版权声明：来自 https://blog.csdn.net/Leesoar521yt/article/details/81482742
上篇我爬取了淘宝宝贝数据(Selemium实战：爬取淘宝页面数据),现在使用pyecharts将数据可视化。当然，首先不要忘了下载pyecharts:
pip install pyecharts开始pyecharts的数据可视化之旅吧！
首先来了解一哈 pyecharts都有什么图吧：
- Bar（柱状图/条形图）
- Bar3D（3D 柱状图）
- Boxplot（箱形图）
- EffectScatter（带有涟漪特效动画的散点图）
- Funnel（漏斗图）
- Gauge（仪表盘）
- Geo（地理坐标系）
- GeoLines（地理坐标系线图）
- Graph（关系图）
- HeatMap（热力图）
- Kline/Candlestick（K线图）
- Line（折线/面积图）
- Line3D（3D 折线图）
- Liquid（水球图）
- Map（地图）
- Parallel（平行坐标系）
- Pie（饼图）
- Polar（极坐标系）
- Radar（雷达图）
- Sankey（桑基图）
- Scatter（散点图）
- Scatter3D（3D 散点图）
- ThemeRiver（主题河流图）
- TreeMap（矩形树图）
- WordCloud（词云图）
首先将爬取的淘宝数据导入到代码中：
from json import loads
from pyecharts import Geo, Map, WordCloud
with open('./taobao.json', 'r') as f:
product_list = loads(f.read())用地理坐标系（Geo）绘制散点图显示全国iPad商铺所在城市分布：
def location(product_list): # 城市
for i in range(len(product_list)):
try:
yield product_list[i]['位置'].split(' ')[1]
except Exception:
pass
location_dict = {} # 商铺位置字典（{"location": "count"}）
for sub in location(product_list):
if sub not in location_dict:
location_dict[sub] = 1
else:
location_dict[sub] += 1
location_list = [] # 商铺位置列表(省份名)
for key in location_dict.keys():
location_list.append((key, location_dict[key]))
geo = Geo("淘宝iPad商铺分布图", "data from taobao.com", title_color="#fff",
title_pos="center", width=1300,
height=650, background_color='#404a59')
attr, value = geo.cast(location_list)
geo.add("", attr, value, visual_range=[0, 300], visual_text_color="#fff",
symbol_size=15, is_visualmap=True)
geo.render()使用地图(Map)绘制iPad所在省份分布图：
def location(product_list): # 省份
for i in range(len(product_list)):
yield product_list[i]['位置'].split(' ')[0]
location_dict = {} # 商铺位置字典（{"location": "count"}）
for sub in location(product_list):
if sub not in location_dict:
location_dict[sub] = 1
else:
location_dict[sub] += 1
value = list(location_dict.values())
attr = list(location_dict.keys())
map = Map("全国淘宝iPad商铺分布图", "data from taobao.com", title_pos="center", width=1200, height=600)
map.add("", attr, value, maptype='china', is_visualmap=True, visual_text_color='#000')
map.render()使用WordCloud(pyecharts自带的，非wordcloud包中的WordCloud)绘制省份词云图：
效果太丑，万不得已还是不要用pyecharts的WordCloud做词云 = =。
name = list(location_dict.keys())
value = list(location_dict.values())
wordcloud = WordCloud(width=1300, height=620)
wordcloud.add("", name, value, word_size_range=[20, 100], rotate_step=52)
wordcloud.render()既然提到wordcloud包，那就用wordcloud与jieba来将爬取的商品标题做个词云图。
首先要下载两个包（ jieba 用来分词，wordcloud 制作词云图）：
pip install wordcloud
pip install jieba然后先来个基本词云图看下（wordcloud不支持中文，所以在
font_path中需自行设置字体路径）：
from wordcloud import WordCloud
from json import loads
import jieba
with open('./taobao.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
product_list = loads(f.read())
text = str([product['标题'] for product in product_list]).replace("'", '').replace(',', '').rstrip(']').lstrip('[') # 爬取的标题文本
cut_text = jieba.cut(text) # jieba分词
result = '/'.join(cut_text) # 设置个分隔符来分词，否则词云绘制失败
wc = WordCloud(font_path='./PingFang Regular.ttf', background_color='white', width=800, height=600, max_font_size=100, max_words=5000)#,min_font_size=10)#,mode='RGBA',colormap='pink')
wc.generate(result)
wc.to_file('./cloud.png') # 储存图片现在来做个自定义背景的词云图。由于是iPad，那么背景就采用 乔布斯大神 的照片：
from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator
from PIL import Image
import numpy as np
from json import loads
import jieba
with open('./taobao.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
product_list = loads(f.read())
text = str([product['标题'] for product in product_list]).replace("'", '').replace(',', '').rstrip(']').lstrip('[') # 爬取的标题文本
cut_text = jieba.cut(text, cut_all=False) # jieba分词
result = '/'.join(cut_text) # 设置个分隔符来分词，否则词云绘制失败
image = Image.open('./apple.jpg') # 设置背景图
graph = np.array(image) # 放入numpy的array中
wc = WordCloud(font_path='./PingFang Regular.ttf', background_color='#F2F2F2', max_font_size=100, mask=graph)#,min_font_size=10)#,mode='RGBA',colormap='pink')
wc.generate(result)
image_color = ImageColorGenerator(graph) # 从背景图片生成颜色值
wc.recolor(color_func=image_color) # 重新上色
wc.to_file('./new_cloud.png') # 储存图片