2021欧洲杯直播丹麦芬兰

admin · 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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