Python基础第九篇（Python可视化的开发）

本文主要是介绍Python基础第九篇（Python可视化的开发），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

本篇博客将把你带入Python开发的世界，尤其是与json数据格式和pyecharts模块相关的知识。我们将从json数据的格式和转换开始，深入探讨Python语言如何处理这种常用的数据格式。博客的后半部分将集中在pyecharts模块，首先介绍它的基本功能，然后通过实例教学，全面展示如何使用这个强大的绘图库制作折线图。在最后一部分，我们将将这些理论知识运用到实际的数据处理过程中，并创建出自己的折线图。无论你是Python的初学者，还是想增进对这两个主题理解的资深开发者，我相信这篇博客都会为你提供有价值的信息。让我们开始吧！

一、json数据格式

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json中的数据格式与Python相似看作字典就好也可以是列表中嵌套字典

（1）.转换案例代码

代码如下（示例）：

"""演示json数据转换Python数据
"""
import json# 准备一个列表，将数据转换成jsin类型
date=[{"id":"张三","age":35},{"id":"李四","age":25},{"id":"王五","age":29}]
json_str=json.dumps(date,ensure_ascii=False)
print(json_str)
print(type(json_str))
# 准备一个字典，将字典转成json
dates = {"id":"张三","age":35}
json_str=json.dumps(dates,ensure_ascii=False)
print(json_str)
print(type(json_str))
# 将json字符串数据转成python数据
s='[{"id":"张三","age":35},{"id":"李四","age":25},{"id":"王五","age":29}]'
l=json.loads(s)
print(l)
print(type(l))

（2）.读出结果

代码如下（示例）：

<class 'str'>
{"id": "张三", "age": 35}
<class 'str'>
[{'id': '张三', 'age': 35}, {'id': '李四', 'age': 25}, {'id': '王五', 'age': 29}]
<class 'list'>

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二、pyecharts模块介绍

pyecharts官网https://05x-docs.pyecharts.org/#/

三、pyecharts模块入门

（1）.pyecharts模块安装

（2）.pyecharts模块操作

（1）.代码

代码如下（示例）：

"""演示pyecharts的基础入门
"""
# 导包
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.options import TitleOpts
# 创建一个折线图对象
line = Line()
# 给折线图对象添加x轴的数据
line.add_xaxis(["中国","美国","英国"])
# 给折线图对象添加y轴的数据
line.add_yaxis("GDP",[30,20,10])
# 设置全局配置项
line.set_global_opts(title_opts=TitleOpts(title="GDP展示",pos_left="center",pos_bottom="1%"))
# 通过render方法，将代码生成为图像
line.render()

（2）.读出结果

四、数据处理

于专门处理数据的网站中处理例如：
1，在线懒人工具ab73.com
2，Google数据集搜索引擎https://datasetsearch.research.google.com/
3，Kaggle 数据集https://www.kaggle.com/datasets
因不同网站的使用方法不同且数据不变展示，对于此步骤不做过多介绍

五、创建最终折线图

这篇关于Python基础第九篇（Python可视化的开发）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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