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免费情侣作爱视频 基于百度疫情及时大数据发扬数据使用Pyecharts库制作省位舆图和轮播图

时间:2022-05-10 20:54 点击:59 次

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各人好,我是Python进阶者。

绪论

前几天有个学生娃子找我赞理做点可视化的功课,其实倒是也不难,合计挺有兴趣,这里拿出来给各人共享,主若是完成了轮播图的制作,显得功课魁伟上一些。这篇著述参考了黄伟大佬的著述:酷炫的移动图和轮播图,用pyecharts纵容做出来。

数据开首

领先是数据开首免费情侣作爱视频,来自百度疫情及时大数据发扬,如下图所示。

其实对于这页面上的数据蕴蓄,之前也有一篇著述写过的,这里不在赘述了,不错看这里:手把手教你用Python得回新冠疫情数据并进行可视化。

完结历程 新增感染病例

这里平直上代码和后果图免费情侣作爱视频,如下所示:

这些学校原定于周一因马丁·路德·金日而关闭,现在预计将于周二重新开放。该学区是新墨西哥州最大的学区,有73000多名学生--根据其网站免费情侣作爱视频,约占该州所有公立学校学生的四分之一。

from 免费情侣作爱视频pyecharts.charts import Map, Timeline from pyecharts import options as opts  # 准数据 shanxi_city = ["西安市", "延安市", "咸阳市", "渭南市", "安康市", "汉中市", "宝鸡市", "铜川市", "商洛市", "榆林市", "韩城市", "杨凌示范区"] shanxi_data = [46, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]  # 绘图陕西疫情舆图 map = (     Map()     .add('陕西省', [(i, j) for i, j in zip(shanxi_city, shanxi_data)], '陕西')     .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='陕西省新增感染病例疫情图'), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=50, is_piecewise=True)) )  # 渲染数据 map.render('陕西省新增感染病例疫情图.html') 

运转之后,得到的后果图如下所示:

现存病例

代码和上头差未几,只需要鼎新下数据即可,这里平直放后果图了免费情侣作爱视频,如下图所示:

累计病例

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颐养病例

代码和上头差未几,只需要鼎新下数据即可,这里平直放后果图了,如下图所示:

物化病例

代码和上头差未几,只需要鼎新下数据即可,这里平直放后果图了,如下图所示:

轮播图

这里给各人共享轮播后果图的代码,旨趣倒是不难,后头我方平直套用就行,代码如下:

from pyecharts.charts import Map, Timeline from pyecharts import options as opts  # 1. 准数据 shanxi_city = ["西安市", "延安市", "咸阳市", "渭南市", "安康市", "汉中市", "宝鸡市", "铜川市", "商洛市", "榆林市", "韩城市", "杨凌示范区"] xinzeng = [46, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] xianyou = [1747, 13,引导儿子上自己 11, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] leiji = [2094, 21, 31, 18, 26, 26, 13, 8, 7, 3, 1, 1] zhiyu = [304, 8, 20, 17, 26, 26, 13, 8, 7, 3, 1, 1] siwang = [3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]   # 2. 绘图新增疫情舆图:体式一 map1 = (     Map(init_opts=opts.InitOpts(width="700px", height="300px", theme="blue"))     .add('新增病例', [(i, j) for i, j in zip(shanxi_city, xinzeng)], '陕西')     .set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=50)) )  # 3. 绘图现存疫情舆图:体式二 map2 = (     Map()     .add('现存病例', [(i, j) for i, j in zip(shanxi_city, xianyou)], '陕西')     .set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=1750, is_piecewise=True)) )  # 4. 绘图累计疫情舆图:体式三 map3 = (     Map()     .add('累计病例', [(i, j) for i, j in zip(shanxi_city, leiji)], '陕西')     .set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=2100, is_piecewise=True)) )  # 5. 绘图颐养疫情舆图:体式四 map4 = (     Map()     .add('颐养病例', [(i, j) for i, j in zip(shanxi_city, zhiyu)], '陕西')     .set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=310, is_piecewise=True)) )  # 6. 绘图物化疫情舆图:体式五 map5 = (     Map()     .add('物化病例', [(i, j) for i, j in zip(shanxi_city, siwang)], '陕西')     .set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=3, is_piecewise=True)) )  # 7. 创建组合类对象 timeline = Timeline(init_opts=opts.InitOpts(width='720px', height='350px'))  # 8. 在组合对象中添加需要组合的图表对象  timeline.add(chart=map1, time_point="陕西省新增病例疫情图") timeline.add(chart=map2, time_point="陕西省现存病例疫情图") timeline.add(chart=map3, time_point="陕西省累计病例疫情图") timeline.add(chart=map4, time_point="陕西省颐养病例疫情图") timeline.add(chart=map5, time_point="陕西省物化病例疫情图") timeline.add_schema(is_auto_play=True, play_interval=2000)  # 9. 渲染数据 timeline.render('陕西省疫情轮播图.html') 

完结的后果图如下:

本体上它是动态的,我这里莫得转gif体式,看上去有点干巴,问题不大。

回顾

各人好,我是Python进阶者。这篇著述主要基于百度疫情及时大数据发扬数据,诈欺了Python中的可视化库pyecharts给各人共享了省位舆图的制作和轮播图的制作技术。

 

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