【python】数据可视化开发,酷派8150手机（酷派代码）

文件名：【python】数据可视化开发,酷派8150手机 【python】数据可视化开发

数据可视化开发 折线图json数据格式python数据和json数据的相互转换 pyecharts模块构建基础折线图全局配置选项set_global_opts方法 数据处理完成折线图 地图动态柱状图二级目录三级目录

折线图 json数据格式 一种轻量级的数据交互模式，可以按照JSON指定的格式去组织和封装数据JSON本质上是一种带有特定格式的字符串负责不同编程语言中的数据传递和交互 python数据和json数据的相互转换 # 导入json模块# 准备符合json格式要求的python数据data=[{"name":"张三","age":16},{"name":"李四","age":20}]# 通过json.dumps(data)方法把python数据转化为json数据data=json.dumps(data,ensure_ascii=False)# 不使用ASCII码确保中文可以正常转换# 通过json.loads(data)方法把json数据转化为python数据data=json.loads(data) pyecharts模块 做出数据可视化效果图Echarts是由百度开源的数据可视化官方示例https://gallery.pecharts.org/#/README pip install pyecharts 构建基础折线图 # 导包，导入Line功能构建折线图对象from pyecharts.chart import Line# 得到折线图对象line=Line()# 添加x轴数据line.add_xaxis(["中国","美国","英国"])# 添加y轴数据line.add_yaxis("GDP",[30, 20, 10])# 生成图表line.render() 全局配置选项 set_global_opts方法

全局配置选项可以通过set_global_opts方法来进行配置（标题、图例、工具箱）。

line.set_global_opts(title_opts=TitleOpts("测试",pos_left="center",pos_bottom="1%"),# 标题legend_opts=LegendOpts(is_show=True),# 图例toolbox_opts=ToolboxOpts(is_show=True),# 工具箱visualmap_opts=VisualMapOpts(is_show=True),# 视觉映射tooltip_opts=TooltipOpts(is_show=True),) 数据处理

通过json模块对数据进行处理

# 处理数据f_us=open("D:/美国.txt","r",encoding="UTF-8")us_data=f_us.read()# 去掉不符合JSON规范的开头us_data=us_data.replace("jsonp_1629344292311_69436(","")# 去掉不符合JSON规范的结尾us_data=us_data[:-2]# JSON转python字典us_dict=json.loads(us_data)# 获取trend keytrend_data=us+dict['data'][0]['trend']# 获取日期数据，用于x轴x_data=trend_data['updateDate'][:314]# 获取确诊数据，用于y轴y_data=trend_data['list'][0]['data'][:314]# 生成图表 完成折线图 from pyecharts.charts import Line# 生成图表line=Line()#构建折线图对象# 添加x轴数据line.add_xaxis(us_x_data)# 添加y轴数据line.add_yaxis("美国确诊人数",us_y_data)line.add_yaxis("日本确诊人数",jp_y_data)line.add_yaxis("印度确诊人数",in_y_data)line.render()# 关闭文件f_us.close()f_jp.close()f_in.close() 地图 # 地图可视化的基本使用from pyecharts.charts import Map# 准备地图对象map=Map()# 准备数据data=[("北京",99),("上海",199),("湖南",299),("台湾",399)]# 添加数据map.add("测试地图",data,"Chiana")# 绘图map.render() 动态柱状图 二级目录 三级目录