为啥Pyecharts得出结论的图一个是彩色的，一个是黑白呢？

作者：Python进阶者

来源：Python爬虫与信息处理

一、渐进

下面是代码，首先是读取excel文件，便他用了两种步骤转换成信息，一个是datas，另外一个是datas2，这两个信息，先前通过对照，推断出竟是是一样的，信息也都相等，但是唯独先前转换成的html动所示，有点不一样。

import pandas as pdfrom pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Mapimport operator as opimport timedf_tb = pd.read_excel('./data.xlsx')locations = [location for location in df_tb['周边地区']]values = [value for value in df_tb['2016年']]datas = list(zip(locations, values))print(datas)for data in datas: print(data) # print(type(data))print(type(datas))# print("==============================")# def func(m):# a = []# for i in range(0, 35):# b = (df_tb['周边地区'][i], df_tb[m][i])# a.append(b)# return a# datas2 = func('2016年')# for data in datas2:# print(data)# print(type(data))# print(datas2)# print(type(datas2))map = ( Map(). add('gdp', [location for location in datas], 'china') # .add('gdp', [list(location) for location in datas], 'china') .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='各省乡镇分布所示'), Visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=150) ) )map.render('各省乡镇分布所示.html')# print(op.eq(datas, func('2016年')))

下所示是datas转换成的html动所示，是有蓝色的，而且有信息推测，如下所示所示。

下所示是datas2转换成的html动所示，是无蓝色的，而且无信息推测，如下所示所示。

这就无论如何很诡异了，居然信息都一样，为啥先前转换成的所示敏感度差别就这么大呢？不细心一点，还真的难以推断出呢！

二、解决步骤

或许一开始我看到这里，也是觉得更加的诡异，都没有任何的想法，不久我想了下，竟是地所示上的省位都可以推测出来，只是信息方面显现出有关键问题，那么说明肯定是信息的关键问题。从这个渐进驶往，我慢慢地就见到了关键问题所在。南至北遍历datas和datas2信息，查询信息的type，慢慢地就看到了关键问题，如下所示所示：

可以明了的看到datas列出里头的进制的多种类型是int多种类型，而datas2列出里头的进制的多种类型是numpy.int64多种类型，而numpy.int64多种类型在html中是推测不出来的，因此关键问题就水落石出了。只需要在函数处理的时候将numpy.int64多种类型来个强转变为int多种类型，关键问题就迎刃而解了。只需要将func()函数中的代码替换成下面这个就可以了：

def func(m): a = [] for i in range(0, 35): b = (df_tb['周边地区'][i], int(df_tb[m][i])) a.append(b) return a

便之后运行程序来，可以看到数值便可以正常推测出来了，如下所示所示。

三、概述

我是Python进阶者。本文基于乐迷针对PyechartsGIS过程中的问及，得出结论了一个满意的解决方案，达到了乐迷的要求。

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