2020年东京奥运会，即第32届夏季奥林匹克运动会，是由日本奥林匹克委员会举办的国际性运动会，于2021年7月23日开幕、8月8日闭幕。受新冠疫情影响，2020年东京奥运会的举办之路充满争议与艰辛，因其前所未有的复杂的环境因素，2020年东京奥运会在充满争议的同时也产生了独特的赛事影响。

  为了以直观的方式呈现东京奥运会的各项重要事件、表达东京奥运会的大量奖牌、运动员、赛事数据、挖掘东京奥运会期间中国及世界其他国家的表现优劣、进退步趋势等重要信息，本项目通过网络爬虫获取可视化数据，以pyecharts为可视化工具，实现了包括柱状图、条形图、饼图、直方图、散点图、水滴图、矩形树图、旭日图、桑基图、雷达图、地图、地理坐标系等基本图表和柱状折线图、组合雷达图、组合饼图、饼图水滴图、时间线折线图、时间线地图、时间线地理坐标系等组合图表。

  在可视化的基础上，本项目利用Django框架建设了奥运会可视化网站，通过检索、下拉列表等表单为用户提供交互功能，结合pyecharts图表本身的拖拽、选择等交互功能，实现用户自主控制数据，并呈现和反馈符合用户期望的可视化效果。

1 数据来源

1.1 东京奥运会官网

  本项目的首要数据来源是2020年东京奥运会官网，其涵盖的数据内容主要包括奖牌榜、国家奥委会、运动员、运动项目、赛事新闻、集锦和回看等等，链接：https://olympics.com/en/olympic-games/tokyo-2020。

1.2 咪咕视频东京奥运会数据接口

  咪咕视频数据接口中包括详细的东京奥运会奖牌榜数据、各日期获奖数据等，可用于补充与充实东京奥运会官网的数据。

  此处省略数据爬取与数据预处理的步骤，直接给出处理后的数据，数据来源如下：

链接：https://pan.baidu.com/s/1Rth8ejouYOhnZnNu4cv0wA
提取码：yibo

2 可视化工具

  pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库，是python与Echarts的结合。其中，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。pyecharts具有以下特性：

（1）简洁的 API 设计，使用如丝滑般流畅，支持链式调用

（2）囊括了30多种常见图表，应有尽有

（3）支持主流 Notebook 环境，Jupyter Notebook 和 JupyterLab

（4）可轻松集成至 Flask，Django 等主流 Web 框架

（5）高度灵活的配置项，可轻松搭配出精美的图表

（6）详细的文档和示例，帮助开发者更快地上手项目

（7）多达 400+ 地图文件以及原生的百度地图，支持地理数据可视化

3 可视化过程

  本项目对东京奥运会的可视化主要分为三大部分：奖牌榜可视化、运动员可视化、国家奥委会可视化。由于篇幅限制，本文展示奖牌榜可视化，而运动员可视化与国家奥委会可视化请见东京奥运会可视化（二）（三）。

3.1 奖牌榜可视化

3.1.1 数量可视化

1. TOP20国家的金银铜数量堆叠柱状图/条形图

#[可视化]奖牌榜堆叠柱状图(前20名)
from pyecharts.charts import Bar
import pyecharts.options as opts
import pandas as pdmedals=pd.read_csv("./DataSet/Medals/all-sports_medals.csv")
# 选择排名前20的国家
top20_medals=medals.iloc[:20]bar=(Bar().add_xaxis([str(x) for x in top20_medals['国家奥委会']]).add_yaxis('金牌数',[int(x) for x in top20_medals['金牌数']],color="#f58220",stack=1).add_yaxis('银牌数',[int(x) for x in top20_medals['银牌数']],color="#d3d7d4",stack=1).add_yaxis('铜牌数',[int(x) for x in top20_medals['铜牌数']],color="#ae6642",stack=1).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='2020东京奥运会奖牌分布'),xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='国家',axislabel_opts={'rotate':45},),yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='数量(个)',name_location='center',name_gap=30,),).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)).render('./Visual/[堆叠柱状图]金银铜奖牌分布.html')
)

  使用reversal_axis()调整为条形图：


  将拥有较多奖牌数的国家置于上方：

#[可视化]奖牌榜堆叠条形图(前20名)
medals=pd.read_csv("./DataSet/Medals/all-sports_medals.csv")
# 选择排名前20的国家
top20_medals=medals.iloc[:20]
# 绘制堆叠柱状图
from pyecharts.charts import Bar
import pyecharts.options as optsbar=(Bar().add_xaxis([str(x) for x in top20_medals.sort_index(ascending=False)['国家奥委会']]).add_yaxis('金牌数',[int(x) for x in top20_medals.sort_index(ascending=False)['金牌数']],color="#f58220",stack=1).add_yaxis('银牌数',[int(x) for x in top20_medals.sort_index(ascending=False)['银牌数']],color="#d3d7d4",stack=1).add_yaxis('铜牌数',[int(x) for x in top20_medals.sort_index(ascending=False)['铜牌数']],color="#ae6642",stack=1).reversal_axis().set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='2020东京奥运会奖牌分布'),xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='数量(个)',name_gap=30,axislabel_opts={'rotate':45},),).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)).render('./Visual/[堆叠条形图]金银铜奖牌分布.html')
)

2. TOP20国家的金牌数VS奖牌数对比柱状图

#[可视化]金牌VS总分排名堆叠柱状图(前20名)
import pandas as pd
from pyecharts.charts import Bar,Line
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.globals import ThemeType
medals=pd.read_csv("./DataSet/Medals/all-sports_medals.csv")
# 选择排名前20的国家
top20_medals=medals.iloc[:20]
# 绘制堆叠柱状图
bar=(Bar({"theme": ThemeType.MACARONS}).add_xaxis([str(x) for x in top20_medals['国家奥委会']]).add_yaxis('金牌数',[int(x) for x in top20_medals['金牌数']],stack=0,gap='0%').add_yaxis('奖牌数',[int(x) for x in top20_medals['总分']],stack=0,gap='0%').set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='金牌数 VS 奖牌数'),xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='数量(个)',name_gap=30,axislabel_opts={'rotate':45},),).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)).render('./Visual/[堆叠柱状图]金牌数VS奖牌数.html')
)

  使用Overlap组件添加总数排名的折线图，使之对比更加清晰：

#[可视化]金牌VS总分排名柱状折线层叠图(前20名)
import pandas as pd
from pyecharts.charts import Bar,Line
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.globals import ThemeType
medals=pd.read_csv("./DataSet/Medals/all-sports_medals.csv")
# 选择排名前20的国家
top20_medals=medals.iloc[:20]
# 绘制堆叠柱状图
bar=(Bar({"theme": ThemeType.MACARONS}).add_xaxis([str(x) for x in top20_medals['国家奥委会']]).add_yaxis('金牌数',[int(x) for x in top20_medals['金牌数']],stack=0,gap='0%').add_yaxis('奖牌数',[int(x) for x in top20_medals['总分']],stack=0,gap='0%').extend_axis(yaxis=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value}"), interval=5,)).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='金牌数 VS 奖牌数'),xaxis_opts=opts.AxisOpts(name_gap=30,axislabel_opts={'rotate':45},),).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
)line=(Line().add_xaxis([str(x) for x in top20_medals['国家奥委会']]).add_yaxis("", [30-int(x) for x in top20_medals['按总数排名']] , yaxis_index=1).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
)
bar.overlap(line)
bar.render('./Visual/[柱状折线图]金牌数VS奖牌数.html')

3. 国家金牌优势项目分布旭日图

# 运动项目中英文对应字典
sports_dict={'all-sports':'所有赛事','baseball-softball':'棒球/垒球','trampoline-gymnastics':'蹦床体操','cycling-track':'场地自行车','surfing':'冲浪','sailing':'帆船','golf':'高尔夫','cycling-road':'公路自行车','artistic-swimming':'花样游泳','skateboarding':'滑板','fencing':'击剑','canoe-slalom':'激流皮划艇','artistic-gymnastics':'竞技体操','cycling-bmx-racing':'竞速小轮车','canoe-sprint':'静水皮划艇','weightlifting':'举重','karate':'空手道','marathon-swimming':'马拉松游泳','equestrian':'马术','volleyball':'排球','table-tennis':'乒乓球','rugby-sevens':'七人制橄榄球','hockey':'曲棍球','boxing':'拳击','judo':'柔道','rowing':'赛艇','3x3-basketball':'三对三篮球','beach-volleyball':'沙滩排球','cycling-mountain-bike':'山地自行车','shooting':'射击','archery':'射箭','handball':'手球','wrestling':'摔跤','water-polo':'水球','taekwondo':'跆拳道','athletics':'田径','diving':'跳水','triathlon':'铁人三项','tennis':'网球','modern-pentathlon':'现代五项','rhythmic-gymnastics':'艺术体操','swimming':'游泳','badminton':'羽毛球','sport-climbing':'运动攀登','cycling-bmx-freestyle':'自由式小轮车','football':'足球',
}

#[可视化]国家优势项目分布旭日图(以金牌计)
import pandas as pd
# 统计每个运动项目排名第一的国家
values=[]
for sport in sports_dict.keys():sport_df=pd.read_csv("./DataSet/Medals/"+sport+"_medals.csv")values.append([sports_dict[sport],sport_df.iloc[0]['国家奥委会']])from pyecharts.charts import Sunburstc = (Sunburst(init_opts=opts.InitOpts(width="1000px", height="600px")).add("",data_pair=data,highlight_policy="ancestor",radius=[0, "95%"],sort_="null",levels=[{},{"r0": "15%","r": "35%","itemStyle": {"borderWidth": 2},"label": {"rotate": "tangential"},},{"r0": "35%", "r": "70%", "label": {"align": "right"}},{"r0": "70%","r": "72%","label": {"position": "outside", "padding": 3, "silent": False},"itemStyle": {"borderWidth": 3},},],).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="国家金牌优势项目分布",pos_left='center')).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}")).render("./Visual/[旭日图]国家金牌优势项目分布.html")
)

4. 项目奖牌汇聚国家（美国｜中国｜日本）桑基图

#[可视化]运动项目-奖牌类型-国家桑基图(美国|中国|日本)
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Sankey
nodes=[]
for sport in sports_dict.values():nodes.append({"name":sport})
for medal in ("金牌","银牌","铜牌"):nodes.append({"name":medal})
for top3 in ("美国","中国","日本"):nodes.append({"name":top3})
links=[]
gold_usa,silver_usa,bronze_usa,gold_ch,silver_ch,bronze_ch,gold_jp,silver_jp,bronze_jp=[0 for i in range(9)]
for sport in sports_dict.keys():sport_df=pd.read_csv("./DataSet/Medals/"+sport+"_medals.csv")country_list=sport_df['国家奥委会']if '美国' in country_list.to_list():gold=sport_df[sport_df['国家奥委会']=='美国']['金牌数'].values[0]silver=sport_df[sport_df['国家奥委会']=='美国']['银牌数'].values[0]bronze=sport_df[sport_df['国家奥委会']=='美国']['铜牌数'].values[0] gold_usa+=goldsilver_usa+=silverbronze_usa+=bronzeif gold>0:links.append({"source":sports_dict[sport],"target":'金牌','value':gold})if silver>0:links.append({"source":sports_dict[sport],"target":'银牌','value':silver})if bronze>0:links.append({"source":sports_dict[sport],"target":'铜牌','value':bronze})if '中国' in country_list.to_list():gold=sport_df[sport_df['国家奥委会']=='中国']['金牌数'].values[0]silver=sport_df[sport_df['国家奥委会']=='中国']['银牌数'].values[0]bronze=sport_df[sport_df['国家奥委会']=='中国']['铜牌数'].values[0] gold_ch+=goldsilver_ch+=silverbronze_ch+=bronzeif gold>0:links.append({"source":sports_dict[sport],"target":'金牌','value':gold})if silver>0:links.append({"source":sports_dict[sport],"target":'银牌','value':silver})if bronze>0:links.append({"source":sports_dict[sport],"target":'铜牌','value':bronze})if '日本' in country_list.to_list():gold=sport_df[sport_df['国家奥委会']=='日本']['金牌数'].values[0]silver=sport_df[sport_df['国家奥委会']=='日本']['银牌数'].values[0]bronze=sport_df[sport_df['国家奥委会']=='日本']['铜牌数'].values[0] gold_jp+=goldsilver_jp+=silverbronze_jp+=bronzeif gold>0:links.append({"source":sports_dict[sport],"target":'金牌','value':gold})if silver>0:links.append({"source":sports_dict[sport],"target":'银牌','value':silver})if bronze>0:links.append({"source":sports_dict[sport],"target":'铜牌','value':bronze})links.append({"source":"金牌","target":'美国','value':gold_usa})
links.append({"source":"银牌","target":'美国','value':silver_usa})
links.append({"source":"铜牌","target":'美国','value':bronze_usa})links.append({"source":"金牌","target":'中国','value':gold_ch})
links.append({"source":"银牌","target":'中国','value':silver_ch})
links.append({"source":"铜牌","target":'中国','value':bronze_ch})links.append({"source":"金牌","target":'日本','value':gold_jp})
links.append({"source":"银牌","target":'日本','value':silver_jp})
links.append({"source":"铜牌","target":'日本','value':bronze_jp})c = (Sankey(init_opts=opts.InitOpts()).add("",nodes,links,linestyle_opt=opts.LineStyleOpts(opacity=0.2, curve=0.5, color="source"),label_opts=opts.LabelOpts(position="left"),).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="项目奖牌汇聚国家(美国|中国|日本)",pos_left='center')).render("./Visual/[桑基图]项目奖牌汇聚国家(美国中国日本).html")
)

5. 美国｜中国｜日本球类运动优势雷达图

  选择奥运项目中的七项球类运动：

#[可视化]美国｜中国｜日本球类运动雷达图 
import pandas as pd
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Radarradar=(Radar(init_opts=opts.InitOpts()).add_schema(schema=[opts.RadarIndicatorItem(name="棒球/垒球",max_=5),opts.RadarIndicatorItem(name="3x3篮球",max_=5),opts.RadarIndicatorItem(name="排球",max_=5),opts.RadarIndicatorItem(name="乒乓球",max_=5),opts.RadarIndicatorItem(name="网球",max_=5),opts.RadarIndicatorItem(name="羽毛球",max_=5),opts.RadarIndicatorItem(name="足球",max_=5),],center=["50%", "60%"],splitarea_opt=opts.SplitAreaOpts(is_show=True, areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5)),textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#000"),
).add(series_name="美国",data=[[3,4,4,1,1,1,2]],linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="#5CACEE"),areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.2,color='#5CACEE'),
).add(series_name="中国",data=[[1,2,1,4,1,4,1]],linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="#CD0000"),areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.2,color='#CD0000'),
).add(series_name="日本",data=[[4,1,1,3,1,2,1]],linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="#faa755"),areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.2,color='#faa755'),
).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="美国｜中国｜日本球类运动雷达图",pos_left='center'), 		 	   legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left='80%',orient='vertical')
).render("./Visual/[雷达图]美国-中国-日本球类运动雷达.html")
)

6. 美国｜中国｜日本球类性别雷达图

  使用Radar图表创建两个新的雷达图（男子和女子）：

# 男子
radar_m=(Radar(init_opts=opts.InitOpts()).add_schema(schema=[opts.RadarIndicatorItem(name="棒球/垒球",max_=5),opts.RadarIndicatorItem(name="3x3篮球",max_=5),opts.RadarIndicatorItem(name="排球",max_=5),opts.RadarIndicatorItem(name="乒乓球",max_=5),opts.RadarIndicatorItem(name="网球",max_=5),opts.RadarIndicatorItem(name="羽毛球",max_=5),opts.RadarIndicatorItem(name="足球",max_=5),],center=["50%", "60%"],splitarea_opt=opts.SplitAreaOpts(is_show=True, areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5)),textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#000"),).add(series_name="美国男子",data=[[3,1,1,1,1,1,1]],linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="#5CACEE"),areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.2,color='#5CACEE'),).add(series_name="中国男子",data=[[1,1,1,4,1,4,1]],linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="#CD0000"),areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.2,color='#CD0000'),).add(series_name="日本男子",data=[[4,1,1,3,1,1,1]],linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="#faa755"),areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.2,color='#faa755'),).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)).set_global_opts(legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top='8%'))
)
# 女子
radar_w=(Radar(init_opts=opts.InitOpts()).add_schema(schema=[opts.RadarIndicatorItem(name="棒球/垒球",max_=5),opts.RadarIndicatorItem(name="3x3篮球",max_=5),opts.RadarIndicatorItem(name="排球",max_=5),opts.RadarIndicatorItem(name="乒乓球",max_=5),opts.RadarIndicatorItem(name="网球",max_=5),opts.RadarIndicatorItem(name="羽毛球",max_=5),opts.RadarIndicatorItem(name="足球",max_=5),],center=["50%", "60%"],splitarea_opt=opts.SplitAreaOpts(is_show=True, areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5)),textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#000"),).add(series_name="美国女子",data=[[3,4,4,1,1,1,2]],linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="#5CACEE"),areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.2,color='#5CACEE'),).add(series_name="中国女子",data=[[1,2,1,4,1,4,1]],linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="#CD0000"),areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.2,color='#CD0000'),).add(series_name="日本女子",data=[[4,1,1,3,1,1,1]],linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="#faa755"),areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.2,color='#faa755'),).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)).set_global_opts(legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top='8%'),)
)

  使用Page图表组合上述三个雷达图（使用可拖拽布局模式）：

page=(Page(layout=Page.DraggablePageLayout).add(radar,radar_m,radar_w).render("./Visual/[雷达多图]美国-中国-日本球类运动雷达性别组合图.html")
)

  将图标拖拽成喜欢的布局，使用左上角的【Save Config】得到一个json文件：

  使用Page图表的save_resize_html方法生成调整布局后的网页：

Page.save_resize_html("./Visual/[雷达多图]美国-中国-日本球类运动雷达性别组合图.html", cfg_file="./Visual/chart_config.json", dest="[布局雷达多图]美国-中国-日本球类运动雷达性别组合图.html")

3.1.2 地理可视化

1. 东京奥运会各国奖牌分布图

#[可视化]东京奥运会各国奖牌分布图
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Mapnamemap_df=pd.read_csv("./DataSet/Medals/namemap_medals.csv")
data_list=namemap_df.dropna()[['英文名称','奖牌总数']].values.tolist()map = (Map().add("", data_list, "world",is_map_symbol_show=False,).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="2020东京奥运会各国奖牌分布图"),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=120)).render("./Visual/[地图]各国奖牌分布图.html")
)

  更改颜色为同色系，使得奖牌分布多少更加明显：

map = (Map().add("", data_list, "world",is_map_symbol_show=False).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="2020东京奥运会各国奖牌分布图"),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=120,range_color=['#90d7ec','#2b4490'])).render("./Visual/[地图]各国奖牌分布图.html")
)

  同理，可获得金牌、银牌、铜牌分布图。

#[可视化]东京奥运会各国金牌分布图
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Mapnamemap_df=pd.read_csv("./DataSet/Medals/namemap_medals.csv")
data_list=namemap_df.dropna()[['英文名称','金牌']].values.tolist()
map = (Map().add("", data_list, "world",is_map_symbol_show=False,).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="2020东京奥运会各国金牌分布图"),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=50,range_color=['#fedcbd','#f47920'])).render("./Visual/[地图]各国金牌分布图.html")
)

#[可视化]东京奥运会各国银牌分布图
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Mapnamemap_df=pd.read_csv("./DataSet/Medals/namemap_medals.csv")
data_list=namemap_df.dropna()[['英文名称','银牌']].values.tolist()
map = (Map().add("", data_list, "world",is_map_symbol_show=False,).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="2020东京奥运会各国银牌分布图"),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=50,range_color=['#f6f5ec','#464547'])).render("./Visual/[地图]各国银牌分布图.html")
)

#[可视化]东京奥运会各国铜牌分布图
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Mapnamemap_df=pd.read_csv("./DataSet/Medals/namemap_medals.csv")
data_list=namemap_df.dropna()[['英文名称','铜牌']].values.tolist()
map = (Map().add("", data_list, "world",is_map_symbol_show=False,).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="2020东京奥运会各国铜牌分布图"),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=50,range_color=['#ffce7b','#b36d41'])).render("./Visual/[地图]各国铜牌分布图.html")
)

3.1.3 趋势可视化

1. 中国每日奖牌数量趋势

  利用Pandas读取获奖数据，筛选中国的数据，以日期聚类，统计奖牌总数：

  将数据转换为列表和DataFrame：

#[可视化]中国每日奖牌数量趋势
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.globals import ThemeType
CHN = []
x_data=cols[1:]
for d_time in cols[1:]:CHN.append(date_medals_df[d_time][date_medals_df['国家']=='中国'].values.tolist()[0])
l1 = (Line().add_xaxis(x_data).add_yaxis('中国',CHN,label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True)).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='中国每日奖牌数量趋势',pos_left='center',),xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts={'rotate':30},),yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='奖牌/枚',            is_scale=True,max_=15),legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),).render("./Visual/[折线图]中国每日奖牌数量趋势.html")
)

  使用TimeLine图表添加时间线，并美化图表：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Line,Timeline
from pyecharts.globals import ThemeType,JsCode
# 背景色
background_color_js = ("new echarts.graphic.LinearGradient(0, 0, 0, 1, ""[{offset: 0, color: '#c86589'}, {offset: 1, color: '#06a7ff'}], false)"
)# 线条样式
linestyle_dic = {'normal': {'width': 4,'shadowColor': '#696969','shadowBlur': 10,'shadowOffsetY': 10,'shadowOffsetX': 10,
}}
timeline = Timeline(init_opts=opts.InitOpts(bg_color=JsCode(background_color_js),width='980px', height='600px'))
timeline.add_schema(is_auto_play=True, is_loop_play=True,is_timeline_show=True, play_interval=500)
CHN = []
x_data = cols[1:]
for d_time in cols[1:]:CHN.append(date_medals_df[d_time][date_medals_df['国家']=='中国'].values.tolist()[0])line = (Line(init_opts=opts.InitOpts(bg_color=JsCode(background_color_js),width='980px', height='600px')).add_xaxis(x_data)# 中国线条.add_yaxis('',CHN,symbol_size=10,is_smooth=True,label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True),markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(name="",type_='max',value_index=0,symbol='image://./DataSet/Image/中国.png',symbol_size=[40, 25],)],label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),)).set_series_opts(linestyle_opts=linestyle_dic, label_opts=opts.LabelOpts(font_size=12, color='red')).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='中国奖牌',pos_left='center',pos_top='2%',title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color='#DC143C', font_size=20)),xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=14, color='red'),axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=True,linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2, color='#DB7093'))),yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='奖牌/枚',is_scale=True,max_=15,name_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=16, font_weight='bold', color='#DC143C'),axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=13, color='red'),splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True,linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(type_='dashed')),axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=True,linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2, color='#DB7093'))),legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=True, pos_right='1%', pos_top='2%',legend_icon='roundRect', orient='vertical'),))timeline.add(line, '{}'.format(d_time))
timeline.render("./Visual/[时间线折线图]中国每日奖牌数量趋势.html")

2. TOP3国家每日奖牌数量趋势

​ 按照类似的方法获取TOP3国家的每日奖牌数量的数据：

#[可视化]TOP3每日奖牌数量趋势时间线
# 背景色
background_color_js = ("new echarts.graphic.LinearGradient(0, 0, 0, 1, ""[{offset: 0, color: '#c86589'}, {offset: 1, color: '#06a7ff'}], false)"
)# 线条样式
linestyle_dic = { 'normal': {'width': 4,  'shadowColor': '#696969', 'shadowBlur': 10,  'shadowOffsetY': 10,  'shadowOffsetX': 10,  }}timeline = Timeline(init_opts=opts.InitOpts(bg_color=JsCode(background_color_js),width='980px',height='600px'))
timeline.add_schema(is_auto_play=True, is_loop_play=True, is_timeline_show=True, play_interval=500)CHN, USA, JPN = [], [], []
x_data=cols[1:]
for d_time in cols[1:]:CHN.append(date_medals_df[d_time][date_medals_df['国家']=='中国'].values.tolist()[0])USA.append(date_medals_df[d_time][date_medals_df['国家']=='美国'].values.tolist()[0])JPN.append(date_medals_df[d_time][date_medals_df['国家']=='日本'].values.tolist()[0])line = (Line(init_opts=opts.InitOpts(bg_color=JsCode(background_color_js),width='980px',height='600px')).add_xaxis(x_data)# 中国线条.add_yaxis('中国',CHN,symbol_size=10,is_smooth=True,label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True),markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[  opts.MarkPointItem(name="",type_='max',value_index=0,symbol_size=[40, 25],)],label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),))# 美国线条.add_yaxis('美国',USA,symbol_size=5,is_smooth=True,label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True),markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(name="",type_='max',value_index=0,symbol_size=[40, 25],)],label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),))# 日本线条.add_yaxis('日本',JPN,symbol_size=5,is_smooth=True,label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True),markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[  opts.MarkPointItem(name="",type_='max',value_index=0,symbol_size=[40, 25],)],label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),)).set_series_opts(linestyle_opts=linestyle_dic).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='中国 VS 美国 VS 日本',pos_left='center',pos_top='2%',title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color='#DC143C', font_size=20)),xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=14, color='red'),axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=True,linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2, color='#DB7093'))),yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='奖牌/枚',            is_scale=True,max_=15,name_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=16,font_weight='bold',color='#DC143C'),axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=13),splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True, linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(type_='dashed')),axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=True,linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2, color='#DB7093'))),legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=True, pos_right='1%', pos_top='2%',legend_icon='roundRect',orient = 'vertical'),))timeline.add(line, '{}'.format(d_time))timeline.render("./Visual/[时间线折线图]TOP3国家每日奖牌数量趋势.html")

3. 中国累计奖牌数量趋势

​ 将中国每日奖牌数量的数据按照日期进行累加，得到按日期的累计奖牌数量：

#[可视化]中国累计奖牌数量趋势时间线
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Line,Timeline
from pyecharts.globals import ThemeType,JsCode
# 背景色
background_color_js = ("new echarts.graphic.LinearGradient(0, 0, 0, 1, ""[{offset: 0, color: '#c86589'}, {offset: 1, color: '#06a7ff'}], false)"
)# 线条样式
linestyle_dic = {'normal': {'width': 4,'shadowColor': '#696969','shadowBlur': 10,'shadowOffsetY': 10,'shadowOffsetX': 10,
}
}timeline = Timeline(init_opts=opts.InitOpts(bg_color=JsCode(background_color_js),width='980px', height='600px'))
timeline.add_schema(is_auto_play=True, is_loop_play=True,is_timeline_show=True, play_interval=500)CHN = []
x_data = cols[1:]
for d_time in cols[1:]:CHN.append(date_add_medals_df[d_time][date_add_medals_df['国家']=='中国'].values.tolist()[0])line = (Line(init_opts=opts.InitOpts(bg_color=JsCode(background_color_js),width='980px', height='600px')).add_xaxis(x_data)# 中国线条.add_yaxis('',CHN,symbol_size=10,is_smooth=True,label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True),markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(name="",type_='max',value_index=0,symbol='image://./DataSet/Image/中国.png',symbol_size=[40, 25],)],label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),)).set_series_opts(linestyle_opts=linestyle_dic, label_opts=opts.LabelOpts(font_size=12, color='red')).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='中国奖牌',pos_left='center',pos_top='2%',title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color='#DC143C', font_size=20)),xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=14, color='red'),axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=True,linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2, color='#DB7093'))),yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='奖牌/枚',is_scale=True,max_=120,name_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=16, font_weight='bold', color='#DC143C'),axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=13, color='red'),splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True,linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(type_='dashed')),axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=True,linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2, color='#DB7093'))),legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=True, pos_right='1%', pos_top='2%',legend_icon='roundRect', orient='vertical'),))timeline.add(line, '{}'.format(d_time))timeline.render("./Visual/[时间线折线图]中国累计奖牌数量趋势.html")

4. TOP3国家累计奖牌数量趋势

#[可视化]TOP3累计奖牌数量趋势时间线
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Line,Timeline
from pyecharts.globals import ThemeType,JsCode
# 背景色
background_color_js = ("new echarts.graphic.LinearGradient(0, 0, 0, 1, ""[{offset: 0, color: '#c86589'}, {offset: 1, color: '#06a7ff'}], false)"
)# 线条样式
linestyle_dic = { 'normal': {'width': 4,  'shadowColor': '#696969', 'shadowBlur': 10,  'shadowOffsetY': 10,  'shadowOffsetX': 10,  }}timeline = Timeline(init_opts=opts.InitOpts(bg_color=JsCode(background_color_js),width='980px',height='600px'))
timeline.add_schema(is_auto_play=True, is_loop_play=True, is_timeline_show=True, play_interval=500)CHN, USA, JPN = [], [], []
x_data=cols[1:]
for d_time in cols[1:]:CHN.append(date_add_medals_df[d_time][date_add_medals_df['国家']=='中国'].values.tolist()[0])USA.append(date_add_medals_df[d_time][date_add_medals_df['国家']=='美国'].values.tolist()[0])JPN.append(date_add_medals_df[d_time][date_add_medals_df['国家']=='日本'].values.tolist()[0])line = (Line(init_opts=opts.InitOpts(bg_color=JsCode(background_color_js),width='980px',height='600px')).add_xaxis(x_data)# 中国线条.add_yaxis('中国',CHN,symbol_size=10,is_smooth=True,label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True),markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[  opts.MarkPointItem(name="",type_='max',value_index=0,symbol_size=[40, 25],)],label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),))# 美国线条.add_yaxis('美国',USA,symbol_size=5,is_smooth=True,label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True),markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(name="",type_='max',value_index=0,symbol_size=[40, 25],)],label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),))# 日本线条.add_yaxis('日本',JPN,symbol_size=5,is_smooth=True,label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True),markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[  opts.MarkPointItem(name="",type_='max',value_index=0,symbol_size=[40, 25],)],label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),)).set_series_opts(linestyle_opts=linestyle_dic).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='中国 VS 美国 VS 日本',pos_left='center',pos_top='2%',title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color='#DC143C', font_size=20)),xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=14, color='red'),axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=True,linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2, color='#DB7093'))),yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='奖牌/枚',            is_scale=True,max_=120,name_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=16,font_weight='bold',color='#DC143C'),axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=13),splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True, linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(type_='dashed')),axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=True,linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2, color='#DB7093'))),legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=True, pos_right='1%', pos_top='2%',legend_icon='roundRect',orient = 'vertical'),))timeline.add(line, '{}'.format(d_time))timeline.render("./Visual/[时间线折线图]TOP3国家累计奖牌数量趋势.html")

3.1.4 比例可视化

1. 中国各项目获奖分布饼图

​ 利用Pandas读取获奖详情的数据和获奖结果数据，并将两个表以ID连接：

​ 将奖牌类型的数字对应成奖牌名称（1、2、3分别代表金牌、银牌、铜牌）：

​ 筛选中国的数据，并以项目名聚类，统计奖牌个数，再转换成所需列表格式：

#[可视化]中国各项目获奖分布饼图
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Pie
from pyecharts.globals import ThemeTypec = (Pie().add("",[['跳水', 12], ['射击', 11], ['举重', 8], ['竞技体操', 8], ['乒乓球', 7], ['游泳', 6], ['羽毛球', 6], ['田径', 5], ['静水皮划艇', 3], ['蹦床体操', 3], ['自由式摔跤', 3], ['赛艇', 3], ['空手道', 2], ['拳击', 2], ['帆船', 2], ['花样游泳', 2], ['跆拳道', 1], ['场地自行车赛', 1], ['古典式摔跤', 1], ['击剑', 1], ['三人篮球', 1]],center=["50%", "55%"]).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}")).render("./Visual/[饼图]中国各项目获奖分布.html")
)

​ 利用ThemeType更改图表主题为LIGHT：

#[可视化]中国各项目获奖分布饼图
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Pie
from pyecharts.globals import ThemeTypec = (Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT)).add("",[['跳水', 12], ['射击', 11], ['举重', 8], ['竞技体操', 8], ['乒乓球', 7], ['游泳', 6], ['羽毛球', 6], ['田径', 5], ['静水皮划艇', 3], ['蹦床体操', 3], ['自由式摔跤', 3], ['赛艇', 3], ['空手道', 2], ['拳击', 2], ['帆船', 2], ['花样游泳', 2], ['跆拳道', 1], ['场地自行车赛', 1], ['古典式摔跤', 1], ['击剑', 1], ['三人篮球', 1]],center=["50%", "55%"]).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}")).render("./Visual/[饼图]中国各项目获奖分布.html")
)

  到此，奖牌榜可视化的内容就基本结束啦，上面的代码可以给大家作个参考，希望能有所帮助，具体的颜色、大小、位置等等可以根据自身的需要进行调整~ 之后的文章将继续分享运动员可视化和国家奥委会可视化的内容！Bye~