基于python的疫情数据可视化分析报告（python使用Pyecharts绘制疫情分布图）

为了密切关注疫情动态
    
    
    
    
，使用Python实现将数据可视化在地图上吧
    
    
    
    
。

Pyecharts 介绍

Apache 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

   

   

   

   

。

Pyecharts 使用

安装完上述绘制地图相关的python包后


  


  


  


  

，我们接下来开始画疫情分布地图     

     

     

     

。

首先     
     
     
     
，我们先来查看一段Pyecharts相关实现：

1
    
    
    
    
、导入需要使用的依赖库

2     


     


     


     


 、pyecharts支持链式调用  




  




  




  




  。

3 




 




 




 




 、声明Map对象

4

   

   

   

   

、m.add(**kwargs)的调用   




   




   




   




  ，主要用于数据呈现



 



 



 



 

，依次为：

– 图例：字符串表示图例

– 属性及取值：一般为list类型 [(attr,value)]                    ，attr在这里主要表示江苏省地级市名    




    




    




    




  ，attr在这里表示各地级市今日新感染人数


  


  


  


  

。如果我们要对哪个地级市进行标注





















，就写入对应的列表即可     
     
     
     
。

– 地图类型 maptype=’江苏’ 指定需要绘制的地区的区域   




   




   




   




  。可以是省级地名                    ，也可以是市级地名



 



 



 



 

。

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、m.render默认在当前文件生成html文件

frompyechartsimportoptionsasopts frompyecharts.chartsimportMap c_today=( Map() .add("今日新增人数", [list(z)forzinzip(city_list,todayconfirm)], maptype="江苏" ) .render("map_jiangsu_0803.html") )

运行后会在当前目录生成 map_jiangsu_0803.html,用浏览器打开后结果如下：

当鼠标移动到对应区域后     



     



     



     



  ，会显示出对应地级市今日新增人数                    。

以上就是python使用Pyecharts绘制疫情分布图




















，希望对大家有所帮助    




    




    




    




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