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

更新時(shí)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(lái)呈現(xiàn)數(shù)據(jù)。圖表能夠清楚地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)性質(zhì)，?以及數(shù)據(jù)間或?qū)傩蚤g的關(guān)系，可以輕易地讓人看圖釋義。用戶通過(guò)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(shì)、降低數(shù)據(jù)的理解門(mén)檻

案例描述

根據(jù)可參考數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)疫情確診人數(shù)數(shù)據(jù)的可視化。

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

可視化效果圖：

實(shí)現(xiàn)步驟

一、導(dǎo)入模塊

導(dǎo)入可能用到的模塊

import json
from pyecharts.charts import Line

二、讀取文件內(nèi)容

打開(kāi)相應(yīng)的文件，使用變量us_data保存文件的內(nèi)容

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

去掉不符合json規(guī)范的開(kāi)頭

json文件是一個(gè)單獨(dú)的字典或一個(gè)內(nèi)部元素都是字典的列表。

所以文件內(nèi)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(jié)尾

使用切片截取除了最后兩個(gè)字符的其他字符。

us_data = us_data[:-2]

三、json轉(zhuǎn)換python

將json文件內(nèi)容轉(zhuǎn)換為python，即字符串轉(zhuǎn)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(biāo)結(jié)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(gòu)建對(duì)象

line = Line()

添加x、y軸數(shù)據(jù)

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

如果不想折線圖上顯示數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)可以這樣寫(xiě)

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

設(shè)置全局選項(xiàng)

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

調(diào)用render方法，生成圖表

line.render()

六、關(guān)閉文件

在打開(kāi)文件，使用完文件后，一定記得關(guān)閉文件。

f_us.close()

運(yùn)行后打開(kāi)render.html文件就可以了。

到此這篇關(guān)于Python疫情確診折線圖實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化實(shí)例詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python數(shù)據(jù)可視化內(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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