Python包pyecharts实战-疫情可视化分布图

概述 pyecharts模块实现数据可视化 这里采用疫情数据作为参考指标，绘画可视化视图。 1.全球疫情累计死亡人数分布图示例功能代码如下：defyiqing_world(data):world_data=[]foritemindata["results"]:ifitem["countryEnglishName"]:w

 

pyecharts模块实现数据可视化

 

这里采用疫情数据作为参考指标，绘画可视化视图。

 

1. 全球疫情累计死亡人数分布图

示例功能代码如下：

def yiqing_world(data):    world_data = []    for item in data["results"]:        if item["countryEnglishname"]:            world_data.append([item["countryEnglishname"]                              .replace('United States of America', 'United States')                              .replace('United Kingdom', 'Greenland'),                              item["deadCount"]])    _max = max([item[1] for item in world_data])    world_map = (        Map(init_opts=opts.Initopts(theme='romantic'))        .add("累计死亡人数", world_data, 'world', is_map_symbol_show=False)        .set_serIEs_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))        .set_global_opts(Title_opts=opts.TitleOpts(title="全球疫情累计死亡人数分布图", pos_left="left"),                         legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),                         visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=_max, is_pIEcewise=True)                         )    )    world_map.render("全球疫情累计死亡人数分布图.HTML")

 

 

 2.中国疫情确诊人数分布地图

示例功能代码如下：

def yiqing_china(data):    china_data = []    for item in data["results"]:        if item["countryname"] == "中国":            china_data.append([item["provinceShortname"], item["confirmedCount"]])    _max = max([item[1] for item in china_data])    china_map = (        Map(init_opts=opts.Initopts(theme='dark'))        .add("确诊人数", china_data, "china", is_map_symbol_show=False)        .set_serIEs_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))        .set_global_opts(Title_opts=opts.TitleOpts(title="中国疫情确诊人数分布地图"),                         legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=True),                         visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=_max, is_pIEcewise=True)                         )    )    china_map.render("中国疫情确诊人数分布地图.HTML")

 

此外还有更多绘画图。

 

 

 

 原文链接：https://www.jianshu.com/p/d0ec11363d2d

总结

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