cda

数字化人才认证

您的位置:首页 > 精彩阅读 > 基于百度疫情实时数据报告,用Pyecharts库制作省位地图和轮播图(CDA干货内容分享)

基于百度疫情实时数据报告,用Pyecharts库制作省位地图和轮播图(CDA干货内容分享)

2022-01-14

作者:Python进阶者

来源:Python爬虫与数据挖掘

前言

前几天有个学生娃子找我帮忙做点可视化的作业,其实倒是也不难,觉得挺有意思,这里拿出来给大家分享,主要是完成了轮播图的制作,显得作业高大上一些。

数据来源

首先是数据来源,来自百度疫情实时大数据报告,如下图所示。

实现过程

新增感染病例

这里直接上代码和效果图,如下所示:

from pyecharts.charts import Map, Timeline from pyecharts import options as opts # 准数据 shanxi_city = ["西安市", "延安市", "咸阳市", "渭南市", "安康市", "汉中市", "宝鸡市", "铜川市", "商洛市", "榆林市", "韩城市", "杨凌示范区"]
shanxi_data = [46, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] # 绘制陕西疫情地图 map = (
    Map()
    .add('陕西省', [(i, j) for i, j in zip(shanxi_city, shanxi_data)], '陕西')
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='陕西省新增感染病例疫情图'), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=50, is_piecewise=True))
) # 渲染数据 map.render('陕西省新增感染病例疫情图.html')

运行之后,得到的效果图如下所示:

现有病例

代码和上面差不多,只需要更改下数据即可,这里直接放效果图了,如下图所示:

累计病例

代码和上面差不多,只需要更改下数据即可,这里直接放效果图了,如下图所示:

治愈病例

代码和上面差不多,只需要更改下数据即可,这里直接放效果图了,如下图所示:

死亡病例

代码和上面差不多,只需要更改下数据即可,这里直接放效果图了,如下图所示:

轮播图

这里给大家分享轮播效果图的代码,原理倒是不难,后面自己直接套用就行,代码如下:

from pyecharts.charts import Map, Timeline from pyecharts import options as opts # 1. 准数据 shanxi_city = ["西安市", "延安市", "咸阳市", "渭南市", "安康市", "汉中市", "宝鸡市", "铜川市", "商洛市", "榆林市", "韩城市", "杨凌示范区"] xinzeng = [46, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] xianyou = [1747, 13, 11, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] leiji = [2094, 21, 31, 18, 26, 26, 13, 8, 7, 3, 1, 1] zhiyu = [304, 8, 20, 17, 26, 26, 13, 8, 7, 3, 1, 1] siwang = [3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] # 2. 绘制新增疫情地图:格式一 map1 = ( Map(init_opts=opts.InitOpts(width="700px", height="300px", theme="blue")) .add('新增病例', [(i, j) for i, j in zip(shanxi_city, xinzeng)], '陕西') .set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=50)) ) # 3. 绘制现有疫情地图:格式二 map2 = ( Map() .add('现有病例', [(i, j) for i, j in zip(shanxi_city, xianyou)], '陕西') .set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=1750, is_piecewise=True)) ) # 4. 绘制累计疫情地图:格式三 map3 = ( Map() .add('累计病例', [(i, j) for i, j in zip(shanxi_city, leiji)], '陕西') .set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=2100, is_piecewise=True)) ) # 5. 绘制治愈疫情地图:格式四 map4 = ( Map() .add('治愈病例', [(i, j) for i, j in zip(shanxi_city, zhiyu)], '陕西') .set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=310, is_piecewise=True)) ) # 6. 绘制死亡疫情地图:格式五 map5 = ( Map() .add('死亡病例', [(i, j) for i, j in zip(shanxi_city, siwang)], '陕西') .set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=3, is_piecewise=True)) ) # 7. 创建组合类对象 timeline = Timeline(init_opts=opts.InitOpts(width='720px', height='350px')) # 8. 在组合对象中添加需要组合的图表对象 timeline.add(chart=map1, time_point="陕西省新增病例疫情图") timeline.add(chart=map2, time_point="陕西省现有病例疫情图") timeline.add(chart=map3, time_point="陕西省累计病例疫情图") timeline.add(chart=map4, time_point="陕西省治愈病例疫情图") timeline.add(chart=map5, time_point="陕西省死亡病例疫情图") timeline.add_schema(is_auto_play=True, play_interval=2000) # 9. 渲染数据 timeline.render('陕西省疫情轮播图.html') 

实现的效果图如下:

实际上它是动态的,我这里没有转gif格式,看上去有点干巴,问题不大。

总结

大家好,我是Python进阶者。这篇文章主要基于百度疫情实时大数据报告数据,利用了Python中的可视化库pyecharts给大家分享了省位地图的制作和轮播图的制作方法。

最后也欢迎大家积极尝试,有好的内容也可以分享给我噢!

完 谢谢观看

分享
收藏

OK