前言
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作者：小dull鸟
2020年高考已经落下帷幕，各地高考成绩近期陆续出来了，各大网站也都被各类高考信息刷屏，小编凑巧发现百度推出了“高考搜索大数据”网页，吸引了上亿人次浏览。
其中有一个高考报考迁移图很有意思，如下图所示：
第一步：整理数据
通过浏览器自带抓包工具得到数据接口：
https://voice.baidu.com/api/commonkvapi?aid=gaokao&data={"migration.list":{"descId":6}}&=返回的为json格式数据
接下来我们需要用python模拟爬取数据，原数据如上图，最后要把数据整理成字典格式，字典的键为省份，字典的值为该省考生最想去的前十个省份，格式如下：
{'青海': ['青海', '北京', '陕西', '江苏', '四川', '湖北', '上海', '甘肃', '山东', '重庆']}实现这一过程的python代码如下：
import requests
import json
url='https://voice.baidu.com/api/commonkvapi?aid=gaokao&data={"migration.list":{"descId":6}}&='
header = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0(Windows NT 6.1; Win64; x64; rv:69.0) Gecko/20100101 Firefox/69.0'
}
response = requests.get(url, headers=header)
results=json.loads(response.text)['data']['migration.list']
dict={}
for i in results:
top_10=[]
province=i['province']
for m in i['list'][2]['list'][:10]:
top_10.append(m['name'])
dict[province]=top_10
print(dict)第二步：用pyecharts画出迁徙图
本次用的是0.5.11版本的pyecharts
画迁徙图的公式为：
from pyecharts import GeoLines, Style
style = Style()
geo_style = style.add()
citylines = GeoLines("2020年全国高考报考迁徙图", **style.init_style)
citylines.add("迁徙图",[('北京','海南'),('北京','黑龙江'),('北京','西藏')],**geo_style)
citylines.render()把上面这段代码记住，以后需要画迁徙图直接往里面套就行了，下面给大家详细介绍一下参数作用：
1.style是图表初始化配置，例如图像大小、背景颜色、标题位置等；
2.style的add参数介绍：
is stack：是否堆积
is convert：x,y轴是否交换
is_legend_show:是否显示图例
legend_orient：图列方向，有'horizontal'（默认水平显示），'vertical'（垂直）可选
legend_pos：图例位置，有'left', 'center'（默认）, 'right'可选
legend_text_size/color：图例名称字体大小/颜色
is_x/yaxis_show：是否显示x/y轴
x/yaxis_interval：x/y轴标签的显示间隔
x/yaxis_min/max：x/y轴刻度最小值/最大值
x/yaxis_label_textsize/textcolor：x/y轴标签字体大小/颜色
xaxis_rotate：x轴标签旋转角度
is_splitline_show：是否显示网格线
is_label_show：是否显示标签
label_pos：标签的位置，有'top'(默认), 'left', 'right', 'bottom','inside','outside'可选
label_text_color/size：标签字体颜色/大小
is_random：是否随机排列颜色列表
label_color：自定义标签颜色
mark_point/line：标记点/线，默认有'min', 'max', 'average'可选。可自定义标记点线，具体格式如：[{'coord': [x, y], 'name': '目标标记点'}]，记住格式是一个列表
mark_point/line_symbol：标记点/线图形，默认为'pin'（点），有'circle'（圆形）, 'rect'（正方形）, 'roundRect'（圆角正方形）, 'triangle'（三角形）, 'diamond'（菱形）, 'pin'（点）, 'arrow'（箭头）可选
mark_point/line_symbolsize：标记点/线图形大小
mark_point/line_textcolor：标记点/线字体颜色3.citylines表示定义1个迁徙图对象，可以添加标题以及初始化图标样式；
4.citylines.add可以添加标签、路线图以及图形样式
公式代码生成图形如下：
很基础的图形，没有任何样式。
套上述公式完成本次迁徙图，代码如下：
from pyecharts import GeoLines, Style
style = Style(
title_color="#fff",
title_pos="center",
width=1200,
height=900,
background_color="#08192D")
geo_style = style.add(
legend_orient="vertical",
legend_pos="left",
legend_top = "center",
legend_text_color="#fff",
is_label_show=True,
line_curve=0.2,
line_opacity=0.6,
geo_effect_symbol="plane",
geo_effect_symbolsize=8,
label_pos="right",
label_formatter="{b}",
label_text_color="#eee",
symbol_size = 0.2,
label_text_size=8,
label_color=['#24936E','#6A4C9C','#0089A7','#BEC23F','#D0104C'])
citylines = GeoLines("2020年全国高考报考迁徙图", **style.init_style)
for city in list(dict.keys()):
line_=[]
for i in dict[city]:
line_.append(tuple((city,i)))
citylines.add("{0}".format(city),line_,**geo_style)
citylines.render()生成结果如下：
看起来有点乱，不过可以通过点击左边标签选择显示单个省份，以河南为例：
通过分析，发现各地的考生想留在本省的居多，最后，我还想对这些迁徙图的目的地省市的出现次数进行排名，代码如下：
re_list=[]
for city in list(dict.keys()):
re_list+=dict[city]
re_dict={}
for i in list(set(re_list)):
re_dict[i]=re_list.count(i)
attr=sorted(re_dict.items(),key=lambda k:k[1],reverse=True)
chart = Bar("最受喜爱省份排名", **style.init_style)
chart.add("", [i[0] for i in attr], [i[1] for i in attr], is_stack=True,xaxis_rotate=45)
chart.render('最受喜爱省份排名.html')图形如下：
通过上图我们可以看出，考生们一般偏爱东南沿海等发达城市，毕竟大城市好大学比较多，而且能够得到更多的见识。
