Python学习从0到1 day18 Python可视化基础综合案例 1.折线图

2024-03-25 11:20
文章标签 python 基础 综合 学习 可视化 案例 折线图 day18

本文主要是介绍Python学习从0到1 day18 Python可视化基础综合案例 1.折线图，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！

我默记这段路的酸楚，等来年春暖花开之时再赏心阅读

                                                                  —— 24.3.24

python基础综合案例

数据可视化 — 折线图可视化

一、折线图案例

1.json数据格式

2.pyecharts模块介绍

3.pyecharts快速入门

4.数据处理

5.创建折线图

1.json数据格式

1.什么是json

2.掌握如何使用json进行数据转化

1.什么是json

JSON是一种轻量级的数据交互格式，可以按照JSON指定的格式去组织和封装数据

JSON本质上是一个带有特定格式的字符串

主要功能：json就是一种在各个编程语言中流通的数据格式，负责不同编程语言中的数据传递和交互，类似：

国际通用语言——英语

中国各民族各地区的通用语言——普通话

2.掌握如何使用json进行数据转化

①json格式的数据格式要求：(字典)

{“name”:"admin","age":18}

②也可以是：(字典列表)

[{"name":"admin","age":18},{"name":"root","age":16},{"name":"张三","age":20}]

JSON可以看作是把一个字典或者一个字典列表全部转换成字符串

正常定义为字典或字典列表导入包和方法后就可以进行自动转换

3.演示

'''
演示JSON数据和Python字典的相互转换
'''
import json# 准备列表，列表内每一个元素都是字典，将其转换为JSON
data1 = [{"name":"张三","age":22},{"name":"李四","age":13},{"name":"王五","age":16}]
json_str1 = json.dumps(data1,ensure_ascii=False) # 如果不写中文，则不需要参数ensure_ascii
print(json_str1)
print(type(json_str1))# 准备字典，将字典转换为JSON
data2 = {"name":"JayZhou","addr":"台北"}
json_str2 = json.dumps(data2,ensure_ascii=False)
print(json_str2)
print(type(json_str2))# 将JSON字符串转换为Python数据类型字典列表[{k:v,k:v},{k:v,k:v},{k:v,k:v}]
str = '[{"name": "张三", "age": 22}, {"name": "李四", "age": 13}, {"name": "王五", "age": 16}]'
json_str3 = json.loads(str)
print(json_str3)
print(type(json_str3))# 将JSON字符串转换为Python数据类型列表{k:v,k:v}
str2 = '{"name":"JayZhou","addr":"台北"}'
json_str4 = json.loads(str2)
print(json_str4)
print(type(json_str4))# 通过dumps和loads两个json包下的方法就可以将python中的字典或列表转换为json字符串

通过dumps和loads两个json包下的方法就可以将python中的字典或列表转换为json字符串

总结

1.json：是一种轻量级的数据交互格式，采用完全独立于编程语言的格式来存储和表示数据（就是字符串）

python语言有很大的优势是因为JSON可以直接和Python的字典或者字典列表进行无缝转换

2.json格式数据转化

        通过json.dumps(data)可以把python中的数据转化为json字符串

        data = json.dumps(data)

如果其中有中文可以带上：ensure_ascii=False参数来确保中文正常转换

        通过json.loads(data)方法把json数据转化为python中的列表或字典

        data = json.loads(data)

2.pyecharts模块介绍

如果想要做出数据可视化效果图，可以借助pyecharts模块来完成

概况： 

Echarts是个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可，而Python是门富有表达力的语言，很适合用于数据处理，当数据分析遇上数据可视化时pyecharts诞生了

pyecharts模块安装

使用在前面学过的pip命令即可快速安装PyEcharts模块

pip install pyecharts

总结

1.开发可视化图表使用的技术栈是：

        Echarts框架的Python版本：PyEcharts包

2.如何安装PyEcharts包：

        pip install pyecharts

3.如何查看官方示例：

        打开官方画廊：

        https://gallery.pyecharts.org/#/README

3.pyecharts快速入门

1.构建一个基础的折线图

2.使用全局配置项设置属性

1.构建一个基础的折线图

基础折线图

①导包，导入Line功能构建折线图对象

from pyecharts.charts import Line

②得到折线图对象

line = Line()

③添加x轴数

line.add_xaxis(["中国","美国","英国"])

⑤添加y轴数据

line.add_yaxis("GDP",[30,20,10])

⑥生成图表

line.render() # 生成图表后会在软件包内生成一个文件，运行这个文件就是生成的图表，可以运行文件也可以在文件右上角打开它

2.使用全局配置项设置属性

pyecharts有哪些配置选项

pyecharts模块中有很多的配置选项，常用到2个类别的选项

        全局配置选项（表结构）

        系列配置选项（数据）

全局配置选项 set_global_opts方法

这里全局配置选型可以通过set_global_opts方法来进行配置，相应的选项和选项的功能如下

3.示例

# ①导包，导入Line功能构建折线图对象
from pyecharts.charts import Line
#  导包，导入控制标题的包
from pyecharts.options import TitleOpts,LegendOpts,ToolboxOpts,VisualMapOpts# 得到折线图对象，Line对象
line = Line()# ③给折线图对象添加x轴数
line.add_xaxis(["中国","美国","英国"])# ④给折线图对象添加y轴数据
line.add_yaxis("GDP",[30,20,10])# ⑤设置全局变量配置项set_global_opts来设置
line.set_global_opts(# ctrl+p 可以查看方法中传递的参数title_opts=TitleOpts(title = "GDP展示",pos_left="center",pos_bottom="1%"),    # 控制标题及位置legend_opts=LegendOpts(is_show=True),   # 是否显示图例（默认显示）toolbox_opts=ToolboxOpts(is_show=True),  # 工具箱是否显示visualmap_opts=VisualMapOpts(is_show=True)  # 视觉映射是否显示
)# ⑥通过render方法，将代码生成为图像
line.render()

 运行成功后，会自动在包里生成一个文件

总结

1.pyecharts模块中有很多的配置选项，常用到三个类别的选项：

        全局配置选项

        系列配置选项

2.全局配置项能做什么？

        配置图表的标题

        配置图例

        配置鼠标移动效果

        配置工具栏

        等整体配置项

4.数据处理

1.能够通过json模块对数据进行处理

json可视化

根据json可视化掌握数据的层级关系

进入网站www.ab173.com

这是一个懒人软件，点击JSON相关、点击JSON视图

# 处理数据# 美国疫情数据
f_us = open("D:/2LFE/Desktop/Python/资料/可视化案例数据/折线图数据/美国.txt","r",encoding="utf-8")
us_data = f_us.read()   # 美国的全部内容# 小日本疫情数据
f_jp = open("D:/2LFE/Desktop/Python/资料/可视化案例数据/折线图数据/日本.txt","r",encoding="utf-8")
jp_data = f_jp.read()   # 日本的全部内容# 印度疫情数据
f_in = open("D:/2LFE/Desktop/Python/资料/可视化案例数据/折线图数据/日本.txt","r",encoding="utf-8")
in_data = f_in.read()   # 印度的全部内容# 去掉不合JSON规范的开头，每个国家的数据不规范的内容不相同，需查看文档进行改变
us_data = us_data.replace("jsonp_1629344292311_69436(","")
jp_data = jp_data.replace("jsonp_1629350871167_29498(","")
in_data = in_data.replace("jsonp_1629350745930_63180(","")# 去掉不合JSON规范的结尾，结尾不规范数据相同，注意变量名的修改
us_data = us_data[:-2] # 序列的切片
jp_data = jp_data[:-2] # 序列的切片
in_data = in_data[:-2] # 序列的切片# JSON转Python字典
us_dict = json.loads(us_data)
jp_dict = json.loads(jp_data)
in_dict = json.loads(in_data)# 获取trend key
us_trend_data = us_dict['data'][0]['trend']
jp_trend_data = jp_dict['data'][0]['trend']
in_trend_data = in_dict['data'][0]['trend']# 获取日期数据，用于x轴，取2020年（到314下标结束）
us_x_data = us_trend_data['updateDate'][:314]
jp_x_data = jp_trend_data['updateDate'][:314]
in_x_data = in_trend_data['updateDate'][:314]# 获取确诊数据，用于y轴，取2020年（到314下标结束）
us_y_data = us_trend_data['list'][0]['data'][:314]
jp_y_data = jp_trend_data['list'][0]['data'][:314]
in_y_data = in_trend_data['list'][0]['data'][:314]

5.生成图表

# 生成图表
line = Line()   # 构建折线图对象，Line()的图表对象# 添加x轴数据
line.add_xaxis(us_x_data)   # x轴是三个国家公用的，所以一个国家的就好# 添加y轴数据，y轴数据不共用，label_opts功能：当前这个图表中标签属性是否显示
line.add_yaxis("美国确诊人数", us_y_data, label_opts=LabelOpts(is_show=False))     # 添加美国的y轴数据
line.add_yaxis("日本确诊人数", jp_y_data, label_opts=LabelOpts(is_show=False))     # 添加日本的y轴数据
line.add_yaxis("印度确诊人数", in_y_data, label_opts=LabelOpts(is_show=False))     # 添加印度的y轴数据

6.设置全局选项

# 设置全局选项
line.set_global_opts(# 标题设置title_opts=TitleOpts(title="2020年美日印三国确诊人数对比折线图", pos_left="center", pos_bottom="1%")
)

 7.整体代码

# 演示可视化需求1：折线图开发
# 导入包
import json    # josn可视化包
from pyecharts.charts import Line   # 读取文件的函数，导入line功能
from pyecharts.options import TitleOpts, LabelOpts  # 标题设置Title包，系列属性LabelOpts包# 处理数据# 美国疫情数据
f_us = open("E:\python.learning\折线图数据\美国.txt","r",encoding="utf-8")
us_data = f_us.read()   # 美国的全部内容# 小日本疫情数据
f_jp = open("E:\python.learning\折线图数据\日本.txt","r",encoding="utf-8")
jp_data = f_jp.read()   # 日本的全部内容# 印度疫情数据
f_in = open("E:\python.learning\折线图数据\印度.txt","r",encoding="utf-8")
in_data = f_in.read()   # 印度的全部内容# 去掉不合JSON规范的开头，每个国家的数据不规范的内容不相同，需查看文档进行改变
us_data = us_data.replace("jsonp_1629344292311_69436(","")
jp_data = jp_data.replace("jsonp_1629350871167_29498(","")
in_data = in_data.replace("jsonp_1629350745930_63180(","")# 去掉不合JSON规范的结尾，结尾不规范数据相同，注意变量名的修改
us_data = us_data[:-2] # 序列的切片
jp_data = jp_data[:-2] # 序列的切片
in_data = in_data[:-2] # 序列的切片# JSON转Python字典
us_dict = json.loads(us_data)
jp_dict = json.loads(jp_data)
in_dict = json.loads(in_data)# 获取trend key
us_trend_data = us_dict['data'][0]['trend']
jp_trend_data = jp_dict['data'][0]['trend']
in_trend_data = in_dict['data'][0]['trend']# 获取日期数据，用于x轴，取2020年（到314下标结束）
us_x_data = us_trend_data['updateDate'][:314]
jp_x_data = jp_trend_data['updateDate'][:314]
in_x_data = in_trend_data['updateDate'][:314]# 获取确诊数据，用于y轴，取2020年（到314下标结束）
us_y_data = us_trend_data['list'][0]['data'][:314]
jp_y_data = jp_trend_data['list'][0]['data'][:314]
in_y_data = in_trend_data['list'][0]['data'][:314]# 生成图表
line = Line()   # 构建折线图对象，Line()的图表对象# 添加x轴数据
line.add_xaxis(us_x_data)   # x轴是三个国家公用的，所以一个国家的就好# 添加y轴数据，y轴数据不共用，label_opts功能：当前这个图表中标签属性是否显示
line.add_yaxis("美国确诊人数", us_y_data, label_opts=LabelOpts(is_show=False))     # 添加美国的y轴数据
line.add_yaxis("日本确诊人数", jp_y_data, label_opts=LabelOpts(is_show=False))     # 添加日本的y轴数据
line.add_yaxis("印度确诊人数", in_y_data, label_opts=LabelOpts(is_show=False))     # 添加印度的y轴数据# 设置全局选项
line.set_global_opts(# 标题设置title_opts=TitleOpts(title="2020年美日印三国确诊人数对比折线图", pos_left="center", pos_bottom="1%")
)# 调用render方法，生成图表
line.render()   # 折线图对象.render方法# 关闭文件对象
f_us.close()
f_in.close()
f_jp.close()

运行结果：

这篇关于Python学习从0到1 day18 Python可视化基础综合案例 1.折线图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！


http://www.chinasem.cn/article/844850。

相关文章

使用Python绘制蛇年春节祝福艺术图

使用Python绘制蛇年春节祝福艺术图

《使用Python绘制蛇年春节祝福艺术图》：本文主要介绍如何使用Python的Matplotlib库绘制一幅富有创意的“蛇年有福”艺术图,这幅图结合了数字,蛇形,花朵等装饰,需要的可以参考下... 目录1. 绘图的基本概念2. 准备工作3. 实现代码解析3.1 设置绘图画布3.2 绘制数字“2025”3.3
阅读更多...
python使用watchdog实现文件资源监控

python使用watchdog实现文件资源监控

《python使用watchdog实现文件资源监控》watchdog支持跨平台文件资源监控,可以检测指定文件夹下文件及文件夹变动,下面我们来看看Python如何使用watchdog实现文件资源监控吧... python文件监控库watchdogs简介随着Python在各种应用领域中的广泛使用，其生态环境也
阅读更多...
Python中构建终端应用界面利器Blessed模块的使用

Python中构建终端应用界面利器Blessed模块的使用

《Python中构建终端应用界面利器Blessed模块的使用》Blessed库作为一个轻量级且功能强大的解决方案,开始在开发者中赢得口碑,今天,我们就一起来探索一下它是如何让终端UI开发变得轻松而高... 目录一、安装与配置：简单、快速、无障碍二、基本功能：从彩色文本到动态交互1. 显示基本内容2. 创建链
阅读更多...
Java调用Python代码的几种方法小结

Java调用Python代码的几种方法小结

《Java调用Python代码的几种方法小结》Python语言有丰富的系统管理、数据处理、统计类软件包,因此从java应用中调用Python代码的需求很常见、实用,本文介绍几种方法从java调用Pyt... 目录引言Java core使用ProcessBuilder使用Java脚本引擎总结引言python
阅读更多...
python 字典d[k]中key不存在的解决方案

python 字典d[k]中key不存在的解决方案

《python字典d[k]中key不存在的解决方案》本文主要介绍了在Python中处理字典键不存在时获取默认值的两种方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,... 目录defaultdict：处理找不到的键的一个选择特殊方法__missing__有时候为了方便起见，
阅读更多...
使用Python绘制可爱的招财猫

使用Python绘制可爱的招财猫

《使用Python绘制可爱的招财猫》招财猫,也被称为“幸运猫”,是一种象征财富和好运的吉祥物,经常出现在亚洲文化的商店、餐厅和家庭中,今天,我将带你用Python和matplotlib库从零开始绘制一... 目录1. 为什么选择用 python 绘制？2. 绘图的基本概念3. 实现代码解析3.1 设置绘图画
阅读更多...
Python pyinstaller实现图形化打包工具

Python pyinstaller实现图形化打包工具

《Pythonpyinstaller实现图形化打包工具》：本文主要介绍一个使用PythonPYQT5制作的关于pyinstaller打包工具,代替传统的cmd黑窗口模式打包页面,实现更快捷方便的... 目录1.简介2.运行效果3.相关源码1.简介一个使用python PYQT5制作的关于pyinstall
阅读更多...
使用Python实现大文件切片上传及断点续传的方法

使用Python实现大文件切片上传及断点续传的方法

《使用Python实现大文件切片上传及断点续传的方法》本文介绍了使用Python实现大文件切片上传及断点续传的方法,包括功能模块划分（获取上传文件接口状态、临时文件夹状态信息、切片上传、切片合并）、整... 目录概要整体架构流程技术细节获取上传文件状态接口获取临时文件夹状态信息接口切片上传功能文件合并功能小
阅读更多...
python实现自动登录12306自动抢票功能

python实现自动登录12306自动抢票功能

《python实现自动登录12306自动抢票功能》随着互联网技术的发展,越来越多的人选择通过网络平台购票,特别是在中国,12306作为官方火车票预订平台,承担了巨大的访问量,对于热门线路或者节假日出行... 目录一、遇到的问题？二、改进三、进阶–展望总结一、遇到的问题？1.url-正确的表头：就是首先ur
阅读更多...
基于Python实现PDF动画翻页效果的阅读器

基于Python实现PDF动画翻页效果的阅读器

《基于Python实现PDF动画翻页效果的阅读器》在这篇博客中,我们将深入分析一个基于wxPython实现的PDF阅读器程序,该程序支持加载PDF文件并显示页面内容,同时支持页面切换动画效果,文中有详... 目录全部代码代码结构初始化 UI 界面加载 PDF 文件显示 PDF 页面页面切换动画运行效果总结主
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2