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Python疫情確診折線圖實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化實例詳解

 更新時間：2022年09月28日 14:43:42   作者：Shewyoo  
數(shù)據(jù)可視化是指用圖形或表格的方式來呈現(xiàn)數(shù)據(jù)。圖表能夠清楚地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)性質，?以及數(shù)據(jù)間或屬性間的關系，可以輕易地讓人看圖釋義。用戶通過探索圖（Exploratory?Graph）可以了解數(shù)據(jù)的特性、尋找數(shù)據(jù)的趨勢、降低數(shù)據(jù)的理解門檻

案例描述

根據(jù)可參考數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對疫情確診人數(shù)數(shù)據(jù)的可視化。

利用json轉換工具，將數(shù)據(jù)格式化，需要取出下面兩部分的內容。

可視化效果圖：

實現(xiàn)步驟

一、導入模塊

導入可能用到的模塊

import json
from pyecharts.charts import Line

二、讀取文件內容

打開相應的文件，使用變量us_data保存文件的內容

f_us = open("D:/美國.txt","r",encoding="UTF-8")
us_data = f_us.read()

去掉不符合json規(guī)范的開頭

json文件是一個單獨的字典或一個內部元素都是字典的列表。

所以文件內容是字典或列表的格式。

us_data = us_data.replace("jsonp_1629344292311_69436(","")

去掉不符合json規(guī)范的結尾

使用切片截取除了最后兩個字符的其他字符。

us_data = us_data[:-2]

三、json轉換python

將json文件內容轉換為python，即字符串轉換為字典。

us_dict = json.loads(us_data)

四、獲取需要用到的數(shù)據(jù)

獲取字典中用于x、y軸的數(shù)據(jù)。

# 獲取trend key
trend_data = us_dict['data'][0]['trend']
# 獲取日期數(shù)據(jù)，取2020一年的數(shù)據(jù),到314下標結束
x_data = trend_data['updateDate'][:314]
# 獲取確診數(shù)據(jù)
y_data = trend_data['list'][0]['data'][:314]

五、生成圖表

構建對象

line = Line()

添加x、y軸數(shù)據(jù)

line.add_xaxis(x_data)
line.add_yaxis("美國確診人數(shù)",y_data)

如果不想折線圖上顯示數(shù)字數(shù)據(jù)可以這樣寫

line.add_yaxis("美國確診人數(shù)",y_data,label_opts=LabelOpts(is_show=False))

設置全局選項

# 先導入需要用到的模塊
from pyecharts.options import TitleOpts
# 設置
line.set_global_opts(
    title_opts=TitleOpts(title="2020年美國確診人數(shù)折線圖",pos_left="center",pos_bottom="1%")
)

調用render方法，生成圖表

line.render()

六、關閉文件

在打開文件，使用完文件后，一定記得關閉文件。

f_us.close()

運行后打開render.html文件就可以了。

到此這篇關于Python疫情確診折線圖實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化實例詳解的文章就介紹到這了,更多相關Python數(shù)據(jù)可視化內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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