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各人好，我是Python进阶者。

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。

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。

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：

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：

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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。

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。