Python中遇到了数据分析题，遇到点问题

问题：对以下数据进行基本情况分析
分析主要面积、人口数量、GDP等信息，结合地图展示
数据：

img

根据 pyecharts使⽤教程 ：
⾃从 v0.3.2 开始，为了缩减项⽬本⾝的体积以及维持 pyecharts 项⽬的轻量化运⾏，pyecharts 将不再⾃带地图 js ⽂件。如⽤户
需要⽤到地图图表，可⾃⾏安装对应的地图⽂件包。下⾯介绍如何安装。
(1)、全球国家地图: echarts-countries-pypkg (1.9MB): 世界地图和 213 个国家，包括中国地图
(2)、中国省级地图: echarts-china-provinces-pypkg (730KB)：23 个省，5 个⾃治区
(3)、中国市级地图: echarts-china-cities-pypkg (3.8MB)：370 个中国城市
(4)、中国县区级地图: echarts-china-counties-pypkg (4.1MB)：2882 个中国县·区
(5)、中国区域地图: echarts-china-misc-pypkg (148KB)：11 个中国区域地图，⽐如华南、华北
需要这些地图的朋友，可以装 pip 命令⾏:
pip install echarts-countries-pypkg
pip install echarts-china-provinces-pypkg
pip install echarts-china-cities-pypkg
pip install echarts-china-counties-pypkg
pip install echarts-china-misc-pypkg
pip install echarts-united-kingdom-pypkg

列子程序：

from pyecharts import Map
value = [95.1, 23.2, 43.3, 66.4, 88.5]
attr = ["China", "Canada", "Brazil", "Russia", "United States"]
map0 = Map("世界地图⽰例", width=800, height=400)
map0.add("世界地图", attr, value, maptype="world", is_visualmap=True, visual_text_color='#000')
map0.render(path="世界地图.html")

你把数据改改就好了

img

是要在世界地图上做标注吗，3项指标同时显示吗，好像不太好实现，一般通过颜色显示一个指标比较常见，给一种实现思路：
首先用python生成html代码（给了一个全部国家的例子，你可以从中挑选你有的国家）：

from random import randint
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.faker import Faker
countrys = ['Afghanistan', 'Aland', 'Albania', 'Algeria', 'American Samoa', 'Andorra', 'Angola', 'Antigua and Barb.', 'Argentina', 'Armenia', 'Australia', 'Austria', 'Azerbaijan', 'Bahamas', 'Bahrain', 'Bangladesh', 'Barbados', 'Belarus', 'Belgium', 'Belize', 'Benin', 'Bermuda', 'Bhutan', 'Bolivia', 'Bosnia and Herz.', 'Botswana', 'Br. Indian Ocean Ter.', 'Brazil', 'Brunei', 'Bulgaria', 'Burkina Faso', 'Burundi', 'Cambodia', 'Cameroon', 'Canada', 'Cape Verde', 'Cayman Is.', 'Central African Rep.', 'Chad', 'Chile', 'China', 'Colombia', 'Comoros', 'Congo', 'Costa Rica', 'Croatia', 'Cuba', 'Curaçao', 'Cyprus', 'Czech Rep.', "Côte d'Ivoire", 'Dem. Rep. Congo', 'Dem. Rep. Korea', 'Denmark', 'Djibouti', 'Dominica', 'Dominican Rep.', 'Ecuador', 'Egypt', 'El Salvador', 'Eq. Guinea', 'Eritrea', 'Estonia', 'Ethiopia', 'Faeroe Is.', 'Falkland Is.', 'Fiji', 'Finland', 'Fr. Polynesia', 'Fr. S. Antarctic Lands', 'France', 'Gabon', 'Gambia', 'Georgia', 'Germany', 'Ghana', 'Greece', 'Greenland', 'Grenada', 'Guam', 'Guatemala', 'Guinea', 'Guinea-Bissau', 'Guyana', 'Haiti', 'Heard I. and McDonald Is.', 'Honduras', 'Hungary', 'Iceland', 'India', 'Indonesia', 'Iran', 'Iraq', 'Ireland', 'Isle of Man', 'Israel', 'Italy', 'Jamaica', 'Japan', 'Jersey', 'Jordan', 'Kazakhstan', 'Kenya', 'Kiribati', 'Korea', 'Kuwait', 'Kyrgyzstan', 'Lao PDR', 'Latvia', 'Lebanon', 'Lesotho', 'Liberia', 'Libya', 'Liechtenstein', 'Lithuania', 'Luxembourg', 'Macedonia', 'Madagascar', 'Malawi', 'Malaysia', 'Mali', 'Malta', 'Mauritania', 'Mauritius', 'Mexico', 'Micronesia', 'Moldova', 'Mongolia', 'Montenegro', 'Montserrat', 'Morocco', 'Mozambique', 'Myanmar', 'N. Cyprus', 'N. Mariana Is.', 'Namibia', 'Nepal', 'Netherlands', 'New Caledonia', 'New Zealand', 'Nicaragua', 'Niger', 'Nigeria', 'Niue', 'Norway', 'Oman', 'Pakistan', 'Palau', 'Palestine', 'Panama', 'Papua New Guinea', 'Paraguay', 'Peru', 'Philippines', 'Poland', 'Portugal', 'Puerto Rico', 'Qatar', 'Romania', 'Russia', 'Rwanda', 'S. Geo. and S. Sandw. Is.', 'S. Sudan', 'Saint Helena', 'Saint Lucia', 'Samoa', 'Saudi Arabia', 'Senegal', 'Serbia', 'Seychelles', 'Siachen Glacier', 'Sierra Leone', 'Singapore', 'Slovakia', 'Slovenia', 'Solomon Is.', 'Somalia', 'South Africa', 'Spain', 'Sri Lanka', 'St. Pierre and Miquelon', 'St. Vin. and Gren.', 'Sudan', 'Suriname', 'Swaziland', 'Sweden', 'Switzerland', 'Syria', 'São Tomé and Principe', 'Tajikistan', 'Tanzania', 'Thailand', 'Timor-Leste', 'Togo', 'Tonga', 'Trinidad and Tobago', 'Tunisia', 'Turkey', 'Turkmenistan', 'Turks and Caicos Is.', 'U.S. Virgin Is.', 'Uganda', 'Ukraine', 'United Arab Emirates', 'United Kingdom', 'United States', 'Uruguay', 'Uzbekistan', 'Vanuatu', 'Venezuela', 'Vietnam', 'W. Sahara', 'Yemen', 'Zambia', 'Zimbabwe']
areas = [randint(1,1000) for i in range(len(countrys))]
map = Map()
map.add("国土面积", [list(z) for z in zip(countrys,areas)], "world",)
map.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
map.set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="世界地图-国土面积"),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=1000,is_piecewise=True),
        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(formatter='{b0}<br/>{a0}:{c0}'),
    )
map.render("map_world.html")

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这样生成一个国土面积的html代码，同样方式，可以生成另外两个指标的地图，合并3个html文件，调整

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大小和位置，让3个图合适的放到一个页面内

把问题贴出来，兄弟