pyecharts

1. 返回操作系统类型 posix 表示linux操作系统 nt 表示windows操作系统 2. 操作系统详细信息 3. 环境变量 4. 获取一段时间内CPU的占有率 import psutil import time # cpu_res = psutil.cpu_percent() # print(cpu_res) # 每一秒获取获取cpu的占有率 --->持久化保存 # 如何将时间和对应的cpu占有率去匹配 while True: # 获取当前时间和cpu的占有率 t = time.localtime() cpu_time = '%d:%d:%d' %(t.tm_hour,t.tm_min,t.tm_sec) cpu_res = psutil.cpu_percent() print(cpu_res) # 保存在文件中 with open('cpu.txt','a+') as f: f.write('%s %s \n' %(cpu_time,cpu_res)) time.sleep(1) 还可以使用pyecharts模块绘制图形 import random from pyecharts.charts import Line import pyecharts.options as opts # 获取折线图需要绘制的数据信息; x = [] y = [] with open(

文章目录 前言 数据展示 评星比例图 地理位置分布图 词云图 完整代码 总结 前言 今天我将用数据告诉你电影《少年的你》到底值不值得看，废话不多说，直接进入今天的正题吧！ 数据展示 数据是我用爬虫从猫眼上爬下来的，具体操作见博文 猫眼电影影评爬取 评星比例图 首先，给大家展示一下这部电影的评分比例。 def pie_show ( ) - > Pie : c = ( Pie ( ) . add ( "" , [ list ( z ) for z in zip ( star , values ) ] ) . set_global_opts ( title_opts = opts . TitleOpts ( title = "《少年的你》评星" ) ) . set_series_opts ( label_opts = opts . LabelOpts ( formatter = "{b}: {c}%" ) ) . render ( 'result/评星.html' ) ) return c 地理位置分布图 接着我们再来看一下，评分人的地理位置分布。 def geo_show ( ) - > Geo : c = ( Geo ( ) . add_schema ( maptype = 'china' ) . add ( "" , [ list ( z ) for z in zip ( city

前言 目前社会上呈现出一种公司招不到人，大批失业人员的矛盾现象，且大部分公司的离职率居高不下，很多入职没多久就辞职，所花费的培训招聘等资源都浪费了。为了弄清楚公司员工离职原因，通过kaggle上某一家企业员工离职的真实数据来对离职率进行分析建模。 文章目录 前言 一、背景 Ⅰ 数据来源 Ⅱ 数据背景 Ⅲ 分析目的 二、数据探索性分析 Ⅰ 数据类型 Ⅱ 描述性统计 Ⅲ 数据预处理 a.缺失值处理 b.异常值处理 c.重复值处理 三、数据分析 Ⅰ 可视化分析 a.离职率 b.公司满意度 c.工作时长 d.考核标准 e.项目数 f.工作年限 g.工作岗位 h.薪资水平 i.工作事故 Ⅱ 预测分析 a.特征工程 b.逻辑回归模型 c.朴素贝叶斯模型 d.模型评估之ROC曲线 四、总结 一、背景 Ⅰ 数据来源 数据来源: 数据来源 ， 数据下载链接 ，提取码：byfz Ⅱ 数据背景 数据背景: 该数据集是指某公司员工的离职数据, 其包含14999个样本以及10个特征, 这10个特征分别为: 员工对公司满意度, 最新考核评估, 项目数, 平均每月工作时长, 工作年限, 是否出现工作事故, 是否离职, 过去5年是否升职, 岗位, 薪资水平。 Ⅲ 分析目的 结合现有数据特征，需要分析解决的问题如下： 员工对公司满意度平均水平如何？员工的最新考核情况又是如何？员工所参加项目数是怎样

安装 pip(3) install pyecharts 此文版本为v1.6 此文版本为v1.6 此文版本为v1.6 效果图 使用Pycharts绘制一个如上图类似的全球流向图。 pyecharts里的地理图标总共有三种— Geo：地理坐标系，Map：地图，Bmap:百度地图。 Map地图可以绘制全球地图，但不能绘制带有流向的效果图，所以此处需要使用Geo地理坐标系图。 Geo图的类型有scatter(散点图)，effectScatter(涟漪散点图)，heatmap(热力图)，lines(流向图)。 散点图不用说，就是正常的散点图。涟漪散点图类似带有波纹的散点图，像水的涟漪效果一样。 效果如下： 热力图也不用说，就是正常的热力图效果。 我们需要绘制的是流向图。 # 导入Geo包，注意1.x版本的导入跟0.x版本的导入差别 from pyecharts.charts import Geo # 导入配置项 from pyecharts import options as opts # ChartType：图标类型，SymbolType：标记点类型 from pyecharts .globals import ChartType, SymbolType geo = Geo() # 地图类型，世界地图可换为world geo.add_schema(maptype="china") #

前言 之前说了如何使用阿里云的SDK获取云存储的值然后发送表格邮件，但是最近领导又发话了，说这个邮件每天一封看的有点审美疲劳，要顺应“数据可视化”的趋势，于是就要求画图，力求直观。要做到“从众多数据中突出特别数据，从特别数据中突出高价值数据”。我之前用python的matplotlib画过( https://rorschachchan.github.io/2018/02/27/使用matplotlib画图的一个脚本/ )，这一次尝试用echart来做图！ echart是不太良心的百度良心的开源作品，提供各种各样精美的作图方案，分分钟把图片做的高大上，吸引周围人的目光。不过我对前端的了解非常浅薄，但是没关系。这次使用 pyechart 插件！这个插件可以让 python 直接调用 echart 接口，选择需要的图形之后，直接往里插数据就好，简单粗暴见效快，而且支持3D，可以说是居家旅行常备物品。可以说，有了它，作图能力顶呱呱。感谢开发者大神们的辛苦工作！ 作图 首先先需要安装 pyecharts 插件，命令是 pip install pyecharts ： 然后我们就可以写一个简单的案例，如下： #!/usr/bin/env python #coding=utf-8 from pyecharts import Bar #导入第三方库 #attr = ["{}day".format(i

1 | 0 安装 pyecharts 兼容 Python2 和 Python3。目前版本为 0.1.2 pip install pyecharts 2 | 0 入门 首先开始来绘制你的第一个图表 from pyecharts import Bar bar = Bar("我的第一个图表", "这里是副标题") bar.add("服装", ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"], [5, 20, 36, 10, 75, 90]) bar.show_config() bar.render() Tip： 可以按右边的下载按钮将图片下载到本地 add() 主要方法，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() 默认将会在根目录下生成一个 render.html 的文件，支持 path 参数，设置文件保存位置，如 render(r"e:\my_first_chart.html")，文件用浏览器打开。 默认的编码类型为 UTF-8，在 Python3 中是没什么问题的，Python3 对中文的支持好很多。但是在 Python2 中，编码的处理是个很头疼的问题，暂时没能找到完美的解决方法，目前只能通过文本编辑器自己进行二次编码，我用的是 Visual Studio Code，先通过 Gbk

最近有可视化的需求，于是百度之，发现有一个给Python封装好的echarts接口叫pyecharts。于是学习使用，遇到了一些坑，记录一下。 1. 数据只支持Python原生列表、元组、 int 、 float 等！，numpy的数组、 int32 、 float64 等不可以！！其他的类数组对象也最好不要用！ 2. 生成的html文件默认会包含官网 https://assets.pyecharts.org/ 的静态文件（JavaScript等）可能造成多种问题（比如官网有流量控制，频繁打开多次后要手动访问一下官网输入验证码才能正常显示），要离线使用可以进入前面给的官网网址，有使用指南。 来源： CSDN 作者： Bob Xiao 链接： https://blog.csdn.net/qq_17592003/article/details/103629441

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 1.前言   出于对项目长期开发和维护的需要，无论是开源项目还是公司内部的业务项目都应该书写详细的README文档，存储该项目的所有相关信息与文档链接。特给出如下模板： # Name - 项目名称 （本节空置即可，不需要写内容） ## Introduction - 介绍 ### Summary - 概要 概括地说明本项目的目的、使用场景即可。 ### Features - 特性 ## Requirements - 必要条件 环境，对所有项目，和所有子模块和库的描述。举出和普通web项目有区别的地方即可，比如本项目除了需要接收用户请求还需要解析消息队列的消息（这个服务压力好大）。 ## Configuration - 配置 本软件的配置信息会因为环境不同而不同吗？需要选择环境吗？需要运维人员手动修改配置吗？ ## Installation - 安装 如何安装或打包本项目？本项目是maven项目吗？还是Gradle项目？ ## Usage - 用法 如何使用本软件？本软件是如何被其它项目使用的？本软件能否直接部署到服务器上？本软件怎么启动啊？ ## Development - 开发 关于怎样开发的文档信息。（API 等。），需求文档的地址是什么？产品原型的地址是什么？有与其它公司对接时，暴露接口的说明文档地址什么？

干货 | 使用pyecharts绘制交互式动态地图 说到pyecharts，相信很多人不会陌生，一个优秀的python可视化包。 pyecharts是中国人开发的，相比较matplotlib、seaborn等老牌可视化库，pyecharts是十分符合国内用户习惯的，尤其在地理空间图表方面。 本文是想试探一下pyecharts在绘制地理图表方面的功底如何，那就开始吧！ 安装pyecharts pyecharts支持pip、conda安装，快捷方便，推荐在jupyter notebook环境下愉快的玩耍。 pip install pyecharts 本文python版本为3.6，演示环境为jupyter notebook。 pyecharts地理图表可视化 1、导入相关模块 pyecharts库中负责地理坐标系的模块是 Geo ，负责地图的模块是 Map ，负责百度地图的模块是 BMap ，负责图表配置的模块是 options 。在 pyecharts 中，图表的一切皆通过 options来修饰调整。 另提一句，因为需要用到案例数据，这里还需要导入样本库-sample from example . commons import Faker from pyecharts import options as opts from pyecharts . charts import Geo

导读：pyecharts是一款将python与echarts结合的强大的数据可视化工具，本文将为你阐述pyecharts的使用细则。 前言 我们都知道python上的一款可视化工具matplotlib,而前些阵子做一个Spark项目的时候用到了百度开源的一个可视化JS工具-Echarts，可视化类型非常多，但是得通过导入js库在Java Web项目上运行，平时用Python比较多，于是就在想有没有Python与Echarts结合的轮子。Google后，找到一个国人开发的一个Echarts与Python结合的轮子：pyecharts，下面就来简述下pyecharts一些使用细则： 安装 写这篇文章用的是Win环境，首先打开命令行(win+R),输入： pip install pyecharts 但笔者实测时发现，由于墙的原因，下载时会出现断线和速度过慢的问题导致下载失败，所以建议通过清华镜像来进行下载： pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyecharts 我出现了这个问题： 然后执行了提示操作更新pip，再重新安装 出现上方的信息，即代表下载成功，我们可以来进行下一步的实验了！ 使用实例 使用之前我们要强调一点：就是python2.x和python3.x的编码问题，在python3