Python疫情確診折線圖實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化實(shí)例詳解
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.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(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
line.add_yaxis("美國確診人數(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！
相關(guān)文章
基于Python編寫一個(gè)打印機(jī)批量打印隊(duì)列工具
有時(shí)候我們在批量打印文件的時(shí)候,總會(huì)遇到電腦上打印機(jī)隊(duì)列打不開的情況,為此我們可以利用Python寫一個(gè)打印機(jī)批量打印隊(duì)列,下面小編就來和大家詳細(xì)講講吧2025-02-02
Python批量對(duì)word文檔進(jìn)行操作步驟
這篇文章主要介紹了Python批量對(duì)word文檔進(jìn)行操作,一步步逐步完成創(chuàng)建文檔，本文通過實(shí)例代碼給大家介紹的非常詳細(xì)，需要的朋友可以參考下2022-02-02
python多線程性能測試之快速mock數(shù)據(jù)
這篇文章主要為大家介紹了python多線程性能測試之快速mock數(shù)據(jù)，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進(jìn)步，早日升職加薪2022-06-06
在本篇文章里小編給大家整理的是一篇關(guān)于python上下文管理器異常問題解決方法，對(duì)此有興趣的朋友們可以學(xué)習(xí)參考下。2021-02-02
這篇文章主要介紹了python單例模式的多種實(shí)現(xiàn)方法,文中通過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,需要的朋友可以參考下2019-07-07
這篇文章主要介紹了Python如何在列表尾部添加元素，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教2022-05-05
python json load json 數(shù)據(jù)后出現(xiàn)亂序的解決方案
今天小編就為大家分享一篇python json load json 數(shù)據(jù)后出現(xiàn)亂序的解決方案，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2020-02-02
使用Python和PySpark進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的實(shí)戰(zhàn)教程
數(shù)據(jù)分析是當(dāng)今信息時(shí)代中至關(guān)重要的技能之一,Python和PySpark作為強(qiáng)大的工具,提供了豐富的庫和功能,使得數(shù)據(jù)分析變得更加高效和靈活,在這篇文章中,我們將深入探討如何使用Python和PySpark進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,需要的朋友可以參考下2024-01-01
在本篇文章里小編給大家整理的是一篇關(guān)于PHP函數(shù)__autoload失效原因及解決方法，有興趣的朋友們可以學(xué)習(xí)下。2021-09-09
Python設(shè)計(jì)模式之職責(zé)鏈模式原理與用法實(shí)例分析
這篇文章主要介紹了Python設(shè)計(jì)模式之職責(zé)鏈模式,結(jié)合具體實(shí)例形式分析了Python責(zé)任鏈模式的概念、原理、定義與使用方法,需要的朋友可以參考下2019-01-01