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利用python繪制數(shù)據(jù)曲線圖的實(shí)現(xiàn)

 更新時(shí)間:2020年04月09日 14:47:16   作者:無(wú)敵阿晨  
這篇文章主要介紹了利用python繪制數(shù)據(jù)曲線圖的實(shí)現(xiàn),文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

”在舉國(guó)上下萬(wàn)眾一心、眾志成城做好新冠肺炎疫情防控工作的特殊時(shí)刻,我們不能親臨主戰(zhàn)場(chǎng),但我們能堅(jiān)持在大戰(zhàn)中堅(jiān)定信心、不負(fù)韶華?!?/p>

1、爬取新聞保存為json文件,并將繪圖所需數(shù)據(jù)保存至數(shù)據(jù)庫(kù)

數(shù)據(jù)庫(kù)表結(jié)構(gòu):


代碼部分:

import pymysql
import re
import sys,urllib,json
from urllib import request
from datetime import datetime
import pandas as pd
Today=datetime.now().strftime(r"%Y-%m-%d")
#Today='2020-02-14'
def pachong():
  url='http://api.tianapi.com/txapi/ncov/index?key=xxx&date={}'.format(Today)
  req = request.Request(url)
  resp = request.urlopen(req)
  content = resp.read().decode()
  data=json.loads(content)
  with open('/Users/zhangyuchen/Desktop/latestTrends.json','w') as fp:#將所得的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)為json文件
    json.dump(data,fp = fp,ensure_ascii = False,indent = 4,sort_keys=True)
  #dump函數(shù)有很多參數(shù),第一個(gè)是目標(biāo)object,第二個(gè)是要寫入的文件對(duì)象
  print("成功保存為json文件!")
  return(re.findall(r'"confirmedCount":(.+?),"',content),re.findall(r'"currentConfirmedCount":(.+?),"',content),re.findall(r'"curedCount":(.+?),"',content))
def connectMysql(cc): 
  #/usr/local/mysql/bin/mysql -u root -p
  db = pymysql.connect("localhost", "root", "密碼", "dbname",charset='utf8' )
  cursor = db.cursor()
  sql="""insert into {0} (DATE,SICK,SICK_NOW,RECOVER)values('{1}','{2}','{3}','{4}')"""
  cursor.execute(sql.format('db1',Today,int(cc[0][0]),int(cc[1][0]),int(cc[2][0])))
  cursor.execute(sql.format('db2',Today,int(cc[0][1]),int(cc[1][1]),int(cc[2][1])))
  db.commit()
  print(("成功將{}數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫(kù)!").format(Today))
  db.close()
cc=pachong()
connectMysql(cc)

json文件:

2、利用matplotlib庫(kù)函數(shù)繪制圖表

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
import pymysql
import re
import sys, urllib,json
from urllib import request
#/usr/local/mysql/bin/mysql -u root -p
date=[]
cSick=[]
aSick=[]
cNowSick=[]
aNowSick=[]
cRecover=[]
aRecover=[]
db = pymysql.connect("localhost", "root", "密碼", "trends")
sql="select * from db1 ORDER BY DATE"
cursor = db.cursor()
cursor.execute(sql)
results = cursor.fetchall()
while results:
  for row in results:
    date.append(row[0].strftime("%d"))
    cSick.append(row[1])
    cNowSick.append(row[2])
    cRecover.append(row[3])
  results=cursor.fetchone()
#查詢Abroad Table
sql="select * from db2"
cursor.execute(sql)
results = cursor.fetchall()
while results:
  for row in results:
    aSick.append(row[1])
    aNowSick.append(row[2])
    aRecover.append(row[3])
  results=cursor.fetchone()
cursor.close()
db.close()
def DrawLineChart(ySick,yNowSick):
  plt.plot(x,ySick,color='y',label="Cumulative number of cases",linewidth=3,linestyle="--")
  plt.plot(x,yNowSick,color='r',label="Current number of cases",linewidth=3,linestyle="-")
def DrawBarChart(yRecover):
  width=0.45#柱子寬度
  p2 = plt.bar(x,yRecover,width,label="Cured Count",color="#87CEFA")
Days=len(aSick)
plt.figure(figsize=(16,12), dpi=80)#設(shè)置分辨率為80像素/每英寸
x=np.arange(Days)
#創(chuàng)建兩個(gè)子圖
plt.subplot(322)
plt.title("Trends of March")
DrawLineChart(cSick,cNowSick)
DrawBarChart(cRecover)
plt.figlegend()
plt.xticks(x,date)
plt.ylabel('Number')
plt.subplot(324)
#plt.title("Trends of March")
DrawLineChart(aSick,aNowSick)
DrawBarChart(aRecover)
plt.xticks(x,date,rotation=0)
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Number')
plt.show()

到此這篇關(guān)于利用python繪制數(shù)據(jù)曲線圖的實(shí)現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python 數(shù)據(jù)曲線圖內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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