我们在进行统计分析时，常常会需要分析数据在不同地理区域上的分布情况，例如:不同区域的客户数分析。不论是政务事务，还是市场化的商业活动都是在一定的空间范围内进行，平时业务需要报告的重要数据基本上也与地区直接相关。
地图，是一种基于地理位置使用不同深浅的颜色来表示不同范围的分布情况的可视化图形，直观的展现各区域分析指标的分布。它也是数据大屏可视化展示的重要图形类型之一。比如下面大屏，以全国销售分析地图作为中心显示不同销售省份的销售额，黄色旗子越大，销售额越大。
虽然我已经毕业多年，但还是接触到一些新鲜事物，还是忍不住去摸索摸索。让我感兴趣的是把图新地球应用到了小说宣传中，不仅可以让小说描述的内容具有直观性和趣味性，还让你有很强的代入感。那么这是怎么弄出来的呢?
说到使用Python来进行地图的可视化那就一定少不了Pyecharts的身影，本文小编就对Pyecharts可实现的地图可视化进行一番探究，看看其出来的效果如何。首先要介绍的是Pyecharts中使用最多的Map方法，我们生成全国范围的销售额分布图，如下。
Cite this article:LUO Chong， LIU Huan-jun， LU Lü-ping， LIU Zheng-rong， KONG Fan-chang， ZHANG Xin-le. 2021. Monthly composites from Sentinel-1 and Sentinel-2 images for regional major crop mapping with Google Earth Engine. Journal of Integrative Agriculture， 20: 1944–1957.
首先我们先了解，地理空间数据可视化的基本地图类型大概可以分为:point Map、Proportional symbol map、cluster map、choropleth map、cartogram map、hexagonal binning map、heat map、topographic map、flow map、spider-map 、Time-space distribution map、data space distribution map等。
