Python基础第九篇(Python可视化的开发)

简介: Python基础第九篇(Python可视化的开发)

本篇博客将把你带入Python开发的世界,尤其是与json数据格式和pyecharts模块相关的知识。我们将从json数据的格式和转换开始,深入探讨Python语言如何处理这种常用的数据格式。博客的后半部分将集中在pyecharts模块,首先介绍它的基本功能,然后通过实例教学,全面展示如何使用这个强大的绘图库制作折线图。在最后一部分,我们将将这些理论知识运用到实际的数据处理过程中,并创建出自己的折线图。无论你是Python的初学者,还是想增进对这两个主题理解的资深开发者,我相信这篇博客都会为你提供有价值的信息。让我们开始吧!

一、json数据格式

**

json中的数据格式与Python相似看作字典就好也可以是列表中嵌套字典

(1).转换案例代码

代码如下(示例):

"""
演示json数据转换Python数据
"""
import json
# 准备一个列表,将数据转换成jsin类型
date=[{"id":"张三","age":35},{"id":"李四","age":25},{"id":"王五","age":29}]
json_str=json.dumps(date,ensure_ascii=False)
print(json_str)
print(type(json_str))
# 准备一个字典,将字典转成json
dates = {"id":"张三","age":35}
json_str=json.dumps(dates,ensure_ascii=False)
print(json_str)
print(type(json_str))
# 将json字符串数据转成python数据
s='[{"id":"张三","age":35},{"id":"李四","age":25},{"id":"王五","age":29}]'
l=json.loads(s)
print(l)
print(type(l))

(2).读出结果

代码如下(示例):

<class 'str'>
{"id": "张三", "age": 35}
<class 'str'>
[{'id': '张三', 'age': 35}, {'id': '李四', 'age': 25}, {'id': '王五', 'age': 29}]
<class 'list'>

二、pyecharts模块介绍

pyecharts官网https://05x-docs.pyecharts.org/#/

三、pyecharts模块入门

(1).pyecharts模块安装

(2).pyecharts模块操作

(1).代码

代码如下(示例):

"""
演示pyecharts的基础入门
"""
# 导包
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.options import TitleOpts
# 创建一个折线图对象
line = Line()
# 给折线图对象添加x轴的数据
line.add_xaxis(["中国","美国","英国"])
# 给折线图对象添加y轴的数据
line.add_yaxis("GDP",[30,20,10])
# 设置全局配置项
line.set_global_opts(
    title_opts=TitleOpts(title="GDP展示",pos_left="center",pos_bottom="1%")
)
# 通过render方法,将代码生成为图像
line.render()

(2).读出结果

四、数据处理

于专门处理数据的网站中处理例如:

1,在线懒人工具ab73.com

2,Google数据集搜索引擎https://datasetsearch.research.google.com/

3,Kaggle 数据集https://www.kaggle.com/datasets

因不同网站的使用方法不同且数据不变展示,对于此步骤不做过多介绍

五、创建最终折线图


相关文章
|
29天前
|
算法 测试技术 开发者
性能优化与代码审查:提升Python开发效率
【10月更文挑战第12天】本文探讨了Python开发中性能优化和代码审查的重要性,介绍了选择合适数据结构、使用生成器、避免全局变量等性能优化技巧,以及遵守编码规范、使用静态代码分析工具、编写单元测试等代码审查方法,旨在帮助开发者提升开发效率和代码质量。
33 5
|
1月前
|
算法 测试技术 开发者
性能优化与代码审查:提升Python开发效率
【10月更文挑战第6天】本文探讨了性能优化和代码审查在Python开发中的重要性,提供了选择合适数据结构、使用生成器、避免全局变量等性能优化技巧,以及遵守编码规范、使用静态代码分析工具、编写单元测试等代码审查方法,旨在帮助开发者提升开发效率和代码质量。
53 5
|
14天前
|
设计模式 前端开发 数据库
Python Web开发:Django框架下的全栈开发实战
【10月更文挑战第27天】本文介绍了Django框架在Python Web开发中的应用,涵盖了Django与Flask等框架的比较、项目结构、模型、视图、模板和URL配置等内容,并展示了实际代码示例,帮助读者快速掌握Django全栈开发的核心技术。
98 44
|
9天前
|
JSON 安全 API
如何使用Python开发API接口?
在现代软件开发中,API(应用程序编程接口)用于不同软件组件之间的通信和数据交换,实现系统互操作性。Python因其简单易用和强大功能,成为开发API的热门选择。本文详细介绍了Python开发API的基础知识、优势、实现方式(如Flask和Django框架)、实战示例及注意事项,帮助读者掌握高效、安全的API开发技巧。
35 3
如何使用Python开发API接口?
|
2天前
|
存储 数据库连接 API
Python环境变量在开发和运行Python应用程序时起着重要的作用
Python环境变量在开发和运行Python应用程序时起着重要的作用
33 15
|
2天前
|
JSON API 数据格式
如何使用Python开发1688商品详情API接口?
本文介绍了如何使用Python开发1688商品详情API接口,获取商品的标题、价格、销量和评价等详细信息。主要内容包括注册1688开放平台账号、安装必要Python模块、了解API接口、生成签名、编写Python代码、解析返回数据以及错误处理和日志记录。通过这些步骤,开发者可以轻松地集成1688商品数据到自己的应用中。
12 1
|
8天前
|
数据采集 存储 JSON
Python爬虫开发中的分析与方案制定
Python爬虫开发中的分析与方案制定
|
15天前
|
数据可视化 开发者 Python
Python GUI开发:Tkinter与PyQt的实战应用与对比分析
【10月更文挑战第26天】本文介绍了Python中两种常用的GUI工具包——Tkinter和PyQt。Tkinter内置于Python标准库,适合初学者快速上手,提供基本的GUI组件和方法。PyQt基于Qt库,功能强大且灵活,适用于创建复杂的GUI应用程序。通过实战示例和对比分析,帮助开发者选择合适的工具包以满足项目需求。
56 7
|
17天前
|
算法 测试技术 开发者
性能优化与代码审查:提升Python开发效率
探讨了Python开发中性能优化和代码审查的重要性,介绍了选择合适数据结构、使用生成器、避免全局变量等性能优化技巧,以及遵守编码规范、使用静态代码分析工具、编写单元测试等代码审查方法,旨在帮助开发者提升开发效率和代码质量。
38 8
|
13天前
|
算法 测试技术 开发者
性能优化与代码审查:提升Python开发效率
性能优化与代码审查:提升Python开发效率
25 1