基于百度疫情实时大数据报告数据使用Pyecharts库制作省位地图和轮播图
俊红的数据分析之路
共 3088字,需浏览 7分钟
· 2022-01-23
前言
前几天有个学生娃子找我帮忙做点可视化的作业,其实倒是也不难,觉得挺有意思,这里拿出来给大家分享,主要是完成了轮播图的制作,显得作业高大上一些。
数据来源
首先是数据来源,来自百度疫情实时大数据报告,如下图所示。
其实关于这页面上的数据采集,之前也有一篇文章写过的,这里不在赘述了,可以看这里:手把手教你用Python获取新冠疫情数据并进行可视化。
实现过程
新增感染病例
这里直接上代码和效果图,如下所示:
from pyecharts.charts import Map, Timeline
from pyecharts import options as opts
# 准数据
shanxi_city = ["西安市", "延安市", "咸阳市", "渭南市", "安康市", "汉中市", "宝鸡市", "铜川市", "商洛市", "榆林市", "韩城市", "杨凌示范区"]
shanxi_data = [46, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
# 绘制陕西疫情地图
map = (
Map()
.add('陕西省', [(i, j) for i, j in zip(shanxi_city, shanxi_data)], '陕西')
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='陕西省新增感染病例疫情图'), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=50, is_piecewise=True))
)
# 渲染数据
map.render('陕西省新增感染病例疫情图.html')
运行之后,得到的效果图如下所示:
现有病例
代码和上面差不多,只需要更改下数据即可,这里直接放效果图了,如下图所示:
累计病例
代码和上面差不多,只需要更改下数据即可,这里直接放效果图了,如下图所示:
治愈病例
代码和上面差不多,只需要更改下数据即可,这里直接放效果图了,如下图所示:
死亡病例
代码和上面差不多,只需要更改下数据即可,这里直接放效果图了,如下图所示:
轮播图
这里给大家分享轮播效果图的代码,原理倒是不难,后面自己直接套用就行,代码如下:
from pyecharts.charts import Map, Timeline
from pyecharts import options as opts
# 1. 准数据
shanxi_city = ["西安市", "延安市", "咸阳市", "渭南市", "安康市", "汉中市", "宝鸡市", "铜川市", "商洛市", "榆林市", "韩城市", "杨凌示范区"]
xinzeng = [46, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
xianyou = [1747, 13, 11, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
leiji = [2094, 21, 31, 18, 26, 26, 13, 8, 7, 3, 1, 1]
zhiyu = [304, 8, 20, 17, 26, 26, 13, 8, 7, 3, 1, 1]
siwang = [3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
# 2. 绘制新增疫情地图:格式一
map1 = (
Map(init_opts=opts.InitOpts(width="700px", height="300px", theme="blue"))
.add('新增病例', [(i, j) for i, j in zip(shanxi_city, xinzeng)], '陕西')
.set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=50))
)
# 3. 绘制现有疫情地图:格式二
map2 = (
Map()
.add('现有病例', [(i, j) for i, j in zip(shanxi_city, xianyou)], '陕西')
.set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=1750, is_piecewise=True))
)
# 4. 绘制累计疫情地图:格式三
map3 = (
Map()
.add('累计病例', [(i, j) for i, j in zip(shanxi_city, leiji)], '陕西')
.set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=2100, is_piecewise=True))
)
# 5. 绘制治愈疫情地图:格式四
map4 = (
Map()
.add('治愈病例', [(i, j) for i, j in zip(shanxi_city, zhiyu)], '陕西')
.set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=310, is_piecewise=True))
)
# 6. 绘制死亡疫情地图:格式五
map5 = (
Map()
.add('死亡病例', [(i, j) for i, j in zip(shanxi_city, siwang)], '陕西')
.set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=3, is_piecewise=True))
)
# 7. 创建组合类对象
timeline = Timeline(init_opts=opts.InitOpts(width='720px', height='350px'))
# 8. 在组合对象中添加需要组合的图表对象
timeline.add(chart=map1, time_point="陕西省新增病例疫情图")
timeline.add(chart=map2, time_point="陕西省现有病例疫情图")
timeline.add(chart=map3, time_point="陕西省累计病例疫情图")
timeline.add(chart=map4, time_point="陕西省治愈病例疫情图")
timeline.add(chart=map5, time_point="陕西省死亡病例疫情图")
timeline.add_schema(is_auto_play=True, play_interval=2000)
# 9. 渲染数据
timeline.render('陕西省疫情轮播图.html')
实现的效果图如下:实际上它是动态的,我这里没有转gif格式,看上去有点干巴,问题不大。
总结
这篇文章主要基于百度疫情实时大数据报告数据,利用了Python中的可视化库pyecharts给大家分享了省位地图的制作和轮播图的制作方法。
最后也欢迎大家积极尝试,有好的内容也可以分享给我噢!
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