pyecharts

继续来说猪的事情，这次我们实现爬取全国各省份生猪价格，并用pyecharts画出全国生猪价格分布图。 爬取的网站为： 具体爬虫代码为： import pandas as pd import requests import json url = ' https://zhujia.zhuwang.cc/api/getMapJson?id=-1 ' headers = { ' User-Agent ' : ' Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/77.0.3865.120 Safari/537.36 ' } response = requests.get(url,headers= headers) json_text = response.json() data =json_text[ ' features ' ] lis = [] for i in range(0,32 ): # print(data[i]['properties']) try : lis.append([data[i][ ' properties ' ][ ' name ' ],data[i][ ' properties ' ][ ' pigprice ' ]]) except

我们部门每个月都要召开一次月度经营分析大会，所以免不了做PPT来做报告。而大家都知道，在PPT里面据实引用数据会更加有说服力，然而，再添加一些比较炫酷又合理的可视化图表，会增色不少（更具视觉冲击力）！ 先在Anaconda里面安装 pyecharts 和 Gauge 这两个模块，指令如下： pip install pyecharts pip install Gauge 接下来就可以写代码来实现可视化了： #仪表盘 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Gauge, Page c = ( Gauge() .add("", [("综合达成率", 66.67)] #设置颜色 #,axisline_opts=opts.AxisLineOpts(linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color=[(0.3, "#67e0e3"), (0.7, "#37a2da"), (1, "#fd666d")], width=30)) ) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="4月份实际销售额")) ) c.render_notebook() #仪表盘 from pyecharts import options as

前言 最近娱乐圈可以说得上是热闹非凡，前有霸道总裁爱小三，正宫撕逼网红女，后有阳光大男孩罗志祥，被周扬青扒的名声扫地。贵圈的爱情故事，常人是难以理解的，正如贾旭明张康这段相声所说的这样，娱乐圈的爱情总是分分合合,成为老百姓茶余饭后的谈资，城外的人想进去，城里的人真会玩。 各种版本的洗白、谣言遍地乱飞，吃瓜网友们是如何看待的呢？ 用数据说话，是数据工作者的意义所在，整个数据分析的过程分为三步： 数据获取 数据预处理 数据可视化及数据分析 以下是具体步骤和代码实现： 数据获取 数据获取地址： 'http: //ent.163.com/20/0423/09/FASTLQ7I00038FO9.html' 在爬取评论数据之前，我们需要按F12对评论数据网页进行分析，可以发现共计172页，offset从0开始，每增加一页offset增加30，可以使用get方法获取。 核心代码： headers = { 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.106 Safari/537.36'} # 评论地址 url= "http://comment.api.163.com/api/v1/products

库： pyecharts 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 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4419131/blog/4267079

/1 前言/ 前几天小编发布了手把手教你使用Python爬取西次代理数据（上篇）和手把手教你使用Python爬取西次代理数据（下篇），木有赶上车的小伙伴，可以戳进去看看。今天小编带对爬取的数据进行可视化操作，数据可视化主要利用 pyecharts 库进行操作，具体步骤如下。 本次爬虫的目的主要是想分析代理在全国各城市的分布情况。小编的思路是对所有城市的代理数量进行一个统计，然后通过可视化技术构建一个代理热力分布图。整体思路是使用 pyecharts 构建一张热力分布图，用以直观展现各个城市的代理分布情况。 /2 代理分布统计/ Pyecharts 在进行热力图绘制的时候，需要提供城市名，但实际上从网上爬取到的位置数据并不是标准的城市名: 这个时候需要我们对这些数据进行处理，从位置中将城市名提取出来，例如： 湖北十堰 需要提取出 十堰 来。 为了达到这个目的，我使用开源的** cpca** 库进行提取，该库主要使用结巴分词对数据进行处理，然后比对数据库，将省市县提取出来，一个直观的例子如下： 通过这种方式，我们就可以提取出城市名了，在然后在代码中实现如下： 提取完城市数据之后，需要对城市的代理数量进行一个统计，总体思路是，构建一个列表。然后循环遍历抓取的城市，如果找到一个列表中没有的城市，就在列表中加入该城市，并把代理设置为 1，如果有该城市，则数量加 1。 通过这种方式

各位领导、同事： 大家好！ 以下是 2020年4月份 华南采购中心各部门“ 每日特采单品 ”明细及其汇总 信息。 请各位部门与品类负责人多多关注及跟进。 详情请参阅 附件 。 谢谢！ ① 由以下两图观察分析可见，4月5日打折入库的单品个数最多，为10个；4月6日打折入库的单品个数最少，为0个。4月份平均每日约有3.03个单品被打折入库。 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Map, Bar, Grid from pyecharts.globals import ChartType, ThemeType import random # 添加 from pyecharts.charts import Line date = ["4月1日","4月2日","4月3日","4月4日","4月5日","4月6日","4月7日","4月8日","4月9日","4月10日","4月11日","4月12日","4月13日","4月14日", "4月15日","4月16日","4月17日","4月18日","4月19日","4月20日","4月21日","4月22日","4月23日","4月24日","4月25日","4月26日","4月27日", "4月28日","4月29日","4月30日"]

/1 前言/ 前几天小编发布了手把手教你使用Python爬取西次代理数据（上篇）和 手把手教你使用Python爬取西次代理数据（下篇） ，木有赶上车的小伙伴，可以戳进去看看。今天小编带 对爬取的数据进行可视化操作 ， 数据可视化主要利用 pyecharts 库进行操作 ，具体步骤如下。 本次爬虫的目的主要是想分析代理在全国各城市的分布情况。小编的思路是对所有城市的代理数量进行一个统计，然后通过可视化技术构建一个代理热力分布图。整体思路是使用 pyecharts 构建一张热力分布图，用以直观展现各个城市的代理分布情况。 /2 代理分布统计/ Pyecharts 在进行热力图绘制的时候，需要提供城市名，但实际上从网上爬取到的位置数据并不是标准的城市名: 这个时候需要我们对这些数据进行处理，从位置中将城市名提取出来，例如： 湖北十堰 需要提取出 十堰 来。 为了达到这个目的，我使用开源的** cpca** 库进行提取，该库主要使用结巴分词对数据进行处理，然后比对数据库，将省市县提取出来，一个直观的例子如下： 通过这种方式，我们就可以提取出城市名了，在然后在代码中实现如下： 提取完城市数据之后，需要对城市的代理数量进行一个统计，总体思路是，构建一个列表。然后循环遍历抓取的城市，如果找到一个列表中没有的城市，就在列表中加入该城市，并把代理设置为 1，如果有该城市，则数量加 1。 通过这种方式

微信：一个提供即时通讯服务的应用程序，更是一种生活方式，超过数十亿的使用者，越来越多的人选择使用它来沟通交流。 不知从何时起，我们的生活离不开微信，每天睁开眼的第一件事就是打开微信，关注着朋友圈里好友的动态，而朋友圈中或虚或实的状态更新，似乎都在证明自己的“有趣”，寻找那份或有或无的存在感。 ​ ​ 有人选择在朋友圈记录生活的点滴，有人选择在朋友圈展示自己的观点。有时我们想去展示自己，有时又想去窥探着别人的生活，而有时又不想别人过多的了解自己的生活，或是屏蔽对方，或是不给对方看朋友圈，又或是不想看对方的朋友圈。 ​ 作者本人也是微信的重度依赖者，每天的工作生活都离不开它，也会关注朋友圈里好友的动态，我个人认为微信朋友圈是一种文化的体现，诸如：发圈、点赞、留言等，都能侧面的反应一个人的生活、工作、心态、爱好、修养、上进心、努力程度等。 今天就跟着我一起来揭秘微信朋友圈，利用 Python+AI人工智能 进行多角度分析，一起看透你的“朋友圈”。 我们将使用Python抓取朋友圈数据，并对获取到的数据进行全面分析，包含好友性别、地理位置分布、个性签名、备注名、好友类型等，逐一进行分析，同时还会使用人脸识别技术对好友头像进行分析，分析到你怀疑人生。。。。。。 整个过程分为四步： 获取数据 处理数据 存储数据 数据可视化 一、获取数据 关于微信好友数据的获取，可以通过itchat库

Pyecharts：pyecharts实战之基于pyecharts百度的绘图api绘制各种吊炸天的图表(图文+代码) 目录 pyecharts绘图流程 1 Bar（柱状图/条形图） 2 EffectScatter（带有涟漪特效动画的散点图） 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4277087/blog/4261042

前言 最近娱乐圈可以说得上是热闹非凡，前有霸道总裁爱小三，正宫撕逼网红女，后有阳光大男孩罗志祥，被周扬青扒的名声扫地。贵圈的爱情故事，常人是难以理解的，正如贾旭明张康这段相声所说的这样，娱乐圈的爱情总是分分合合,成为老百姓茶余饭后的谈资，城外的人想进去，城里的人真会玩。 各种版本的洗白、谣言遍地乱飞，吃瓜网友们是如何看待的呢？ 用数据说话，是数据工作者的意义所在，整个数据分析的过程分为三步： 数据获取 数据预处理 数据可视化及数据分析 以下是具体步骤和代码实现： 数据获取 数据获取地址： ' http://ent.163.com/20/0423/09/FASTLQ7I00038FO9.html ' 在爬取评论数据之前，我们需要按F12对评论数据网页进行分析，可以发现共计172页，offset从0开始，每增加一页offset增加30，可以使用get方法获取。 核心代码： headers = { ' user-agent ' : ' Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.106 Safari/537.36 ' } # 评论地址 url= " http://comment.api.163.com/api/v1/products