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项目全部代码 & 数据集都可以访问 我的KLab --【Pyecharts】奥运会数据集可视化分析～ 获取，点击Fork即可～ 受疫情影响，2020东京奥运会将延期至2021年举行； 虽然延期，但此次奥运会依旧会沿用「2020东京奥运会」这个名称； 这也将是奥运会历史上首次延期 （1916年、1940年、1944年曾因一战，二战停办）； 既然奥运会延期了，那我们就来回顾下整个奥运会的历史吧🎉🎉～ 本项目将会从以下角度来呈现奥运会历史： 🏆各国累计奖牌数； ⚽️各项运动产生金牌数 ⛳️运动员层面 参赛人数趋势 女性参赛比例趋势 获得金牌最多的运动员 获得奖牌/金牌比例 各项目运动员平均体质数据 主要国家表现 🇨🇳中国表现 🇺🇸美国表现 💥 被单个国家统治的奥运会项目 导入库 & 数据 import pandas as pd import numpy as np import pyecharts from pyecharts.charts import * from pyecharts import options as opts from pyecharts.commons.utils import JsCode athlete_data = pd.read_csv('/home/kesci/input/olympic/athlete_events.csv') noc_region

微信机器人的使用 安装：wxpy模块、pillow模块、pyecharts数据可视化模块（https://pyecharts.org # 官网） 显示中国地图，需要装中国地图模块： 全球国家地图: echarts-countries-pypkg (1.9MB): 世界地图和 213 个国家，包括中国地图 中国省级地图: echarts-china-provinces-pypkg (730KB)：23 个省，5 个自治区 中国市级地图: echarts-china-cities-pypkg (3.8MB)：370 个中国城市 中国县区级地图: echarts-china-counties-pypkg (4.1MB)：2882 个中国县·区 中国区域地图: echarts-china-misc-pypkg (148KB)：11 个中国区域地图，比如华南、华北。 特别注明，中国地图在 echarts-countries-pypkg 里。需要这些地图的朋友，可以装 pip 命令行: $ pip3 install echarts-countries-pypkg $ pip3 install echarts-china-provinces-pypkg $ pip3 install echarts-china-cities-pypkg $ pip3 install echarts-china

目录 pyecharts模块 简介 安装pyecharts 测试pyecharts模块 pyecharts实战：绘制新冠肺炎疫情地图 需求分析 请求数据 提取数据 处理数据 制作可视化地图 设置可视化地图 完整代码 实现结果 pyecharts模块 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。 如果想要掌握pyecharts，可以阅读 pyecharts中文文档 ，里面的图表类型和配置项写的非常详细，我就不过多的赘述了 安装pyecharts 安装的命令也非常简单： pip install pyecharts 安装成功： 测试pyecharts模块 我们可以尝试运行官方文档所给出的几个小例子来测试一下pyecharts模块是否成功安装 打开编辑器，输入并运行以下代码： from pyecharts.charts import Bar from pyecharts import options as opts # 内置主题类型可查看 pyecharts.globals.ThemeType from pyecharts.globals import ThemeType bar = ( Bar(init

目录 pyecharts模块 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。 如果想要掌握pyecharts，可以阅读 pyecharts中文文档 ，里面的图表类型和配置项写的非常详细，我就不过多的赘述了 安装pyecharts 安装的命令也非常简单： pip install pyecharts 安装成功： 测试pyecharts模块 我们可以尝试运行官方文档所给出的几个小例子来测试一下pyecharts模块是否成功安装 打开编辑器，输入并运行以下代码： from pyecharts.charts import Bar from pyecharts import options as opts # 内置主题类型可查看 pyecharts.globals.ThemeType from pyecharts.globals import ThemeType bar = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT)) .add_xaxis([ "衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]) .add_yaxis(

目录 pyecharts模块 简介 安装pyecharts 测试pyecharts模块 pyecharts实战：绘制新冠肺炎疫情地图 需求分析 请求数据 提取数据 处理数据 制作可视化地图 设置可视化地图 完整代码 实现结果 pyecharts模块 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。 如果想要掌握pyecharts，可以阅读 pyecharts中文文档 ，里面的图表类型和配置项写的非常详细，我就不过多的赘述了 安装pyecharts 安装的命令也非常简单： pip install pyecharts 安装成功： 测试pyecharts模块 我们可以尝试运行官方文档所给出的几个小例子来测试一下pyecharts模块是否成功安装 打开编辑器，输入并运行以下代码： from pyecharts.charts import Bar from pyecharts import options as opts # 内置主题类型可查看 pyecharts.globals.ThemeType from pyecharts.globals import ThemeType bar = ( Bar(init

目录 pyecharts模块 简介 安装pyecharts 测试pyecharts模块 pyecharts实战：绘制新冠肺炎疫情地图 需求分析 请求数据 提取数据 处理数据 制作可视化地图 设置可视化地图 完整代码 实现结果 pyecharts模块 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。 如果想要掌握pyecharts，可以阅读 pyecharts中文文档 ，里面的图表类型和配置项写的非常详细，我就不过多的赘述了 安装pyecharts 安装的命令也非常简单： pip install pyecharts 安装成功： 测试pyecharts模块 我们可以尝试运行官方文档所给出的几个小例子来测试一下pyecharts模块是否成功安装 打开编辑器，输入并运行以下代码： from pyecharts.charts import Bar from pyecharts import options as opts # 内置主题类型可查看 pyecharts.globals.ThemeType from pyecharts.globals import ThemeType bar = ( Bar(init

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 武汉地区，目前已经实现住院患者清零了，国内疫情已经稳定，然而中国以外新冠确诊病例达到2720458例。为了体现大国风范，今天带领大家用python实现绘制疫情地图 知识点 1. 爬虫基本流程 2. json 3. requests 4. pyecharts 开发环境 Python 3.6 Pycharm 思路 1.目标网址 2.模拟浏览器实现访问url 3.从网页源代码中提取数据 4.数据可视化 代码如下： # !/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import json import requests import jsonpath from pyecharts.charts import Map,Geo from pyecharts import options as opts from pyecharts.globals import GeoType,RenderType # 1.目标网址 url = ' https://api.inews.qq.com/newsqa/v1/automation/foreign/country/ranklist ' # 2.模拟浏览器实现访问url resp =

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 1 简洁之美 通过一行代码，体会Python语言简洁之美 2 Python绘图 Python绘图方便、漂亮，画图神器pyecharts几行代码就能绘制出热力图： 炫酷的水球图： 经常使用的词云图： 3 Python动画 仅适用Python的常用绘图库：Matplotlib，就能制作出动画，辅助算法新手入门基本的排序算法。如下为一个随机序列，使用快速排序算法，由小到大排序的过程动画展示： 归并排序动画展示： 使用turtule绘制的漫天雪花： imeline时间轮播图： 4 Python数据分析 Python非常适合做数值计算、数据分析，一行代码完成数据透视： 5 Python机器学习 Python机器学习库Sklearn功能强大，接口易用，包括数据预处理模块、回归、分类、聚类、降维等。一行代码创建一个KMeans聚类模型： 6 Python-GUI PyQt设计器开发GUI，能够迅速通过拖动组建搭建出来，使用方便。如下为使用PyQt，定制的一个专属自己的小而美的计算器。 除此之外，使用Python的Flask框架搭建Web框架，也非常方便。 如果你处于想学Python或者正在学习Python，Python的教程不少了吧，但是是最新的吗

说到pyecharts，相信很多人不会陌生，一个优秀的python可视化包。<br> 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。<br> 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。<br> 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 from pyecharts

相信很多具有一定Python基础的人应该都发现了，用matplotlib库绘制出来的可视化图形，除了面积图之外，都略丑（默认的）！但是，用pyecharts库作出来的可视化图形，则具有很强的视觉冲击力！ 下面是同事嫌弃Excel作出来的折线图不够好看，就让我用Python代画的一组折线。话不多说，具体代码与结果如下： # 客单 from pyecharts.charts import Line from pyecharts import options as opts cate = ["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"] fish = [22,23,24,23,21,23,21,23] fruit = [21,21,20,21,20,23,18,22] others = [27,23,24,24,25,29,20,27] vegetable = [13,12,12,12,12,14,11,13] line = (Line() .add_xaxis(cate) .add_yaxis("水产部门", fish, is_smooth=True, markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(name="最高价", coord=