今天给大家带来的是Python综合实战开发的数据可视化操作
通过python实现对数据的分析、可视化
系统开发环境：
操作系统：win11
Python解释器版本：python3.10
开发工具：Pychram
Python内置模块：pyecharts
1.准备工作
1.1 python环境配置、pychram安装
大家自行查询，有需要我后续会出一个详细教程
1.2 pyecharts模块安装
pip install pyecharts
安装检验：
2.pyecharts 基础学习
2.1 基础折线图
示例代码：
import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import Line c = ( Line() .add_xaxis(xaxis_data=["一", "二", "三", "四", "五", "六", "七", "八", "九"]) .add_yaxis( "2 的指数", y_axis=[1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256], linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2), ) .add_yaxis( "3 的指数", y_axis=[1, 3, 9, 27, 81, 247, 741, 2223, 6669], linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2), ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-对数轴示例"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="x"), yaxis_opts=opts.AxisOpts( type_="log", name="y", splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True), is_scale=True, ), ) .render("line_yaxis_log.html") )
基本实例：
3.数据处理
通过open打开数据记录的文本，读取信息
处理json格式，转换为python的字典
# 处理数据 f_us = open("D:\美国.txt", "r", encoding="UTF-8") us_data = f_us.read() # 美国的全部内容 f_jp = open("D:\日本.txt", "r", encoding="UTF-8") jp_data = f_jp.read() # 日本的全部内容 f_in = open("D:\印度.txt", "r", encoding="UTF-8") in_data = f_in.read() # 印度的全部内容 # 去掉不合JSON规范的开头 us_data = us_data.replace("jsonp_1629344292311_69436(", "") jp_data = jp_data.replace("jsonp_1629350871167_29498(", "") in_data = in_data.replace("jsonp_1629350745930_63180(", "") # 去掉不合JSON规范的结尾 us_data = us_data[:-2] jp_data = jp_data[:-2] in_data = in_data[:-2] # JSON转Python字典 us_dict = json.loads(us_data) jp_dict = json.loads(jp_data) in_dict = json.loads(in_data)
4.生成折线图
# 获取trend key us_trend_data = us_dict['data'][0]['trend'] jp_trend_data = jp_dict['data'][0]['trend'] in_trend_data = in_dict['data'][0]['trend'] # 获取日期数据，用于x轴，取2020年（到314下标结束） us_x_data = us_trend_data['updateDate'][:314] jp_x_data = jp_trend_data['updateDate'][:314] in_x_data = in_trend_data['updateDate'][:314] # 获取确认数据，用于y轴，取2020年（到314下标结束） us_y_data = us_trend_data['list'][0]['data'][:314] jp_y_data = jp_trend_data['list'][0]['data'][:314] in_y_data = in_trend_data['list'][0]['data'][:314] # 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) # x轴是公用的，所以使用一个国家的数据即可 # 添加y轴数据 line.add_yaxis("美国确诊人数", us_y_data, label_opts=LabelOpts(is_show=False)) # 添加美国的y轴数据 line.add_yaxis("日本确诊人数", jp_y_data, label_opts=LabelOpts(is_show=False)) # 添加日本的y轴数据 line.add_yaxis("印度确诊人数", in_y_data, label_opts=LabelOpts(is_show=False)) # 添加印度的y轴数据 # 设置全局选项 line.set_global_opts( # 标题设置 title_opts=TitleOpts(title="2020年美日印三国确诊人数对比折线图", pos_left="center", pos_bottom="1%") ) # 调用render方法，生成图表 line.render()
好的，本次Python实战项目就写到这里，有需要资料源码可私信！
