pyecharts

前言 pyecharts 官方文档排版更新，同时也新增了一些例子，小编找了一份数据来练练手，数据来自阿里天池： https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231702/information 这是阿里天池的一个新人赛，题目是预测分析，但不是我们此次目的，我们需要下载我们需要的数据： happiness_index.xls 为字段说明，取值说明。 happiness_train_arre.csv 为我们的数据。 数据清洗 我们先导入库，查看数据： 查看缺失值，数据信息： 数据清洗，我们没有全部清洗，只选取了几个和常理不太一样的字段，具体清洗字段如下，这是我 jupyter notebook 的目录： 清洗这几个字段的代码： 清洗好后，我们查看一下我们的数据： 可视化 我们现在就可以开始可视化了，由于此次就是练手，我们首先选择了这么几种图表： 饼图 热力地图 折线图 圆环图 柱状图 散点图 箱型图 雷达图 pyecharts 提供了 10 多种主题，我们没有使用默认的主题。 饼图 主题是在第 3 行代码导入库，第 6 行设置主题，下面的图表一样。 热力地图 折线图 折线图，我们加上了标记，最小值，最大值的标记。 圆环图 柱状图 柱状图加上了最小，最大值的水平线。 散点图 箱形图 雷达图 源码获取 关注微信公众号 “

对于从事数据领域的小伙伴来说，当需要阐述自己观点、展示项目成果时，我们需要在最短时间内让别人知道你的想法。我相信单调乏味的语言很难让别人快速理解。最直接有效的方式就是将数据进行可视化展现。 提到数据可视化，我们会想到 Plotly、Matplotlib、Pyecharts等可视化库，或者一些商用软件Tableau、FineBI等等。如果你希望操作更简单、展现效果更强大，那么这款工具 big_screen 更适合你了,本文介绍具体如下： • big_screen 特点 • 安装环境 • 输入数据 • 结果展示 • 在线部署 • 代码领取 big_screen 特点 便利性工具, 结构简单, 你只需传数据就可以实现数据大屏展示。 安装环境 pip install - i https : //pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple flask 输入数据 在文件夹 data.py 中更新你需要展示的数据即可，如下为部分数据展示: self . echart1_data = { 'title' : '行业分布' , 'data' : [ { "name" : "商超门店" , "value" : 47 }, { "name" : "教育培训" , "value" : 52 }, { "name" : "房地产" , "value" : 90 }, { "name"

说到使用Python来进行地图的可视化那就一定少不了Pyecharts的身影，本文小编就对Pyecharts可实现的地图可视化进行一番探究，看看其出来的效果如何 1 Pyecharts-Map 首先要介绍的是Pyecharts中使用最多的Map()方法，我们生成全国范围的销售额分布图，如下 当然我们也可以用来制作世界地图，比方说我们来绘制一下现在全世界的疫情新增确诊人数分布 从上图我们能够清晰的看到，美国的新增确诊病例每天都以几千几万的量级在增加，当然我们也可以用其来绘制局部区域的地图，就拿小编所在地的上海来说吧，下图便是上海各个地区的二手房房价的分布图， 2 Pyecharts-Geo 在看完了上海市中心的二手房价对于我们普通人来说就好比是一个天文数字之后，我们将目光转向另外一个Geo()方法，来看看其可视化的效果如何，比方说看一下湖北省内各市的门店数(虚拟数据) 当然我们也可以转变成热力图，并且将地图的背景颜色换一下，例如 当然我们也不只能够将其局限于一个省或者某一市，能够将其范围扩展到全国，由于其中的步骤与原理都高度类似，这里就不做赘述。 3 Pyecharts的航线图 Pyecharts可以生成地理空间的流动图，用来表示航班数量、人口流动等等，下面以上海为例，查看一下上海发往全国各地的航班情况 4 Pyecharts—Bmap Bmap也就是百度地图

pyecharts的安装和地图库的安装可以参照 geo绘图 ： https://www.cnblogs.com/qi-yuan-008/p/12025123.html 直接进入 python的具体使用阶段： 首先是导入库和数据，数据可以换成自己想绘制的数据 from pyecharts.faker import Faker from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Map # 用于测试的例子，部分取自 Faker ，也就是 from pyecharts.faker import Faker provinces = [ " 广东 " , " 北京 " , " 上海 " , " 辽宁 " , " 湖南 " , " 四川 " , " 西藏 " ] guangdong_city = [ " 汕头市 " , " 汕尾市 " , " 揭阳市 " , " 阳江市 " , " 肇庆市 " , " 广州市 " , " 惠州市 " ] country = [ " China " , " Canada " , " Brazil " , " Russia " , " United States " , " Africa " , " Germany " ] value = [300, 100, 2000, 800,

↑ 关注 + 星标 ，每天学Python新技能 后台回复【 大礼包 】送你Python自学大礼包 前言 最近，最火的电视剧莫过于《大秦赋了》，自12月1日开播后，收获了不错的口碑。然而随着电视剧的跟新，该剧在网上引起了 激烈的讨论 ，不仅口碑急剧下滑，颇有 高开低走的趋势 ，同时该剧的评分也由最初的8.9分，下降到了现在的6.5分。 虽然我还没有看过这个新剧，但是对于小伙伴们讨论的内容，却颇有兴趣（主要还是大家老是讨 论这个剧）。因此， 我用Python爬取了《大秦赋》的相关数据 ，进行了一波分析。 数据爬取 巧妇难为无米之炊，做数据分析之前最重要的就是 “数据获取” 。于是，我准备用Python爬取豆瓣上的 短评数据 以及一些 评论时间信息 、 评价星级信息 。 关于数据的爬取主要说以下几个内容： 1） 关于翻页操作 第一页： https://movie.douban.com/subject/ 26413293 /comments?status=P 第二页： https://movie.douban.com/subject/ 26413293 /comments?start= 20 &limit= 20 &status=P&sort=new_score 第三页： https://movie.douban.com/subject/ 26413293 /comments?start=

大家好，在之前的 大众点评一线快餐品牌分析 文章中，很多读者私信对如何将商家地址标记到地图上感兴趣👇 本文就将讲解，给你一个地址，如何用Python进行可视化，只需要两步： 将地址转成经纬度 根据经纬度在地图上标记点 一、将地址转成经纬度 首先我们需要将 地理位置转成经纬度 这种统一格式，方便代码去识别。完成这一个需求可以使用 爬虫通过在线的经纬度转换网站 来实现，也可以使用一些专业的API比如 百度、高德 等，这里我们使用百度地图开放平台。 使用API并不是直接就能调用，首先需要去申请一个地图可视化的AK，打开百度地图开放平台 http://lbsyun.baidu.com/ 登陆之后依次 点击控制台 创建应用 选择浏览器端 ，按照指示创建一个地图可视化应用，以申请到AK结束 之后启动Jupyter Notebook，只要不到十行代码就能将地址转成经纬度，直接看代码，没有什么特别需要解释的，利用地址和AK构造查询URL，之后使用requests请求并取出经纬度，代码拿走就能用👇 import pandas as pd import requests AK = "替换为你申请的AK" def get_position (name,AK) : url = f'http://api.map.baidu.com/geocoding/v3/?address= {name} &output

来源：早起Python 作者：刘早起 大家好，在之前的大众点评一线快餐品牌分析文章中，很多读者私信对如何将商家地址标记到地图上感兴趣 本文就将讲解，给你一个地址，如何用Python进行可视化，只需要两步： 将地址转成经纬度根据经纬度在地图上标记点 一、将地址转成经纬度 首先我们需要将 地理位置转成经纬度 这种统一格式，方便代码去识别。完成这一个需求可以使用 爬虫通过在线的经纬度转换网站 来实现，也可以使用一些专业的API比如 百度、高德 等，这里我们使用百度地图开放平台。 使用API并不是直接就能调用，首先需要去申请一个地图可视化的AK，打开百度地图开放平台 http://lbsyun.baidu.com/ 登陆之后依次 点击控制台创建应用选择浏览器端 ，按照指示创建一个地图可视化应用，以申请到AK结束 之后启动Jupyter Notebook，只要不到十行代码就能将地址转成经纬度，直接看代码，没有什么特别需要解释的，利用地址和AK构造查询URL，之后使用requests请求并取出经纬度，代码拿走就能用 我们来测试一下 可以看到，现在给它一个地址，就能返回经纬度，再 返回地图验证一下经纬度，没有问题 当然如果需要一次性对多个地址处理，就可以使用pandas中的apply函数实现，此处不在赘述，另外需要注意的是，如果有大量地址需要处理就要再次去平台申请一个个人开发者，否则会有一定限制

今天我们来看看如何绘制世界疫情动态地图。同样使用PyEcharts进行绘制，还没看过前几期使用PyEcharts绘制疫情地图文章的，可以通过以下链接查看 8行Python代码轻松绘制新冠疫情地图 动态新冠疫情地图Python轻松画 湖北动态新冠疫情地图Python轻松画 地图效果如下： 绘制世界疫情动态地图有个地方需要注意，就是要把国家标签隐藏起来，否则全部显示的话，那效果惨不忍睹，你们可以自己试试。 另外国家名要用英文名，为止，我还特意去找了一张国家名称对应表进行匹配处理。 数据是这样的，指标是新增确诊人数 长按识别下方二维码，并关注公众号 回复“DTX”获取案例数据 有了前面绘图经验，我们就直接上代码了 import pandas from pyecharts.charts import Map from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Timeline data = pandas.read_excel('C:/Python/xgyq.xlsx',sheet_name='6', index_col='time') #取出国家列表 attr = data.columns.tolist() #统计数据条数 n = len(data.index) #定义每日地图绘制函数 def map

Pyecharts是由Echarts而来，Echarts是百度开源的数据可视化的库，适合用来做图表设计开发，当使用Python与Echarts结合时就产生了Pyecharts。可使用pip安装，默认是最新版本的Pyecharts，查看安装的版本号可以使用pycharts.__version__查看。 ###安装### 现在安装的v1版本与以前的0.5版本是不兼容的，使用方法上存在较大的差异，并且v0.5版本对Python的支持在Python2.7和3.4+的版本上，v1版本支持最新的Python版本。所以网上的很多关于Pyecharts的代码在新版本上并不适用，安装命令： pin install pyecharts ###链式调用### 可以使用链式调用的方法来创建一个图表 from pyecharts.charts import Bar from pyecharts import options as opts bar= ( Bar() .add_xaxis(["裤子", "高跟鞋", "袜子"]) .add_yaxis(["销售额"]，[300,509,300]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="主标题", subtitle="副标题")) ) bar.render() 上述代码中我们可以加入主题： from

前言 最近小编在使用 pyecharts，深入研究了一下，pyecharts 的功能还有好多都没挖掘使用过。 平常做一些基本的图表很快就能实现，但得到的只是一张 html，不能进行图表切换，指标选择。 这次小编用两个示例，来演示一下图表切换，根据指标选择数据，还可以保存，查看数据视图。 热力地图根据时间序列选择相应的数据；堆积柱状图切换为折线，柱状图，区域缩放。 先来看看，开门见山，一睹为快。   Map 使用官网的示例代码，得到的结果今年仅仅是一个 html： 现在我们有这样一份数据，有时间，省份，阈值，需要以时间序列展示每一天每一个省份的阈值，且可以保存某一天的图表数据。 要是简单的使用示例代码那得画很多图，且不能查看数据视图，不能保存为图片。 先来看看数据： 既然以时间为切换指标，那通过循环每一次选择对应时间的所有省份并把每一个时间所有省份对应的值添加： 之后再进行全局配置，每个配置需要对应的类，图表标题配置： 视觉映射配置，也就是地图左下角的区间划分，颜色越深值越大： 图例配置，也就是时间的筛选按钮，位置，形状，布局等： 工具箱配置，也就是保存按钮，数据视图等工具查看，先对所有工具进行位置布局配置： 然后在 ToolBoxFeatureOpts 类中依次选择想要的工具，例如保存工具的开启，其他工具原理一样，其他工具参考源码： 最后运行得到的结果如下，1 是标题配置