pyecharts动态可视化,如何制作pyecharts图表
在本文中，我们学习了一个新的可视化模块pyecharts，并使用该模块来绘制交互式可视化图表，使数据变得美观。感兴趣的朋友可以跟随边肖了解一下。
00-1010 1.热图2。地理图2.1地理坐标系2.2城市地图2.3人口流动图2.4 3D地图2.5 3D地球3。流行病数据的可视化。空气质量数据的可视化。外部卖点分布数据的可视化6。在本文中，我们了解了一个新的可视化模块pyecharts。因为爬虫的敏感问题，博主摘录了数据供你使用。本文只介绍数据可视化。
目录
案例：绘制2021年部分城市GDP热力图(如2021年上海、北京、深圳、重庆、长沙GDP总量)。数据是一个列表，每个城市的数据用祖先来表示，比如：(上海，43214.85)。
从pyecharts.charts导入地理
从pyecharts将选项作为选项导入
从pyecharts.globals导入图表类型
数据=[(上海，43214.85)，(北京，40269.60)，(深圳，30664.85)，(重庆，27894.02)，(长沙，13270.70)]
geo=(Geo()。add_schema(maptype=中国)。添加(人口，数据，
type _=图表类型。热图)。set _ series _ opts(label _ opts=opts。LabelOpts(is_show=False))。集合_全局_opts(
visualmap_opts=opts。VisualMapOpts()，
legend_opts=opts。LegendOpts(is_show=False)，
title _ opts=opts . title pts(title=地理国家GDP地图))
)
geo.render _笔记本()
按如下方式运行：
一、热力图
二、地理图表
案例一：在地图上画出部分省份2021年的人口。
2.1 地理坐标系
案例：在地图上标注2021年部分省份人口。
从pyecharts.charts导入地图
数据=[(福建，41540086)，(广东，126012510)，(河北，74610235)，(山西，34915616)，(四川，83674866)]
打印(数据)
地理=(
地图()。添加(，数据，中国)
)
geo.render _笔记本()
比如画上海各区平均房价的互动图。
从pyecharts.charts导入地理
从pyecharts将选项作为选项导入
从pyecharts.globals导入图表类型
数据=[(上海，43214.85)，(北京，40269.60)，(深圳，30664.85)，(重庆，27894.02)，(长沙，13270.70)]
geo=(Geo()。add_schema(maptype=中国)。添加(人口，数据，
type _=图表类型。热图)。set _ series _ opts(label _ opts=opts。LabelOpts(is_show=False))。集合_全局_opts(
视觉地图
_opts=opts.VisualMapOpts(),
legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
title_opts=opts.TitleOpts(title="Geo-全国GDP图"))
)
geo.render_notebook()
运行如下：
2.3人口流动图
案例：河南省人口输出到外省的人口量。依次向广东，浙江，江苏，上海，北京传输人口277.36，246.59，219.72，134.3.127.1万人。
from pyecharts import options as opts
运行如下：
2.4 3D地图
案例：绘制福建，广东，河北，山西，四川，新疆的2021总人口数量，绘制到3D地图上
from pyecharts import options as opts
2.5 3D地球
案例：绘制一个立体的3D地球
from pyecharts.faker import POPULATION
如下:
三、疫情数据可视化
本小节做一个简单的案例，轻松简单的做一个疫情数据显示屏，由于爬虫知识敏感问题，所以这里作者直接把数据拿出来了，数据日期为2022年4月24日数据，数据来源：丁香医生。数据仅供参考，不作任何用途。
from pyecharts.charts import Map
效果如下：
为了让图更加优美，需要对它设置标签，颜色信息，所以添加set_global_opts方法，修改后代码如下：
from pyecharts.charts import Map
运行:
pyecharts是图表是可以制作成网页的，作者在此留下一个思考：是否可以制作实时每天每小时更新的这样网页？当然，这留给感兴趣的同学去探索。因为设计爬虫，前端，数据分析，可视化。本书主要只介绍了数据可视化与数据分析。
四、空气质量数据可视化
案例：绘制身份的降雨量在地图上。（数据来源由作者随机设置，读者可以自行查看相关数据网站设置真实值）
from pyecharts.charts import Map
运行如下：
本次案例对图形保存为html格式文件，可以使用浏览器打开查看自己的图形。唯一的区别就是最后一行：c.render(r"1.html")，它所代表的含义为对图形保存为1.html文件，也就是网页文件。
五、外卖点分布数据可视化
案例：假设获取到美团与饿了么的部分省份骑手数量，对该数据同时绘制在一张图上。（数据由作者随意设置，仅供参考）
from pyecharts import options as opts
效果如下：
六、总结
本篇文章带大家进入了一个新的数据可视化模块，它非常适合制作可视化大屏
以上就是Python+pyecharts绘制交互式可视化图表的详细内容，更多关于Python pyecharts可视化图表的资料请关注盛行IT软件开发工作室其它相关文章！
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