中国五级行政区域坐标

数据来源

数据来自 china_area_mysql，包括省市县镇村 5 个层级（港澳地区的数据只有 3 级，台湾地区 4 级），数据被处理成 json 和 txt 两种格式类型。

pyecharts 自定义坐标

在 pyecharts 中，Geo/Geolines 图需要定义地区坐标，由于全国地区众多且多重名，pyecharts 无法精确度较高的区域坐标。pyecharts 中提供自定义坐标的方式有 4 种：

1. （推荐） 使用 geo_cities_coords 参数，字典类型，如 {'阿城': [126.58, 45.32],}

   coords.txt

   "北京": [116.407526, 39.90403],
   "北京东城": [116.416357, 39.928353],
   "北京东城东华门": [116.406708, 39.914219],
   "北京东城东华门多福巷": [116.412747, 39.923014],
   "北京东城东华门银闸": [116.406708, 39.914219],
   "北京东城东华门东厂": [116.406708, 39.914219],
   "北京东城东华门智德": [116.404642, 39.918634],
   "北京东城东华门南池子": [116.40318, 39.907837],
   "北京东城东华门黄图岗": [116.410022, 39.920854],
   "北京东城东华门灯市口": [116.414391, 39.918751],
   

   在 coords.txt 中查找对应关键字,复制到 geo_cities_coords 参数即可

2. （推荐） 使用 add_coordinate() 方法提供一个自定义坐标

   本质上 geo_cities_coords 内部就是调用 add_coordinate() 方法

   add_coordinate(self, name: six.text_type, longitude: float, latitude: float): -> None
   
   example:
       add_coordinate("某地", 100.0, 20.0)
   

3. （推荐 V0.5.9+） 使用 add_coordinate_json() 方法提供一个自定义坐标 JSON 文件

   add_coordinate_json(self, json_file: six.text_type): -> None
   
   example:
       add_coordinate_json("my_coords.json")
   
   # my_coords.json
   {
       "某地": [100.0, 20.0],
       ...
   }
   

4. （不推荐，这种操作方式一旦 pyecharts 更新，坐标会失效） Hack pyecharts 源代码，对应文件位于 Lib/site-packages/pyecharts/datasets/city_coordinates.json 具体路径根据操作系统和 Python 环境而定。

   coords.json

   [
       {"北京": [116.407526, 39.90403]},
       {"北京东城": [116.416357, 39.928353]},
       {"北京东城东华门": [116.406708, 39.914219]},
       {"北京东城东华门多福巷": [116.412747, 39.923014]},
       {"北京东城东华门银闸": [116.406708, 39.914219]},
       {"北京东城东华门东厂": [116.406708, 39.914219]},
       {"北京东城东华门智德": [116.404642, 39.918634]},
       {"北京东城东华门南池子": [116.40318, 39.907837]},
       {"北京东城东华门黄图岗": [116.410022, 39.920854]},
       {"北京东城东华门灯市口": [116.414391, 39.918751]},
       ...
   ]
   

   在 coords.json 中查找对应关键字，补充到 city_coordinates.json 文件中即可

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MIT ©chenjiandongx