pyecharts

用pyecharts做2019-nCoV疫情数据可视化 """ coder : xh time : 2020/2/8 10:05 _*_ coding:utf-8 _*_ """ #导入库 import pandas as pd import akshare as ak import matplotlib . pyplot as plt import datetime from pyecharts . charts import Map from pyecharts import options as opts #from pyecharts.render import make_snapshot #from snapshot_selenium import snapshot #用API接口获取数据（丁香园） inf_dxy = ak . epidemic_dxy ( indicator = '全国' ) #简单处理为pyecharts中Map需要的数据格式 province = list ( inf_dxy [ '地区简称' ] ) folk = list ( inf_dxy [ '确诊' ] ) list1 = [ [ province [ i ] , folk [ i ] ] for i in range ( len ( province ) ) ] #开始画图 c =

简介 Echarts 是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了。 特性 简洁的 API 设计，使用如丝滑般流畅，支持链式调用 囊括了 30+ 种常见图表，应有尽有 支持主流 Notebook 环境，Jupyter Notebook 和 JupyterLab 可轻松集成至 Flask，Django 等主流 Web 框架 高度灵活的配置项，可轻松搭配出精美的图表 详细的文档和示例，帮助开发者更快的上手项目 多达 400+ 地图文件以及原生的百度地图，为地理数据可视化提供强有力的支持 版本 pyechartsV0.5和V1.0以上是两个版本，不兼容， V0.5支持python2.7，3.5，V1.0只支持python3.6+。 安装 pip install pyecharts #默认安装最新版 pip install pyecharts == 0.5 .11 #指定版本安装 新版本用法–1.条形图（Bar） from pyecharts . charts import Bar from pyecharts import options as opts # V1 版本开始支持链式调用 bar = ( Bar ( ) #初始化

before 注意,有的人在扫码登陆的时候,提示: KeyError: 'pass_ticket' 这是因为你的微信账号现在已经不允许登录网页版...... 效果展示 依赖 pip install wxpy # 备用下载地址：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple wxpy pip install pyecharts==0.5.11 # 备用下载地址：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyecharts==0.5.11 pip install pyecharts_snapshot # 备用下载地址：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyecharts_snapshot 注意，为了避免 pyecharts 版本问题带来的不变，这里使用指定版本。 代码示例 import wxpy import webbrowser from pyecharts import Pie # 1. 登录 bot = wxpy.Bot() # cache_path=True 可以不填，但每次都要重新扫描 # 2. 获取所有的朋友对象，放到列表中 friends = bot

原生python中不具备绘制地图的函数，鉴于其强大扩展，调用其他插件则可以完成地图的绘制。下面介绍一种插件： 1、pyecharts 该插件是百度的echarts可视化工具在python中的扩展，原生echarts作为web开发中用的最多的图标可视化工具，其里面有地图函数，调用的百度地图。 首先得安装pyecharts，方法为 :pip install pyecharts 由于pyecharts中地图的数据包得额外下载，不包括在插件中，这里需要注意，地图包的安装方式如下： 全球：pip install echarts-countries-pypkg 中国省：pip install echarts-china-provinces-pypkg 中国市：pip install echarts-china-cities-pypkg 中国县区：pip install echarts-china-counties-pypkg 地图范围表示的参数为：maptype=‘china’，这里是用来表示地图的显示范围，这里china表示全国，即 子要素为省。 完整代码如下： 省： from pyecharts import Map, Geo provice_distribution = {'湖北': 45.23, '江西': 37.56, '江苏': 21} provice = list(provice

文章目录 任务 过程 获取数据 导入数据 数据清洗 效果展示 代码链接 任务 爬虫爬取的数据包括个人的地区，故可视化能够将其在地图上显示出来。 过程 获取数据 依然沿用之前的框架，构造访问某博主粉丝页面的URL: ###某微博账户的粉丝 def contentURL ( id , pages ) : i = 0 urls = [ ] for page in pages : if page not in [ 0 , 1 ] : urls += [ 'https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?containerid=231051_-_fans_-_' + str ( id ) + '&page=' + str ( page ) ] return urls 将需要的数据写入csv文件中： ###在已有的一系列urls中进行操作 ###筛选出微博转发内容进行操作 def reRatio ( urls , csvWriter ) : notEnd = True fansUserTitle = getInfoTitle ( userRangeDict , '' ) #粉丝信息标题 infoTitle = getInfoTitle ( infoRangeDict , '' ) #原文博主个人主页信息标题 #写表格的标题 if

各种线图： import mpf as mpf import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.patches import Polygon # import matplotlib.finance as mpf from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D ''' axex: 设置坐标轴边界和表面的颜色、坐标刻度值大小和网格的显示 backend: 设置目标暑促TkAgg和GTKAgg figure: 控制dpi、边界颜色、图形大小、和子区( subplot)设置 grid: 设置网格颜色和线性 legend: 设置图例和其中的文本的显示 line: 设置线条（颜色、线型、宽度等）和标记 patch: 是填充2D空间的图形对象，如多边形和圆。控制线宽、颜色和抗锯齿设置等。 savefig: 可以对保存的图形进行单独设置。例如，设置渲染的文件的背景为白色。 verbose: 设置matplotlib在执行期间信息输出，如silent、helpful、debug和debug-annoying。 xticks和yticks: 为x,y轴的主刻度和次刻度设置颜色、大小、方向，以及标签大小。 plt.figure

pyecharts Echarts 是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时， pyecharts 诞生了。 配置项 全局配置项 | 系列配置项 基本使用 图表 API | 示例数据 | 全局变量 图表类型 基本图表 | 直角坐标系图表 | 地理图表 | 3D 图表 | 组合图表 | HTML 组件 进阶话题 参数传递 | 数据格式 | 定制主题 | 定制地图 | 渲染图片 | Notebook | 原生 Javascript | 资源引用 Web 框架整合 Flask | Sanic | Django | Tornado 其他资源 示例项目 | 地理地图数据 项目发布 版本日志 | 里程碑 http://pyecharts.org/#/zh-cn/ 项目开发 参与贡献 | 技术文档 | 赞助者名单 | FAQ 来源： CSDN 作者： 济职小混混 链接： https://blog.csdn.net/zhuiyunzhugang/article/details/104147758

目前，腾讯的 疫情实时追踪 网页能够看到实时的新冠病毒数据，可视化展示也非常清晰。但每次打开都只能看到当天的数据，所以就想把每天的数据都保存下来。保存下来后，也用 pyecharts 做了一个疫情地图。记录下要点，供参考。pyecharts 的版本更新比较快，并且 0.5 版与 1.0 版不兼容，我使用的 1.6.2 版。 使用 Chrome 浏览器，打开 疫情实时追踪 网页，然后点击 F12，打开 Developer Tools，再次点击页面刷新按钮，追踪得到数据的 Script 如下： Response 返回的是 applicatio/json 格式的数据，双击左边的 getOnsInfo**, Chrome 打开一个新的页面，展示最新的病情数据： 在调用参数中： callback 参数应该是一个基于毫秒级别的时间戳。去掉这个 callback 参数也可以获得最新的感染人数数据。 对这个返回的 json 数据，我们可以另存为一个 json 文件，并对数据的结构进行分析。分析的过程这里就不展开了。 我根据自己的目的，使用 pandas 模块，将数据保存到 Excel，通过 pyecharts 模块，将可视化地图保存为 html 文件，代码比较直观，主要的处理过程为对含有多层次的数据进行扁平化，得到一个二维的数据。地图中显示的数据市确认病例的数据。 import requests

Echarts是一个由百度开源的数据可视化工具，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts诞生啦。 尽管python有自带的matplotlib、seaborn等画图模块，但其绘制出来的是静态图，而pyecharts可以绘制出非常棒的动态效果图，果断入坑！ #关于一些函数的说明 - add() 用于添加图表的数据和设置各种配置项 - show_config() 打印输出图表的所有配置项 - render() 生成 .html 文件 - 支持保存做种格式 - 对象.render(path='snapshot.html') - 对象.render(path='snapshot.png') - 对象.render(path='snapshot.pdf') 1、词云图 1.1 英文词云 from pyecharts import WordCloud name =['Sam S Club', 'Macys', 'Amy Schumer', 'Jurassic World', 'Charter Communications', 'Chick Fil A', 'Planet Fitness', 'Pitch Perfect', 'Express', 'Home',

我们用falsk来做个小demo 创建app.py 和 templates/index.html and templates/line_on.html 我们先写下前端的 index.html < !DOCTYPE html > < html > < head > < meta charset = "UTF-8" > < title > Awesome - pyecharts < / title > < script src = "https://cdn.bootcss.com/jquery/3.0.0/jquery.min.js" > < / script > < script type = "text/javascript" src = "https://assets.pyecharts.org/assets/echarts.min.js" > < / script > < / head > < body > < div id = "bar" style = "width:500px; height:300px;" > < / div > < script > var chart = echarts . init ( document . getElementById ( 'bar' ) , 'white' , { renderer : 'canvas' } ) ; $ (