很長(zhǎng)一段時(shí)間在python下出圖都是使用matplotlib，其好處就是應(yīng)用比較廣泛，文檔很容易找，不過出的圖微顯丑陋。pyecharts?是百度的echarts基于python的實(shí)現(xiàn)，可以很方便的直接在python里進(jìn)行調(diào)用。其出的圖相當(dāng)漂亮。但由于版本原因，一些方法可能和老的版本會(huì)有不同。

一、安裝

我這里使用的python版本是python3.7，使用pyecharts也是最新的。使用pip安裝還是比較簡(jiǎn)單的。

pip install pyecharts?
pip install pyecharts-jupyter-installer

注意，第二個(gè)包是為了和jupyter進(jìn)行集成用的，便于直接在頁(yè)面上出圖。第二個(gè)包不裝或都調(diào)用的參數(shù)不對(duì)，都會(huì)出現(xiàn)如下的報(bào)錯(cuò)：

Javascript error adding output!
ReferenceError: echarts is not defined
See your browser Javascript console for more details.

另外國(guó)內(nèi)的地圖和之前的版本不同，是進(jìn)行了單獨(dú)分離過的，如果需要使用，需要使用如下命令進(jìn)行安裝：

pip install echarts-countries-pypkg
pip install echarts-china-provinces-pypkg
pip install echarts-china-cities-pypkg
pip install echarts-china-counties-pypkg
pip install echarts-china-misc-pypkg
pip install echarts-united-kingdom-pypkg

安裝完成后，可以使用pip show pyecharts 查看安裝的位置。

二、jupyter運(yùn)行出圖

我這里使用的jupyter直接在頁(yè)面上調(diào)用使用的，測(cè)試代碼如下：

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts
bar = (
Bar()
.add_xaxis(["襯衫", "毛衣", "領(lǐng)帶", "褲子", "風(fēng)衣", "高跟鞋", "襪子"])
.add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105])
.add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49])
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="某商場(chǎng)銷售情況"))
)
bar.render_notebook()
#bar.render() #使用render方法會(huì)生成html頁(yè)面

直接頁(yè)面上運(yùn)行后結(jié)果如下：

另外如果在jupyter頁(yè)面上不能出圖，除了上面提到的類名稱引入不對(duì)外，還可能是缺少html5lib包。還需要注意jupter和jupterlab是兩個(gè)不同的產(chǎn)品，后面這個(gè)是jupter的未來版。這個(gè)在引入的時(shí)候使用的代碼是有區(qū)別的。具體可以看官方示例。

python可視化來分析全國(guó)疫情代碼

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts.globals import ChartType, SymbolType
import requests
import json
res = json.loads(requests.get('http://www.dzyong.top:3005/yiqing/province/').text)
print(res)
province = [p['provinceName'] for p in res['data']]
val1 = [p['confirmedNum'] for p in res['data']]
val2 = [p['curesNum'] for p in res['data']]
val3 = [p['deathsNum'] for p in res['data']]
geo = Geo()
geo.add_schema(maptype="china")
geo.add("geo",[list(z) for z in zip(province, val1)],type_=ChartType.EFFECT_SCATTER,
)geo.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False, background_color='black', color='green'))
geo.set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_piecewise=True, min_=0, max_=30000),title_opts=opts.TitleOpts(title="全國(guó)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)"))
geo.render('全國(guó)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù).html')

?

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python可视化来分析全国疫情的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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