Python学习从0到1 day18 Python可视化基础综合案例 1.折线图

news2024/9/26 3:21:29

我默记这段路的酸楚，等来年春暖花开之时再赏心阅读

                                                                  —— 24.3.24

python基础综合案例

数据可视化 — 折线图可视化

一、折线图案例

1.json数据格式

2.pyecharts模块介绍

3.pyecharts快速入门

4.数据处理

5.创建折线图

1.json数据格式

1.什么是json

2.掌握如何使用json进行数据转化

1.什么是json

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

主要功能：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，类似：

国际通用语言——英语

中国各民族各地区的通用语言——普通话

2.掌握如何使用json进行数据转化

①json格式的数据格式要求：(字典)

{“name”:"admin","age":18}

②也可以是：(字典列表)

[{"name":"admin","age":18},{"name":"root","age":16},{"name":"张三","age":20}]

JSON可以看作是把一个字典或者一个字典列表全部转换成字符串

正常定义为字典或字典列表导入包和方法后就可以进行自动转换

3.演示

'''
演示JSON数据和Python字典的相互转换
'''
import json

# 准备列表，列表内每一个元素都是字典，将其转换为JSON
data1 = [{"name":"张三","age":22},{"name":"李四","age":13},{"name":"王五","age":16}]
json_str1 = json.dumps(data1,ensure_ascii=False) # 如果不写中文，则不需要参数ensure_ascii
print(json_str1)
print(type(json_str1))

# 准备字典，将字典转换为JSON
data2 = {"name":"JayZhou","addr":"台北"}
json_str2 = json.dumps(data2,ensure_ascii=False)
print(json_str2)
print(type(json_str2))

# 将JSON字符串转换为Python数据类型字典列表[{k:v,k:v},{k:v,k:v},{k:v,k:v}]
str = '[{"name": "张三", "age": 22}, {"name": "李四", "age": 13}, {"name": "王五", "age": 16}]'
json_str3 = json.loads(str)
print(json_str3)
print(type(json_str3))

# 将JSON字符串转换为Python数据类型列表{k:v,k:v}
str2 = '{"name":"JayZhou","addr":"台北"}'
json_str4 = json.loads(str2)
print(json_str4)
print(type(json_str4))

# 通过dumps和loads两个json包下的方法就可以将python中的字典或列表转换为json字符串

通过dumps和loads两个json包下的方法就可以将python中的字典或列表转换为json字符串

总结

1.json：是一种轻量级的数据交互格式，采用完全独立于编程语言的格式来存储和表示数据（就是字符串）

python语言有很大的优势是因为JSON可以直接和Python的字典或者字典列表进行无缝转换

2.json格式数据转化

        通过json.dumps(data)可以把python中的数据转化为json字符串

        data = json.dumps(data)

如果其中有中文可以带上：ensure_ascii=False参数来确保中文正常转换

        通过json.loads(data)方法把json数据转化为python中的列表或字典

        data = json.loads(data)

2.pyecharts模块介绍

如果想要做出数据可视化效果图，可以借助pyecharts模块来完成

概况： 

Echarts是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模块安装

使用在前面学过的pip命令即可快速安装PyEcharts模块

pip install pyecharts

总结

1.开发可视化图表使用的技术栈是：

        Echarts框架的Python版本：PyEcharts包

2.如何安装PyEcharts包：

        pip install pyecharts

3.如何查看官方示例：

        打开官方画廊：

        https://gallery.pyecharts.org/#/README

3.pyecharts快速入门

1.构建一个基础的折线图

2.使用全局配置项设置属性

1.构建一个基础的折线图

基础折线图

①导包，导入Line功能构建折线图对象

from pyecharts.charts import Line

②得到折线图对象

line = Line()

③添加x轴数

line.add_xaxis(["中国","美国","英国"])

⑤添加y轴数据

line.add_yaxis("GDP",[30,20,10])

⑥生成图表

line.render() # 生成图表后会在软件包内生成一个文件，运行这个文件就是生成的图表，可以运行文件也可以在文件右上角打开它

2.使用全局配置项设置属性

pyecharts有哪些配置选项

pyecharts模块中有很多的配置选项，常用到2个类别的选项

        全局配置选项（表结构）

        系列配置选项（数据）

全局配置选项 set_global_opts方法

这里全局配置选型可以通过set_global_opts方法来进行配置，相应的选项和选项的功能如下

3.示例

# ①导包，导入Line功能构建折线图对象
from pyecharts.charts import Line
#  导包，导入控制标题的包
from pyecharts.options import TitleOpts,LegendOpts,ToolboxOpts,VisualMapOpts

# 得到折线图对象，Line对象
line = Line()

# ③给折线图对象添加x轴数
line.add_xaxis(["中国","美国","英国"])

# ④给折线图对象添加y轴数据
line.add_yaxis("GDP",[30,20,10])

# ⑤设置全局变量配置项set_global_opts来设置
line.set_global_opts(
    # ctrl+p 可以查看方法中传递的参数
    title_opts=TitleOpts(title = "GDP展示",pos_left="center",pos_bottom="1%"),    # 控制标题及位置
    legend_opts=LegendOpts(is_show=True),   # 是否显示图例（默认显示）
    toolbox_opts=ToolboxOpts(is_show=True),  # 工具箱是否显示
    visualmap_opts=VisualMapOpts(is_show=True)  # 视觉映射是否显示
)

# ⑥通过render方法，将代码生成为图像
line.render()

 运行成功后，会自动在包里生成一个文件

总结

1.pyecharts模块中有很多的配置选项，常用到三个类别的选项：

        全局配置选项

        系列配置选项

2.全局配置项能做什么？

        配置图表的标题

        配置图例

        配置鼠标移动效果

        配置工具栏

        等整体配置项

4.数据处理

1.能够通过json模块对数据进行处理

json可视化

根据json可视化掌握数据的层级关系

进入网站www.ab173.com

这是一个懒人软件，点击JSON相关、点击JSON视图

# 处理数据

# 美国疫情数据
f_us = open("D:/2LFE/Desktop/Python/资料/可视化案例数据/折线图数据/美国.txt","r",encoding="utf-8")
us_data = f_us.read()   # 美国的全部内容

# 小日本疫情数据
f_jp = open("D:/2LFE/Desktop/Python/资料/可视化案例数据/折线图数据/日本.txt","r",encoding="utf-8")
jp_data = f_jp.read()   # 日本的全部内容

# 印度疫情数据
f_in = open("D:/2LFE/Desktop/Python/资料/可视化案例数据/折线图数据/日本.txt","r",encoding="utf-8")
in_data = f_in.read()   # 印度的全部内容

# 去掉不合JSON规范的开头，每个国家的数据不规范的内容不相同，需查看文档进行改变
us_data = us_data.replace("jsonp_1629344292311_69436(","")
jp_data = jp_data.replace("jsonp_1629350871167_29498(","")
in_data = in_data.replace("jsonp_1629350745930_63180(","")

# 去掉不合JSON规范的结尾，结尾不规范数据相同，注意变量名的修改
us_data = us_data[:-2] # 序列的切片
jp_data = jp_data[:-2] # 序列的切片
in_data = in_data[:-2] # 序列的切片

# JSON转Python字典
us_dict = json.loads(us_data)
jp_dict = json.loads(jp_data)
in_dict = json.loads(in_data)

# 获取trend key
us_trend_data = us_dict['data'][0]['trend']
jp_trend_data = jp_dict['data'][0]['trend']
in_trend_data = in_dict['data'][0]['trend']

# 获取日期数据，用于x轴，取2020年（到314下标结束）
us_x_data = us_trend_data['updateDate'][:314]
jp_x_data = jp_trend_data['updateDate'][:314]
in_x_data = in_trend_data['updateDate'][:314]

# 获取确诊数据，用于y轴，取2020年（到314下标结束）
us_y_data = us_trend_data['list'][0]['data'][:314]
jp_y_data = jp_trend_data['list'][0]['data'][:314]
in_y_data = in_trend_data['list'][0]['data'][:314]

5.生成图表

# 生成图表
line = Line()   # 构建折线图对象，Line()的图表对象

# 添加x轴数据
line.add_xaxis(us_x_data)   # x轴是三个国家公用的，所以一个国家的就好

# 添加y轴数据，y轴数据不共用，label_opts功能：当前这个图表中标签属性是否显示
line.add_yaxis("美国确诊人数", us_y_data, label_opts=LabelOpts(is_show=False))     # 添加美国的y轴数据
line.add_yaxis("日本确诊人数", jp_y_data, label_opts=LabelOpts(is_show=False))     # 添加日本的y轴数据
line.add_yaxis("印度确诊人数", in_y_data, label_opts=LabelOpts(is_show=False))     # 添加印度的y轴数据

6.设置全局选项

# 设置全局选项
line.set_global_opts(
    # 标题设置
    title_opts=TitleOpts(title="2020年美日印三国确诊人数对比折线图", pos_left="center", pos_bottom="1%")
)

 7.整体代码

# 演示可视化需求1：折线图开发
# 导入包
import json    # josn可视化包
from pyecharts.charts import Line   # 读取文件的函数，导入line功能
from pyecharts.options import TitleOpts, LabelOpts  # 标题设置Title包，系列属性LabelOpts包


# 处理数据

# 美国疫情数据
f_us = open("E:\python.learning\折线图数据\美国.txt","r",encoding="utf-8")
us_data = f_us.read()   # 美国的全部内容

# 小日本疫情数据
f_jp = open("E:\python.learning\折线图数据\日本.txt","r",encoding="utf-8")
jp_data = f_jp.read()   # 日本的全部内容

# 印度疫情数据
f_in = open("E:\python.learning\折线图数据\印度.txt","r",encoding="utf-8")
in_data = f_in.read()   # 印度的全部内容

# 去掉不合JSON规范的开头，每个国家的数据不规范的内容不相同，需查看文档进行改变
us_data = us_data.replace("jsonp_1629344292311_69436(","")
jp_data = jp_data.replace("jsonp_1629350871167_29498(","")
in_data = in_data.replace("jsonp_1629350745930_63180(","")

# 去掉不合JSON规范的结尾，结尾不规范数据相同，注意变量名的修改
us_data = us_data[:-2] # 序列的切片
jp_data = jp_data[:-2] # 序列的切片
in_data = in_data[:-2] # 序列的切片

# JSON转Python字典
us_dict = json.loads(us_data)
jp_dict = json.loads(jp_data)
in_dict = json.loads(in_data)

# 获取trend key
us_trend_data = us_dict['data'][0]['trend']
jp_trend_data = jp_dict['data'][0]['trend']
in_trend_data = in_dict['data'][0]['trend']

# 获取日期数据，用于x轴，取2020年（到314下标结束）
us_x_data = us_trend_data['updateDate'][:314]
jp_x_data = jp_trend_data['updateDate'][:314]
in_x_data = in_trend_data['updateDate'][:314]

# 获取确诊数据，用于y轴，取2020年（到314下标结束）
us_y_data = us_trend_data['list'][0]['data'][:314]
jp_y_data = jp_trend_data['list'][0]['data'][:314]
in_y_data = in_trend_data['list'][0]['data'][:314]

# 生成图表
line = Line()   # 构建折线图对象，Line()的图表对象

# 添加x轴数据
line.add_xaxis(us_x_data)   # x轴是三个国家公用的，所以一个国家的就好

# 添加y轴数据，y轴数据不共用，label_opts功能：当前这个图表中标签属性是否显示
line.add_yaxis("美国确诊人数", us_y_data, label_opts=LabelOpts(is_show=False))     # 添加美国的y轴数据
line.add_yaxis("日本确诊人数", jp_y_data, label_opts=LabelOpts(is_show=False))     # 添加日本的y轴数据
line.add_yaxis("印度确诊人数", in_y_data, label_opts=LabelOpts(is_show=False))     # 添加印度的y轴数据

# 设置全局选项
line.set_global_opts(
    # 标题设置
    title_opts=TitleOpts(title="2020年美日印三国确诊人数对比折线图", pos_left="center", pos_bottom="1%")
)

# 调用render方法，生成图表
line.render()   # 折线图对象.render方法

# 关闭文件对象
f_us.close()
f_in.close()
f_jp.close()

运行结果：

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