Python：用Pyecharts做个交互地图（三）-导出矢量图

昨天好看的小哥哥又来啦，哈哈哈，人家不仅长得充满异域风情，而且还精通Python数据可视化！

快来看他绘制的图、以及他！

Pyecharts虽然能快速的做出刁刁的交互图表，但是有时候，我们并不需要交互的，而是需要一个可以插入PPT，或者文档里的一个高清矢量图。

默认情况来看，Pyecharts只能生成html格式的文件，不过从官方的文档来看，还是有办法滴

我们先来看看官方的文档是怎么表述的：

使用 pyecharts-snapshot 插件

如果想直接将图片保存为 png, pdf, gif 格式的文件，可以使用 pyecharts-snapshot。使用该插件请确保你的系统上已经安装了 Nodejs 环境。

1. 安装 phantomjs $ npm install -g phantomjs-prebuilt

2. 安装 pyecharts-snapshot $ pip install pyecharts-snapshot

3. 调用 render 方法 bar.render(path='snapshot.png') 文件结尾可以为 svg/jpeg/png/pdf/gif。请注意，svg 文件需要你在初始化 bar 的时候设置 renderer='svg'。

更多内容请移步至 pyecharts-snapshot

可见，依托两个拓展的小工具，pyecharts就能实现导出矢量图了

首先我们安装node.js Download | Node.js

然后我们再在node.js中安装需要的包： npm install -g phantomjs-prebuilt 和pip的方法相似

然后我们再安装 pyecharts-snapshot

pip install pyecharts-snapshot

安装完后

我们在代码中加入 from pyecharts import configure

from pyecharts import Geo
import pandas as pd 

from pyecharts import configure

configure(output_image=True)

df=pd.read_excel('D:\\CityData\\city.xlsx')

geo_cities_coords={df.iloc[i]['City']:[df.iloc[i]['Longitude'],df.iloc[i]['Latitude']] for i in range(len(df))}
attr=list(df['City'])
value=list(df['value'])
geo = Geo("全国主要城市空气质量", "data from pm2.5", 
          title_pos="center", width=2400,title_color='#4E2F2F',
          height=1200, background_color='#FFFFFF',renderer='svg')
geo.add("", attr,value, type="scatter",visual_range=[0, 20000], visual_text_color="#4E2F2F",
        symbol_size=5, is_visualmap=True,geo_cities_coords=geo_cities_coords,maptype='china',geo_normal_color='#FFFFFF')
geo.render(path='D:\\maptest7.svg')

#type可以调整地图的表现方式，图例类型，有'scatter', 'effectScatter', 'heatmap'可选。默认为 'scatter'
#symbol_size=5 散点大小
#maptype可以选择地图，种类，比如只显示上海
#geo_normal_color 正常状态下地图的颜色 #FFFFFF是白色
#border_color  地图边界颜色
#background_color='#404a59'背景颜色
#geo_emphasis_color 区域地图被选中时的颜色

同时我们在geo = Geo(）初始图表的时候加入 renderer='svg'

最后geo.render(path='D:\\maptest7.svg') 输出的时候，后缀改为svg

这样我们就可以得到一个非常高清的矢量图了

不过矢量图就不能做交互了