from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Mapimport tushare as tsimport pandas as pdimport numpy as npdf =ts.get_area_classified()pd.set_option('display.max_columns',None)pd.set_option('display.max_rows',None)test_dict_df=pd.DataFrame(data=df)# a=np.array()ser=test_dict_df.area;ser.to_numpy()# for row in test_dict_df.area:# a.fill(row)# print (row)datas=dict(zip(*np.unique(ser,return_counts=True)))print(datas)print(datas.items())print(sorted(datas.items(),key=lambda x: x[1],reverse=True))provinces=list(datas.keys())value=list(datas.values())print(provinces)print(value)# 用于测试的例子部分取自 Faker ，也就是 from pyecharts.faker import Fakerprovinces1 = 上海、云南、内蒙古、北京、吉林、四川、天津、宁夏、安徽、山东、山东、广东、广西、新疆、江苏、江西、江西、河北、河南、浙江、海南、深圳、湖北、甘肃、福建、西藏、贵州、重庆，青海，黑龙江# guangdong_city = ["汕头市","汕尾市","揭阳市","阳江市","肇庆市","广州市","惠州市"]# country = ["China","Canada","Brazil","Russia","United States","Africa","Germany"]value11 = [306、36、26、25、349、34、34、34、34、31、31、106、33、14、14、14、19、29、74、325、325、432、432、44、44、34、34、34、34、34、34、34、36、34、36、36、36、36、36、36、36、36、36、36、36、36、36、36、36、36、36、36、36、36、36、36、36、36、36、36、36、36、36、36、25、36、25、25、36、36、25、36、25、25、36、36、36、36、36、36、36、36、36、36、36、36、36、36、3、3、3、3、3、3、36、3、36、36、36、3、34、34、34、34、34、3、34、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、3、1、1、1、1、1、1、1、1、1、1、1、1、1、1、1、1、1、1、1、1、1、1、1、1、1、1、1、1、1、1、1、1、1、1、1、1、1、1、1# 显示一些省市和数据def map_base() -> Map: c = ( Map() .add("",[list(z) for z in zip(provinces1,value11)],"china") .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="上市公司地图")) ) return cif __name__ == '__main__ city_map = map_base() city_map.render(path="test_map_3.html")这是分析结果
''' 地域分类 股票按地区分类 (浙江，465)，(江苏，432)，(北京，349)， (上海，306)，(深圳，302)，(山东，209)，(福建，141)， (四川，126)，(湖北，108)，(安徽，107)， (辽宁，74)，(河北，57)，(新疆，55)， (重庆，53)，(陕西，53)，(江西，44)， (广西，38)，(黑龙江，38)，(山西，37)， (云南，36)，(甘肃，33)，(海南，31)，(贵州，29)， (内蒙，25)，(西藏，19)，(宁夏，14)，(青海，12)
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