【Python学习】—Python数据可视化(八)

简介: 【Python学习】—Python数据可视化(八)

一、JSON数据格式

  • JSON是一种轻量级的数据交互格式,可以按照JSON指定的格式去组织和封装数据
  • JSON本质上是 一个带有特定格式的字符串
  • JSON就是一种在各个编程语言中流通的数据格式,负责不同编程语言中的数据传递和交互

Python数据和JSON数据的相互转化

二、pyecharts模块

  • 如果想要做出可视画效果图,可以借助pyecharts模块来完成
  • Echarts 是一个由百度开源的数据可视化,凭借着良好的交互性,精巧的图表设计,得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言,很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时,pyecharts 诞生了。

pycharts中有哪些配置选项

  • 全局配置选项
  • 系列配置选项


from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.options import TitleOpts,LegendOpts,ToolboxOpts,VisualMapOpts
line=Line()
line.add_xaxis(["中国","英国","美国"])
line.add_yaxis("GDP",[30,20,10])
line.set_global_opts(
    title_opts=TitleOpts(title="GDP展示",pos_left="center", pos_bottom="1%"),
    legend_opts=LegendOpts(is_show=True),
    toolbox_opts=ToolboxOpts(is_show=True),
    visualmap_opts=VisualMapOpts(is_show=True)
)
line.render()

总结

三、地图可视化

from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.options import VisualMapOpts
map=Map()
data=[
    ("北京市",99),
    ("上海市", 199),
    ("湖南省", 299),
    ("台湾省", 399),
    ("广东省", 499),
]
map.add("测试地图",data,"china")
#设置全局选项
map.set_global_opts(
    visualmap_opts=VisualMapOpts(
        is_show=True,
        is_piecewise=True,
        pieces=[
            {"min":1,"max":9,"label":"1-9","color":'#CCFFFF'},
{"min":10,"max":99,"label":"10-99","color":'pink'},
{"min":100,"max":500,"label":"100-500","color":'red'}]
    )
)
map.render()


四、动态柱状图

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.options import LabelOpts
bar=Bar()
bar.add_xaxis(["中国","美国","英国"])
bar.add_yaxis("GDP",[30,20,10],label_opts=LabelOpts(
    position="right"
))
#反转xy轴
bar.reversal_axis()
bar.render("基础柱状图.html")

五、时间线柱状图

from pyecharts.charts import Bar,Timeline
from pyecharts.options import LabelOpts
from pyecharts.globals import ThemeType
bar1=Bar()
bar1.add_xaxis(["中国","美国","英国"])
bar1.add_yaxis("GDP",[30,20,10],label_opts=LabelOpts(
    position="right"
))
bar1.reversal_axis()
bar2=Bar()
bar2.add_xaxis(["中国","美国","英国"])
bar2.add_yaxis("GDP",[40,30,20],label_opts=LabelOpts(
    position="right"
))
bar2.reversal_axis()
bar3=Bar()
bar3.add_xaxis(["中国","美国","英国"])
bar3.add_yaxis("GDP",[50,60,40],label_opts=LabelOpts(
    position="right"
))
bar3.reversal_axis()
#构建时间线
timeline=Timeline()
{
        "theme":ThemeType.LIGHT
    }
timeline.add(bar1,"点1")
timeline.add(bar2,"点2")
timeline.add(bar3,"点3")
#设置自动播放
timeline.add_schema(
    play_interval=1000,
    is_timeline_show=True,
    is_auto_play=True,
    is_loop_play=True
)
timeline.render("基础时间线柱状图.html")

六、列表的sort方法


相关文章
|
1月前
|
PyTorch Linux 算法框架/工具
pytorch学习一:Anaconda下载、安装、配置环境变量。anaconda创建多版本python环境。安装 pytorch。
这篇文章是关于如何使用Anaconda进行Python环境管理,包括下载、安装、配置环境变量、创建多版本Python环境、安装PyTorch以及使用Jupyter Notebook的详细指南。
236 1
pytorch学习一:Anaconda下载、安装、配置环境变量。anaconda创建多版本python环境。安装 pytorch。
|
8天前
|
数据可视化 数据挖掘 定位技术
Python和Geopandas进行地理数据可视化
【10月更文挑战第22天】本文介绍了如何使用Python和Geopandas进行地理数据可视化和分析,涵盖从准备工作、加载数据、数据探索与处理、地理数据可视化、空间分析与查询到交互式地理数据可视化等内容。通过丰富的代码示例和案例演示,帮助读者掌握地理数据分析的基本方法,为实际应用提供支持。
45 19
|
3天前
|
移动开发 数据可视化 数据挖掘
利用Python实现数据可视化:以Matplotlib和Seaborn为例
【10月更文挑战第37天】本文旨在引导读者理解并掌握使用Python进行数据可视化的基本方法。通过深入浅出的介绍,我们将探索如何使用两个流行的库——Matplotlib和Seaborn,来创建引人入胜的图表。文章将通过具体示例展示如何从简单的图表开始,逐步过渡到更复杂的可视化技术,帮助初学者构建起强大的数据呈现能力。
|
19天前
|
数据可视化 数据挖掘 Python
使用Python进行数据可视化:探索与实践
【10月更文挑战第21天】本文旨在通过Python编程,介绍如何利用数据可视化技术来揭示数据背后的信息和趋势。我们将从基础的图表创建开始,逐步深入到高级可视化技巧,包括交互式图表和动态展示。文章将引导读者理解不同图表类型适用的场景,并教授如何使用流行的库如Matplotlib和Seaborn来制作美观且具有洞察力的可视化作品。
44 7
|
18天前
|
数据可视化 定位技术 Python
使用Python进行数据可视化
【10月更文挑战第22天】在这篇文章中,我们将深入探讨如何使用Python进行数据可视化。我们将从基础的图表开始,然后逐步进入更复杂的可视化技术。我们将通过实例代码来展示如何实现这些可视化,以便读者能够更好地理解和应用这些技术。
20 5
|
20天前
|
数据可视化 Python
使用Python进行数据可视化的初学者指南
【10月更文挑战第20天】本文旨在为编程新手提供一个简洁明了的入门指南,通过Python语言实现数据可视化。我们会介绍如何安装必要的库、理解数据结构,并利用这些知识来创建基本图表。文章将用通俗易懂的语言和示例代码,帮助读者快速掌握数据可视化的基础技能。
28 4
|
28天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 架构师
Python学习圣经:从0到1,精通Python使用
尼恩架构团队的大模型《LLM大模型学习圣经》是一个系统化的学习系列,初步规划包括以下内容: 1. **《Python学习圣经:从0到1精通Python,打好AI基础》** 2. **《LLM大模型学习圣经:从0到1吃透Transformer技术底座》**
Python学习圣经:从0到1,精通Python使用
|
1月前
|
机器学习/深度学习 缓存 PyTorch
pytorch学习一(扩展篇):miniconda下载、安装、配置环境变量。miniconda创建多版本python环境。整理常用命令(亲测ok)
这篇文章是关于如何下载、安装和配置Miniconda,以及如何使用Miniconda创建和管理Python环境的详细指南。
337 0
pytorch学习一(扩展篇):miniconda下载、安装、配置环境变量。miniconda创建多版本python环境。整理常用命令(亲测ok)
|
1月前
|
数据可视化 开发者 Python
使用Python进行数据可视化:从入门到精通
【10月更文挑战第7天】本文将引导您通过Python的可视化库,如Matplotlib和Seaborn,来探索和展示数据。我们将通过实际代码示例,学习如何创建各种图表,包括条形图、散点图和直方图等,并讨论如何优化这些图表以更好地传达信息。无论您是初学者还是有一定基础的开发者,这篇文章都能帮助您提高数据可视化技能。
|
20天前
|
数据可视化 数据挖掘 定位技术
Python中利用Bokeh创建动态数据可视化
【10月更文挑战第14天】本文介绍了如何使用 Bokeh 库在 Python 中创建动态数据可视化。Bokeh 是一个强大的开源可视化工具,支持交互式图表和大规模数据集的可视化。文章从安装 Bokeh 开始,逐步讲解了如何创建动态折线图,并添加了交互式控件如按钮、滑块和下拉菜单,以实现数据更新频率的调节和颜色选择。通过这些示例,读者可以掌握 Bokeh 的基本用法,进一步探索其丰富功能,创建更具吸引力和实用性的动态数据可视化。
24 0