': location.href = \"provinces/安徽.html\"; break; case \'山东\': location.href = \"provinces/山东.html\"; break; case \'江苏\': location.href = \"provinces/江苏.html\"; break; case \'江西\': location.href = \"provinces/江西.html\"; break; case \'河北\': location.href = \"provinces/河北.html\"; break; case \'浙江\': location.href = \"provinces/浙江.html\"; break; case \'海南\': location.href = \"provinces/海南.html\"; break; case \'湖北\': location.href = \"provinces/湖北.html\"; break; case \'湖南\': location.href = \"provinces/湖南.html\"; break; case \'广东\': location.href = \"provinces/广东.html\"; break; default: break; } } });
我特意制作了个人足迹地图的视频：https://live.csdn.net/v/229255
来源：https://www.cnblogs.com/hahaa/p/16550554.html
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