[Python-Lernen] – Python-Datenvisualisierung (8)

[Python-Lernen] – Python-Grundgrammatik (8)

1. JSON-Datenformat

• JSON ist ein leichtes Dateninteraktionsformat, das Daten gemäß dem von JSON angegebenen Format organisieren und kapseln kann.
• JSON ist im Wesentlichen eine Zeichenfolge mit einem bestimmten Format
• JSON ist ein Datenformat, das in verschiedenen Programmiersprachen kursiert und für die Datenübertragung und Interaktion in verschiedenen Programmiersprachen verantwortlich ist.
  

Gegenseitige Konvertierung von Python-Daten und JSON-Daten

2. PyeCharts-Modul

• Wenn Sie ein visuelles Rendering erstellen möchten, können Sie es mit dem Pyecharts-Modul vervollständigen.
• Echarts ist eine Open-Source-Datenvisualisierung von Baidu. Sie wurde von vielen Entwicklern für ihre gute Interaktivität und ihr exquisites Diagrammdesign geschätzt. Python ist eine ausdrucksstarke Sprache und eignet sich gut für die Datenverarbeitung. Wenn Datenanalyse auf Datenvisualisierung trifft, wurde Pyecharts geboren.

Welche Konfigurationsmöglichkeiten gibt es in Pycharts?

• Globale Konfigurationsoptionen
• Optionen zur Serienkonfiguration
  
  
  

from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.options import TitleOpts,LegendOpts,ToolboxOpts,VisualMapOpts

line=Line()
line.add_xaxis(["中国","英国","美国"])
line.add_yaxis("GDP",[30,20,10])

line.set_global_opts(
    title_opts=TitleOpts(title="GDP展示",pos_left="center", pos_bottom="1%"),
    legend_opts=LegendOpts(is_show=True),
    toolbox_opts=ToolboxOpts(is_show=True),
    visualmap_opts=VisualMapOpts(is_show=True)
)
line.render()

Zusammenfassen

3. Kartenvisualisierung

from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.options import VisualMapOpts

map=Map()
data=[
    ("北京市",99),
    ("上海市", 199),
    ("湖南省", 299),
    ("台湾省", 399),
    ("广东省", 499),
]
map.add("测试地图",data,"china")

#设置全局选项
map.set_global_opts(
    visualmap_opts=VisualMapOpts(
        is_show=True,
        is_piecewise=True,
        pieces=[
            {
    
    "min":1,"max":9,"label":"1-9","color":'#CCFFFF'},
{
    
    "min":10,"max":99,"label":"10-99","color":'pink'},
{
    
    "min":100,"max":500,"label":"100-500","color":'red'}]
    )
)
map.render()

4. Dynamisches Balkendiagramm

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.options import LabelOpts
bar=Bar()
bar.add_xaxis(["中国","美国","英国"])
bar.add_yaxis("GDP",[30,20,10],label_opts=LabelOpts(
    position="right"
))
#反转xy轴
bar.reversal_axis()
bar.render("基础柱状图.html")

5. Zeitleisten-Histogramm

from pyecharts.charts import Bar,Timeline
from pyecharts.options import LabelOpts
from pyecharts.globals import ThemeType

bar1=Bar()
bar1.add_xaxis(["中国","美国","英国"])
bar1.add_yaxis("GDP",[30,20,10],label_opts=LabelOpts(
    position="right"
))
bar1.reversal_axis()

bar2=Bar()
bar2.add_xaxis(["中国","美国","英国"])
bar2.add_yaxis("GDP",[40,30,20],label_opts=LabelOpts(
    position="right"
))
bar2.reversal_axis()

bar3=Bar()
bar3.add_xaxis(["中国","美国","英国"])
bar3.add_yaxis("GDP",[50,60,40],label_opts=LabelOpts(
    position="right"
))
bar3.reversal_axis()

#构建时间线
timeline=Timeline()
{
    
    
        "theme":ThemeType.LIGHT
    }
timeline.add(bar1,"点1")
timeline.add(bar2,"点2")
timeline.add(bar3,"点3")
#设置自动播放
timeline.add_schema(
    play_interval=1000,
    is_timeline_show=True,
    is_auto_play=True,
    is_loop_play=True
)
timeline.render("基础时间线柱状图.html")

6. Sortiermethode der Liste