pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。 Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。主要用于数据可视化。
本文主要是用pycharts中的Geo绘制中国地图，在图中显示出各个地区的人均销售额
传入的数据形如：[('上海'，30), ('北京',50), ... ...]
li=[]
for i,row in filtered.iterrows():
li.append((row['city'],int(row['per_capita'])))
geo = Geo("sales per capita", "city", title_color="#fff", title_pos="center", width=1200, height=600, background_color='#404a59')
attr, value = geo.cast(li)
geo.add("", attr, value, visual_range=[187, 820], visual_text_color="#fff", symbol_size=15, is_visualmap=True)
geo.show_config()
geo.render()
geo = Geo("全国主要城市空气质量", "data from pm2.5", title_color="#fff", title_pos="center", width=1200, height=600,
background_color='#404a59')
attr, value = geo.cast(li)
geo.add("", attr, value, type="heatmap", is_visualmap=True, visual_range=[200, 300], visual_text_color='#fff')
geo.show_config()
geo.render()
geo = Geo("全国主要城市空气质量", "data from pm2.5", title_color="#fff", title_pos="center",
width=1200, height=600, background_color='#404a59')
attr, value = geo.cast(li)
geo.add("", attr, value, type="effectScatter", is_random=True, effect_scale=5)
geo.show_config()
geo.render()
原来的包的问题是，经纬度非常不全，一旦有找不到的，就画不出来，方案一是把找不到的数据删掉再画
另一种办法是到百度地图api里把找不到的地方的经纬度加进原始的包里
搜索：百度地图api-》地图api示例-》地址解析
复制这些经纬度；
打开pyecharts包里的base.py，找到记录经纬度信息的地方，把刚才的经纬度信息补上去
如此便可以把所有数据都呈现在地图上了
如果我想动态选择年份（2013-2017）以及选择展现不同数据维度（人均消费额，总消费额）怎么办？
这里要介绍一个python的模板引擎jinja2，该引擎仿照Django设计。模板是文本，用于分离文档的形式和内容，具体的介绍和用法可以看下面两个链接
https://www.jb51.net/article/163962.htm
http://docs.jinkan.org/docs/jinja2/templates.html
最基本的方法是通过Template创建模板并且渲染
from jinja2 import Template
template = Template('Hello {{string}}!')
template.render(string='world')
除了普通的字符串变量，jinja2还支持列表，字典和对象，
{{ mydict['key'] }}
{{ mylist[3] }}
{{ mylist[myintvar] }}
{{ myobj.somemethod() }}
{{myobj.someattribute}}
于是我们可以通过创建一个字典，将不同年份不同维度的数据都放入字典中，在展示数据时，将指定数据传入模板
options={}
for year in range(2013, 2018):
options[year] = {}
filtered = grouped[grouped['year'] == year]
for dim in ('sales', 'per_capita'):
li = []
for i, row in filtered.iterrows():
li.append((row['city'], int(row[dim])))
if dim == 'per_capita':
geo = Geo(dim, "city （单位：元/人）", title_color="#fff", title_pos="center", width=1200, height=600,
background_color='#404a59')
attr, value = geo.cast(li)
geo.add("", attr, value, visual_range=[380, 450], visual_text_color="#fff", symbol_size=15, is_visualmap=True)
else:
geo = Geo(dim, "city （单位：百万）", title_color="#fff", title_pos="center", width=1200, height=600,
background_color='#404a59')
attr, value = geo.cast(li)
geo.add("", attr, value, visual_range=[10, 100], visual_text_color="#fff", symbol_size=15, is_visualmap=True)
options[year][dim] = geo._option
with open("template.html", encoding='utf-8') as f:
template = jinja2.Template(f.read())
html = template.render(data=json.dumps(options))
with open("city_chart.html", "w") as f:
f.write(html)
通过查看base.py里的render()可以看到传入模板的是self._option
def render(self, path="render.html"):
""" 渲染数据项，生成 html 文件
:param path:
生成 html 文件保存路径
"""
from pyecharts import temple as Tp
temple = Tp._temple
series = self._option.get("series")
for s in series:
if s.get('type') == "wordCloud":
temple = Tp._temple_wd
break
if s.get('type') == "liquidFill":
temple = Tp._temple_lq
break
my_option = json.dumps(self._option, indent=4, ensure_ascii=False)
__op = temple\
.replace("myOption", my_option)\
.replace("myWidth", str(self._width))\
.replace("myHeight", str(self._height))
try: # for Python3
with open(path, "w+", encoding="utf-8") as fout:
fout.write(__op)
except: # for Python2
with open(path, "w+") as fout:
fout.write(__op)
template亦可仿照temple.py
... ...
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。