Python基础综合案例-数据可视化(折线图)

news2024/11/27 12:37:54

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:

系统开发环境：

操作系统：win11
Python解释器版本：python3.10
开发工具：Pychram
Python内置模块：pyecharts

1.准备工作

1.1 python环境配置、pychram安装

大家自行查询，有需要我后续会出一个详细教程

1.2 pyecharts模块安装

	pip install pyecharts

在这里插入图片描述
安装检验：

2.pyecharts 基础学习

2.1 基础折线图

示例代码：

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line

c = (
    Line()
    .add_xaxis(xaxis_data=["一", "二", "三", "四", "五", "六", "七", "八", "九"])
    .add_yaxis(
        "2 的指数",
        y_axis=[1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256],
        linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2),
    )
    .add_yaxis(
        "3 的指数",
        y_axis=[1, 3, 9, 27, 81, 247, 741, 2223, 6669],
        linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2),
    )
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-对数轴示例"),
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="x"),
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(
            type_="log",
            name="y",
            splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True),
            is_scale=True,
        ),
    )
    .render("line_yaxis_log.html")
)

基本实例：

在这里插入图片描述

3.数据处理

通过open打开数据记录的文本，读取信息
处理json格式，转换为python的字典

# 处理数据
f_us = open("D:\美国.txt", "r", encoding="UTF-8")
us_data = f_us.read()   # 美国的全部内容

f_jp = open("D:\日本.txt", "r", encoding="UTF-8")
jp_data = f_jp.read()   # 日本的全部内容

f_in = open("D:\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
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
us_data = us_data[:-2]
jp_data = jp_data[:-2]
in_data = in_data[:-2]

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

4.生成折线图

# 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]

# 获取确认数据，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
# 添加x轴数据
line.add_xaxis(us_x_data)   # x轴是公用的，所以使用一个国家的数据即可
# 添加y轴数据
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()