pyecharts是python的一个可视化的神器
首先想要使用必须要导入pyecharts包
版本问题： 关于这个版本问题是我实现地图的第一个难题 没有查阅资料就按照往常导入包一样
pip install pyecharts
然后上网查了pycharts使用教程
大多数的版本都是v0.5x
现在目前所使用的的都是最新版
pyecharts版本分：v0.5、v1x
两者并不兼容
v0.5x支持python2.7、python3.4+，并且不再维护
v1x支持python3.6以上的版本
所以当时拿v0.5的来写v1.0x的地图，浪费了许多时间
解决了版本问题，就算是走了一大半的路了
在进行可视化之前
先了解一下v1x版本
这里推荐看——pyechart的使用教程
全局配置项很多，v1x中的许多配置都在配置项（全局配置项、系列配置项）中完成 相比较v0.5更加的系统和方便
开始第一个地图——北京（以下数据纯属虚构，仅用于演示教程）
from pyecharts.charts import Map #地图
from pyecharts import options as opts #初始化配置项
map=Map(init_opts=opts.InitOpts(width='900px',height='800px'))
map.add(series_name='城市',data_pair=[('海淀区',650),('朝阳区',234),('房山区',134),('昌平区',68),('丰台区',123),('西城区',500),('大兴区',54),('东城区',21),('石景山区',9),('通州区',55),('顺义区',257)],maptype='北京')
map.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='北京各**需求量'),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=680))
map.render('北京各区**需求量.html')
效果图如下：
接手一个新事物，还是不能迅速的掌握其特性，这方面在之后还需要更加的训练
后记：
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