Python基础综合案例-数据可视化(地图)

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

数据来源:线上公布数据，需要可私信

前期准备工作：Python可视化准备工作
前期模块安装等前期基础的准备工作大家可以看我之前的文章讲解，有问题可以私信或评论区联系我

1.地图可视化基本使用

1.1 百度地图基础使用

在进行Python地图可视化开发之前，我们先进行简单的学习，了解我们应该如何使用python绘制一个中国地图。

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import BMap
from pyecharts.faker import Fakerc = (BMap().add_schema(baidu_ak="FAKE_AK", center=[120.13066322374, 30.240018034923]).add("bmap",[list(z) for z in zip(Faker.provinces, Faker.values())],label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}"),).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="BMap-基本示例")).render("中国地图.html")
)

这里代码调用百度地图的ak，直接生成中国地图
在这里插入图片描述
好的，我们自己尝试写一个简单的地图界面

from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.options import VisualMapOpts# 准备地图对象
map = Map()
# 准备数据
data = [("北京市", 99),("上海市", 199),("湖南省", 299),("台湾省", 399),("广东省", 499)
]
# 添加数据
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": "#FF6666"},{"min": 100, "max": 500, "label": "100-500", "color": "#990033"}])
)# 绘图
map.render("地图可视化基础.html")

这里我们就是自己准备数据，在本地形成一个可视化的数据
在这里插入图片描述

2.实际尝试-疫情地图

根据前面的学习，加上我们自己在网络上扒拉出来的数据，我们尝试做两个疫情地图的分析

2.1 全国疫情地图分析

import json
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.options import *# 读取数据文件
f = open("D:\疫情.txt", "r", encoding="UTF-8")
data = f.read()     # 全部数据
# 关闭文件
f.close()
# 取到各省数据
# 将字符串json转换为python的字典
data_dict = json.loads(data)        # 基础数据字典
# 从字典中取出省份的数据
province_data_list = data_dict["areaTree"][0]["children"]
# 组装每个省份和确诊人数为元组，并各个省的数据都封装入列表内
data_list = []      # 绘图需要用的数据列表
for province_data in province_data_list:province_name = (province_data["name"]+"省")       # 省份名称province_confirm = province_data["total"]["confirm"]    # 确诊人数data_list.append((province_name, province_confirm))# print(data_list)# 创建地图对象
map = Map()
# 添加数据
map.add("各省份确诊人数", data_list, "china")
# 设置全局配置，定制分段的视觉映射
map.set_global_opts(title_opts=TitleOpts(title="全国疫情地图"),visualmap_opts=VisualMapOpts(is_show=True,           # 是否显示is_piecewise=True,      # 是否分段pieces=[{"min": 1, "max": 99, "lable": "1~99人", "color": "#CCFFFF"},{"min": 100, "max": 999, "lable": "100~9999人", "color": "#FFFF99"},{"min": 1000, "max": 4999, "lable": "1000~4999人", "color": "#FF9966"},{"min": 5000, "max": 9999, "lable": "5000~99999人", "color": "#FF6666"},{"min": 10000, "max": 99999, "lable": "10000~99999人", "color": "#CC3333"},{"min": 100000, "lable": "100000+", "color": "#990033"},])
)
# 绘图
map.render("全国疫情地图.html")

在这里插入图片描述

2.2 河南疫情分析

import json
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.options import *# 读取文件
f = open("D:\BaiduNetdiskDownload\资料\地图数据\疫情.txt", "r", encoding="UTF-8")
data = f.read()
# 关闭文件
f.close()
# 获取河南省数据
# json数据转换为python字典
data_dict = json.loads(data)
# 取到河南省数据
cities_data = data_dict["areaTree"][0]["children"][3]["children"]# 准备数据为元组并放入list
data_list = []
for city_data in cities_data:city_name = city_data["name"] + "市"city_confirm = city_data["total"]["confirm"]data_list.append((city_name, city_confirm))# 手动添加济源市的数据
data_list.append(("济源市", 5))# 构建地图
map = Map()
map.add("河南省疫情分布", data_list, "河南")
# 设置全局选项
map.set_global_opts(title_opts=TitleOpts(title="河南省疫情地图"),visualmap_opts=VisualMapOpts(is_show=True,           # 是否显示is_piecewise=True,      # 是否分段pieces=[{"min": 1, "max": 99, "lable": "1~99人", "color": "#CCFFFF"},{"min": 100, "max": 999, "lable": "100~9999人", "color": "#FFFF99"},{"min": 1000, "max": 4999, "lable": "1000~4999人", "color": "#FF9966"},{"min": 5000, "max": 9999, "lable": "5000~99999人", "color": "#FF6666"},{"min": 10000, "max": 99999, "lable": "10000~99999人", "color": "#CC3333"},{"min": 100000, "lable": "100000+", "color": "#990033"},])
)# 绘图
map.render("河南省疫情地图.html")