2021欧洲杯直播丹麦芬兰
· 2001-02-01
大师好，我是Python进阶者。
绪言
头几天有个门生娃子找我佐理做点可视化的功课，实在却是也不难，认为挺成心思，这里拿出来给大师分享，首要是结束了轮播图的修制，显得功课雄壮上少少。这篇作品参考了大佬的作品：酷炫的迁移图和轮播图，用pyecharts轻松做出来。
数据源泉
起首是数据源泉，来自百度疫情及时大数据讲演，如下图所示。
实在对于这页面上的数据搜罗，以前也有一篇作品写过的，这里不正在赘述了，可能看这里：手把手教你用Python获取新冠疫情数据并举行可视化。
竣工流程 新增感抱病例
这里直接上代码和恶果图，如下所示：
frompyecharts.chartsimportMap,Timelinefrompyechartsimportoptionsasopts#准数据shanxi_city=["西安市","延安市","咸阳市","渭南市","健康市","汉中市","宝鸡市","铜川市","商洛市","榆林市","韩都邑","杨凌树模区"]shanxi_data=[46,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]#绘制陕西疫情舆图map=(Map().add(陕西省,[(i,j)fori,jinzip(shanxi_city,shanxi_data)],陕西).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=陕西省新增感抱病例疫情图),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=50,is_piecewise=True)))#衬托数据map.render(陕西省新增感抱病例疫情图.html)
运转以后，失掉的恶果图如下所示：
现有病例
代码和下面差不众，只要要变动下数据便可，这里直接放恶果图了，如下图所示：
累计病例
代码和下面差不众，只要要变动下数据便可，这里直接放恶果图了，如下图所示：
治愈病例
代码和下面差不众，只要要变动下数据便可，这里直接放恶果图了，如下图所示：
灭亡病例
代码和下面差不众，只要要变动下数据便可，这里直接放恶果图了，如下图所示：
轮播图
这里给大师分享轮播恶果图的代码，道理却是不难，前面本人直接套用就行，代码如下:
frompyecharts.chartsimportMap,Timelinefrompyechartsimportoptionsasopts#1.准数据shanxi_city=["西安市","延安市","咸阳市","渭南市","健康市","汉中市","宝鸡市","铜川市","商洛市","榆林市","韩都邑","杨凌树模区"]xinzeng=[46,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]xianyou=[1747,13,11,1,0,0,0,0,0,0,0,0]leiji=[2094,21,31,18,26,26,13,8,7,3,1,1]zhiyu=[304,8,20,17,26,26,13,8,7,3,1,1]siwang=[3,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]#2.绘制新增疫情舆图：方式一map1=(Map(init_opts=opts.InitOpts(width="700px",height="300px",theme="blue")).add(新增病例,[(i,j)fori,jinzip(shanxi_city,xinzeng)],陕西).set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=50)))#3.绘制现有疫情舆图：方式二map2=(Map().add(现有病例,[(i,j)fori,jinzip(shanxi_city,xianyou)],陕西).set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=1750,is_piecewise=True)))#4.绘制累计疫情舆图：方式三map3=(Map().add(累计病例,[(i,j)fori,jinzip(shanxi_city,leiji)],陕西).set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=2100,is_piecewise=True)))#5.绘制治愈疫情舆图：方式四map4=(Map().add(治愈病例,[(i,j)fori,jinzip(shanxi_city,zhiyu)],陕西).set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=310,is_piecewise=True)))#6.绘制灭亡疫情舆图：方式五map5=(Map().add(灭亡病例,[(i,j)fori,jinzip(shanxi_city,siwang)],陕西).set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=3,is_piecewise=True)))#7.创修组合类工具timeline=Timeline(init_opts=opts.InitOpts(width=720px,height=350px))#8.正在组合工具中增加须要组合的图外工具timeline.add(chart=map1,time_point="陕西省新增病例疫情图")timeline.add(chart=map2,time_point="陕西省现有病例疫情图")timeline.add(chart=map3,time_point="陕西省累计病例疫情图")timeline.add(chart=map4,time_point="陕西省治愈病例疫情图")timeline.add(chart=map5,time_point="陕西省灭亡病例疫情图")timeline.add_schema(is_auto_play=True,play_interval=2000)#9.衬托数据timeline.render(陕西省疫情轮播图.html)
竣工的恶果图如下：
现实上它是静态的，我这里没有转gif方式，看上去有点干巴，成绩不大。
总结
大师好，我是Python进阶者。这篇作品首要基于百度疫情及时大数据讲演数据，应用了Python中的可视化库pyecharts给大师分享了省位舆图的修制和轮播图的修制本事。
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