画出智能交通的系统结构图（我用python画出全北京的公交线路动图）

今天教大家用pyecharts制作北京市公交线路动态图，这应该是全网唯一一篇能正常运行的教程

一、获取百度秘钥

首先，本项目需要引用百度地图api，所以需要先注册获取百度开放平台秘钥，地址为：

http://lbsyun.baidu.com/apiconsole/key#

有账号的直接登录，没账号的先注册一下再登录，登录完成后，依次点击控制台-应用管理-我的应用-创建应用：

访问应用（AK）下即是我们这次所需的秘钥

二、整理公交车地理数据

这个公交车地理数据着实有点坑，echarts官方给的数据长这样：

看起来好像密码，真让人头大

只好硬着头皮去研究一下官方代码：

$.getJSON(uploadedDataURL, function(data) {

var hStep = 300 / (data.length - 1);

var busLines = [].concat.apply([], data.map(function (busLine, idx) {

var prevPt;

var points = [];

for (var i = 0; i < busLine.length; i = 2) {

var pt = [busLine[i], busLine[i 1]];

if (i > 0) {

pt = [

prevPt[0] pt[0],

prevPt[1] pt[1]

];

}

prevPt = pt;

points.push([pt[0] / 1e4, pt[1] / 1e4]);

}

return {

coords: points,

lineStyle: {

normal: {

color: echarts.color.modifyHSL('#5A94DF', Math.round(hStep * idx))

}

}

}

这是一段JavaScript代码，如果看不懂就不要看了，大致意思是把数据都除以10000，然后列表奇数位依次相加、偶数位依次相加，两两一组即为各个公交站点地理坐标，每个列表代表1个线路。

用python实现以上过程，代码如下：

import json

with open('1.json','r') as f:

datas=json.load(f)

result=[]

for data in datas:

data = [float(i / 10000) for i in data]

a=[]

for i in range(2,len(data),2):

data[i]=data[i-2] data[i]

data[i 1] = data[i - 1] data[i 1]

a.append([data[i],data[i 1]])

result.append(a)

感觉还是python的代码要少一些

三、画图

这里给大家提供两种方式

1.带地图背景的

BAIDU_MAP_AK = "输入你自己的秘钥"

c = (

BMap(init_opts=opts.InitOpts(width="1200px", height="800px"))

.add_schema(

baidu_ak=BAIDU_MAP_AK,

center=[116.40, 40.04],

zoom=10,

is_roam=True,

)

.add(

"",

type_="lines",

is_polyline=True,

data_pair=result,

linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(opacity=0.2, width=0.5,color='red'),

# 如果不是最新版本的话可以注释下面的参数（效果差距不大）

progressive=200,

progressive_threshold=500,

)

)

c.render_notebook()

2.不带地图背景的

BAIDU_MAP_AK = "输入你自己的秘钥"

c = (

BMap(init_opts=opts.InitOpts(width="1200px", height="800px"))

.add_schema(

baidu_ak=BAIDU_MAP_AK,

center=[116.40, 40.04],

zoom=10,

is_roam=True,

map_style={

"styleJson": [

{

"featureType": "water",

"elementType": "all",

"stylers": {"color": "#031628"},

},

“省略部分修饰代码”

)

.add(

"",

type_="lines",

is_polyline=True,

data_pair=result,

linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(opacity=0.2, width=0.5,color='red'),

# 如果不是最新版本的话可以注释下面的参数（效果差距不大）

progressive=200,

progressive_threshold=500,

)

)

c.render_notebook()

大家觉得哪一种更好看呢？欢迎在评论区留言

公交线路数据和完整代码请关注公众号【python数据分析之禅】并回复公交图获取

-完-

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