jupyter notebook(python 3.12.7) PyL7VP(地理空间数据可视化python包、可视化套件)1.确认安装环境2.查看PyL7VP GitHub 说明文档L7VP/bindings/pyl7vp at master · antvis/L7VP · GitHub3.试运行官方脚本并输出HTML转TXT并改高德key完成地图可视化呈现步骤1确认python版本可用!python --version步骤2安装pyl7vp包pip install pyl7vp根据提示重启下内核使用更新后的包步骤3运行官方给的试用代码import pandas as pd from pyl7vp import L7VP l7vp_map L7VP(height 600) # data df pd.DataFrame( {longitude: [105.005, 104.602, 103.665, 105.275], latitude: [32.349, 32.067, 31.29, 32.416], mag: [5.2, 3.0, 6.0, 2.0] }) # add dataset to map l7vp_map.add_dataset({id: my_dataset, type: local, data: df}) # Set config l7vp_map.set_config({ map: { type: Gaode, config: { zoom: 7, center: [104.615357, 32.068745], style: dark, }, }, }) # display map l7vp_map.show()没错输出的就是不带地图渲染的继续步骤4导出HTMLfrom pyl7vp import L7VP l7vp_map L7VP(height 600) # save to html file l7vp_map.save_to_html(map.html)找到HTML文件导出把后缀改为 .txt步骤5在txt中相应位置替换上个人的高德key保存txt文件后再把后缀改回 .html。现在打开html就渲染有地图啦这个html文件是可以替换数据源展示的其它功能也可以使用例如地图多种配色、图层可以叠加、数据面板整体可视效果很nice。效果展示热力地图流向地图气泡地图tip把步骤3-4合并版import pandas as pd from pyl7vp import L7VP l7vp_map L7VP(height 600) # data df pd.DataFrame( {longitude: [105.005, 104.602, 103.665, 105.275], latitude: [32.349, 32.067, 31.29, 32.416], mag: [5.2, 3.0, 6.0, 2.0] }) # add dataset to map l7vp_map.add_dataset({id: my_dataset, type: local, data: df}) # Set config l7vp_map.set_config({ map: { type: Gaode, config: { zoom: 7, center: [104.615357, 32.068745], style: dark, }, }, }) # display map l7vp_map.show() # save to html file l7vp_map.save_to_html(map123.html)