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疫情可视化1

思来想去，虽然很忙，但还是挤时间针对这次肺炎疫情写个Python大数据分析系列博客，包括网络爬虫、可视化分析、GIS地图显示、情感分析、舆情分析、主题挖掘、威胁情报溯源、知识图谱、预测预警及AI和NLP应用等。希望该系列线上远程教学对您有所帮助，也希望早点战胜病毒，武汉加油、湖北加油、全国加油。待到疫情结束樱花盛开，这座英雄的城市等你们来。

第一篇文章将分享腾讯疫情实时数据抓取，获取全国各地和贵州省各地区的实时数据，并将数据存储至本地，最后调用Maplotlib和Seaborn绘制中国各地区、贵州省各城市、新增人数的图形。希望这篇可视化分析文章对您有所帮助，也非常感谢参考文献中老师的分享，一起加油，战胜疫情！如果您有想学习的知识或建议，可以给作者留言~

代码下载地址：https://github.com/eastmountyxz/Wuhan-data-analysis
CSDN下载地址：https://download.csdn.net/download/Eastmount/12239638

文章目录

一.Python实时数据爬取
二.Matplotlib绘制全国各地区柱状图
三.数据存储及Seaborn绘制全国各地区柱状图
四.Seaborn绘制全国各地区对比柱状图
五.Seaborn绘制疫情趋势图及湖北省内外对比图
六.Seaborn绘制其他图形及分析
七.贵州省可视化分析
八.总结

同时推荐前面作者另外五个Python系列文章。从2014年开始，作者主要写了三个Python系列文章，分别是基础知识、网络爬虫和数据分析。2018年陆续增加了Python图像识别和Python人工智能专栏。

Python基础知识系列：Python基础知识学习与提升
Python网络爬虫系列：Python爬虫之Selenium+BeautifulSoup+Requests
Python数据分析系列：知识图谱、web数据挖掘及NLP
Python图像识别系列：Python图像处理及图像识别
Python人工智能系列：Python人工智能及知识图谱实战

一.Python实时数据爬取

我们的目标网站是腾讯新闻网实时数据，其原理主要是通过Requests获取Json请求，从而得到各省、各市的疫情数据，这里推荐三篇原理文章，也强烈推荐大家阅读许老师（天元浪子）的博客。

爬虫目标网站：

https://news.qq.com/zt2020/page/feiyan.htm

推荐参考文章：

Python实战：抓肺炎疫情实时数据，画2019-nCoV疫情地图 - 许老师-
用Python抓新型冠状病毒肺炎疫情数据，绘制全国疫情分布图 - shineych老师
2020Python开发者日：爬虫框架的技术实现与模块应用的经验分享 - 许老师

第一步分析网站
通过浏览器“审查元素”查看源代码及“网络”反馈的消息，如下图所示：

对应的响应信息如下所示：

第二步发送请求并获取Json数据
通过分析url地址、请求方法、参数及响应格式，可以获取Json数据，注意url需要增加一个时间戳。下面代码展示了获取数据的键值及34个省份。

# -*- coding: utf-8 -*-

#------------------------------------------------------------------------------
# 第一步：抓取数据
# 参考文章：许老师博客 https://blog.csdn.net/xufive/article/details/104093197
#------------------------------------------------------------------------------
import time, json, requests
# 抓取腾讯疫情实时json数据
url = ‘https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5&callback=&_=%d’%int(time.time()*1000)
data = json.loads(requests.get(url=url).json()[‘data’])
print(data)
print(data.keys())

# 统计省份信息(34个省份湖北广东河南浙江湖南安徽…)
num = data[‘areaTree’][0][‘children’]
print(len(num))
for item in num:
print(item[‘name’],end=" “) # 不换行
else:
print(”\n") # 换行

输出结果如下图所示，其顺序按照确诊人数排序。

第三步获取湖北省疫情数据
接着通过 num[0][‘children’] 获取湖北省的疫情数据，代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

# 显示湖北省数据
hubei = num[0][‘children’]
for data in hubei:
print(data)

同样的方法可以获取各省份的数据，比如 num[1][‘children’] 表示广东省疫情数据，我们设置循环就能获取所有数据。其数据包括当日数据（today）和累计数据（total），confirm表示确诊、suspect表示疑似、dead表示死亡、heal表示治愈。

我们将所抓取的数据和真实的数据进行对比，武汉截止2月13日下午4点，新增确诊人数13436、累计确诊32994，发现是完全一致的。

{'name': '武汉', 
'today': {'confirm': 13436, 'suspect': 0, 'dead': 0, 'heal': 0, 'isUpdated': True}, 
'total': {'confirm': 32994, 'suspect': 0, 'dead': 1036, 'heal': 1915, 'showRate': False, 
          'showHeal': False, 'deadRate': 3.14, 'healRate': 5.8}}

 
   
   
   
   
 
   
   
   
   
    
    
    
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    3
    
    
    
    4

第四步获取各省确诊人数
注意，初始化每个省份人数为0，然后循环累加该省所有城市的确诊人数，调用 city_data[‘total’][‘confirm’] 获取各城市的确诊数据。

# -*- coding: utf-8 -*-

# 显示湖北省数据
hubei = num[0][‘children’]
for item in hubei:
print(item)
else:
print("\n")

# 解析数据(确诊疑似死亡治愈)
total_data = { }
for item in num:
if item[‘name’] not in total_data:
total_data.update({ item[‘name’]:0})
for city_data in item[‘children’]:
total_data[item[‘name’]] +=int(city_data[‘total’][‘confirm’])
print(total_data)
# {‘湖北’: 48206, ‘广东’: 1241, ‘河南’: 1169, ‘浙江’: 1145, ‘湖南’: 968, …, ‘澳门’: 10, ‘西藏’: 1}

输出结果如下图所示：

接下来我们分享可视化画图。

二.Matplotlib绘制全国各地区柱状图

首先，我们调用Matplotlib绘制全国各地区的确诊人数柱状图，帮助大家回忆其基本用法。total_data为字典变量键值对，比如{‘湖北’: 48206, ‘广东’: 1241,…}

# -*- coding: utf-8 -*-

#------------------------------------------------------------------------------
# 第一步：抓取数据
#------------------------------------------------------------------------------
import time, json, requests
# 抓取腾讯疫情实时json数据
url = ‘https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5&callback=&_=%d’%int(time.time()*1000)
data = json.loads(requests.get(url=url).json()[‘data’])
print(data)
print(data.keys())

# 显示湖北省数据
hubei = num[0][‘children’]
for item in hubei:
print(item)
else:
print("\n")

#------------------------------------------------------------------------------
# 第二步：绘制柱状图
#------------------------------------------------------------------------------
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘SimHei’] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams[‘axes.unicode_minus’] = False #用来正常显示负号

#获取数据
names = total_data.keys()
nums = total_data.values()
print(names)
print(nums)

# 绘图
plt.figure(figsize=[10,6])
plt.bar(names, nums, width=0.3, color=‘green’)

# 设置标题
plt.xlabel(“地区”, fontproperties=‘SimHei’, size=12)
plt.ylabel(“人数”, fontproperties=‘SimHei’, rotation=90, size=12)
plt.title(“全国疫情确诊数对比图”, fontproperties=‘SimHei’, size=16)
plt.xticks(list(names), fontproperties=‘SimHei’, rotation=-45, size=10)
# 显示数字
for a, b in zip(list(names), list(nums)):
plt.text(a, b, b, ha=‘center’, va=‘bottom’, size=6)
plt.show()

输出结果如下图所示：

那么，如果我想获取累计确诊人数、新增确诊人数、死亡人数和治愈人数，并进行可视化展示，怎么办呢？只需要简单替换参数即可。

city_data[‘total’][‘confirm’] 确诊人数
city_data[‘total’][‘suspect’] 疑似人数
city_data[‘total’][‘dead’] 死亡人数
city_data[‘total’][‘heal’] 治愈人数
city_data[‘today’][‘confirm’] 新增确诊人数

# -*- coding: utf-8 -*-

# 显示湖北省数据
hubei = num[0][‘children’]
for item in hubei:
print(item)
else:
print("\n")

# 解析确诊数据
total_data = { }
for item in num:
if item[‘name’] not in total_data:
total_data.update({ item[‘name’]:0})
for city_data in item[‘children’]:
total_data[item[‘name’]] +=int(city_data[‘total’][‘confirm’])
print(total_data)
# {‘湖北’: 48206, ‘广东’: 1241, ‘河南’: 1169, ‘浙江’: 1145, ‘湖南’: 968, …, ‘澳门’: 10, ‘西藏’: 1}

# 解析疑似数据
total_suspect_data = { }
for item in num:
if item[‘name’] not in total_suspect_data:
total_suspect_data.update({ item[‘name’]:0})
for city_data in item[‘children’]:
total_suspect_data[item[‘name’]] +=int(city_data[‘total’][‘suspect’])
print(total_suspect_data)

# 解析死亡数据
total_dead_data = { }
for item in num:
if item[‘name’] not in total_dead_data:
total_dead_data.update({ item[‘name’]:0})
for city_data in item[‘children’]:
total_dead_data[item[‘name’]] +=int(city_data[‘total’][‘dead’])
print(total_dead_data)

# 解析治愈数据
total_heal_data = { }
for item in num:
if item[‘name’] not in total_heal_data:
total_heal_data.update({ item[‘name’]:0})
for city_data in item[‘children’]:
total_heal_data[item[‘name’]] +=int(city_data[‘total’][‘heal’])
print(total_heal_data)

# 解析新增确诊数据
total_new_data = { }
for item in num:
if item[‘name’] not in total_new_data:
total_new_data.update({ item[‘name’]:0})
for city_data in item[‘children’]:
total_new_data[item[‘name’]] +=int(city_data[‘today’][‘confirm’]) # today
print(total_new_data)

plt.figure(figsize=[10,6])
plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘SimHei’] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams[‘axes.unicode_minus’] = False #用来正常显示负号

#-----------------------------1.绘制确诊数据-----------------------------------
p1 = plt.subplot(221)

# 获取数据
names = total_data.keys()
nums = total_data.values()
print(names)
print(nums)
print(total_data)
plt.bar(names, nums, width=0.3, color=‘green’)

# 设置标题
plt.ylabel(“确诊人数”, rotation=90)
plt.xticks(list(names), rotation=-60, size=8)
# 显示数字
for a, b in zip(list(names), list(nums)):
plt.text(a, b, b, ha=‘center’, va=‘bottom’, size=6)
plt.sca(p1)

#-----------------------------2.绘制新增确诊数据-----------------------------------
p2 = plt.subplot(222)
names = total_new_data.keys()
nums = total_new_data.values()
print(names)
print(nums)
plt.bar(names, nums, width=0.3, color=‘yellow’)
plt.ylabel(“新增确诊人数”, rotation=90)
plt.xticks(list(names), rotation=-60, size=8)
# 显示数字
for a, b in zip(list(names), list(nums)):
plt.text(a, b, b, ha=‘center’, va=‘bottom’, size=6)
plt.sca(p2)

#-----------------------------3.绘制死亡数据-----------------------------------
p3 = plt.subplot(223)
names = total_dead_data.keys()
nums = total_dead_data.values()
print(names)
print(nums)
plt.bar(names, nums, width=0.3, color=‘blue’)
plt.xlabel(“地区”)
plt.ylabel(“死亡人数”, rotation=90)
plt.xticks(list(names), rotation=-60, size=8)
for a, b in zip(list(names), list(nums)):
plt.text(a, b, b, ha=‘center’, va=‘bottom’, size=6)
plt.sca(p3)

#-----------------------------4.绘制治愈数据-----------------------------------
p4 = plt.subplot(224)
names = total_heal_data.keys()
nums = total_heal_data.values()
print(names)
print(nums)
plt.bar(names, nums, width=0.3, color=‘red’)
plt.xlabel(“地区”)
plt.ylabel(“治愈人数”, rotation=90)
plt.xticks(list(names), rotation=-60, size=8)
for a, b in zip(list(names), list(nums)):
plt.text(a, b, b, ha=‘center’, va=‘bottom’, size=6)
plt.sca(p4)
plt.show()

输出如下图所示，但是Matplotlib画图不太美观，接下来分享Seaborn可视化。

三.数据存储及Seaborn绘制全国各地区柱状图

Seaborn是在Matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。

安装：pip install seaborn

1.文件写入

# -*- coding: utf-8 -*-
#------------------------------------------------------------------------------
# 第一步：抓取数据
#------------------------------------------------------------------------------
import time, json, requests
# 抓取腾讯疫情实时json数据
url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5&callback=&_=%d'%int(time.time()*1000)
data = json.loads(requests.get(url=url).json()['data'])
print(data)
print(data.keys())

# 显示湖北省数据
hubei = num[0][‘children’]
for item in hubei:
print(item)
else:
print("\n")

#------------------------------------------------------------------------------
# 第二步：存储数据至CSV文件
#------------------------------------------------------------------------------
names = list(total_data.keys()) # 省份名称
num1 = list(total_data.values()) # 确诊数据
num2 = list(total_suspect_data.values()) # 疑似数据(全为0)
num3 = list(total_dead_data.values()) # 死亡数据
num4 = list(total_heal_data.values()) # 治愈数据
num5 = list(total_new_data.values()) # 新增确诊病例
print(names)
print(num1)
print(num2)
print(num3)
print(num4)
print(num5)

# 获取当前日期命名(2020-02-13-all.csv)
n = time.strftime("%Y-%m-%d") + “-all.csv”
fw = open(n, ‘w’, encoding=‘utf-8’)
fw.write(‘province,confirm,dead,heal,new_confirm\n’)
i = 0
while i<len(names):
fw.write(names[i]+’,’+str(num1[i])+’,’+str(num3[i])+’,’+str(num4[i])+’,’+str(num5[i])+’\n’)
i = i + 1
else:
print(“Over write file!”)
fw.close()

存储成功之后，如下图所示。

对应腾讯的数据，如下图所示：

2.Seaborn绘制柱状图

# -*- coding: utf-8 -*-
#------------------------------------------------------------------------------
# 第三步：调用Seaborn绘制柱状图
#------------------------------------------------------------------------------
import time
import matplotlib
import numpy as np
import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
n = time.strftime("%Y-%m-%d") + “-all.csv”
data = pd.read_csv(n)

# 设置窗口
fig, ax = plt.subplots(1,1)
print(data[‘province’])

# 设置绘图风格及字体
sns.set_style(“whitegrid”,{ ‘font.sans-serif’:[‘simhei’,‘Arial’]})

# 绘制柱状图
g = sns.barplot(x=“province”, y=“confirm”, data=data, ax=ax,
palette=sns.color_palette(“hls”, 8))

# 在柱状图上显示数字
i = 0
for index, b in zip(list(data[‘province’]), list(data[‘confirm’])):
g.text(i+0.05, b+0.05, b, color=“black”, ha=“center”, va=‘bottom’, size=6)
i = i + 1

# 设置Axes的标题
ax.set_title(‘全国疫情最新情况’)

# 设置坐标轴文字方向
ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), rotation=-60)

# 设置坐标轴刻度的字体大小
ax.tick_params(axis=‘x’,labelsize=8)
ax.tick_params(axis=‘y’,labelsize=8)

plt.show()

显示结果如下图所示：

四.Seaborn绘制全国各地区对比柱状图

如果需要显示多个数据对比，则需要使用下面的代码。由于Seaborn能够进行按类别分组绘图，我们需要将抓取的数据存储为如下图所示的文件，才能将数据绘制在同一张图中。

# -*- coding: utf-8 -*-
#------------------------------------------------------------------------------
# 第一步：抓取数据
#------------------------------------------------------------------------------
import time, json, requests
# 抓取腾讯疫情实时json数据
url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5&callback=&_=%d'%int(time.time()*1000)
data = json.loads(requests.get(url=url).json()['data'])
print(data)
print(data.keys())

# 显示湖北省数据
hubei = num[0][‘children’]
for item in hubei:
print(item)
else:
print("\n")

# 获取当前日期命名(2020-02-13-all.csv)
n = time.strftime("%Y-%m-%d") + “-all-4db.csv”
fw = open(n, ‘w’, encoding=‘utf-8’)
fw.write(‘province,tpye,data\n’)
i = 0
while i<len(names):
fw.write(names[i]+’,confirm,’+str(num1[i])+’\n’)
fw.write(names[i]+’,dead,’+str(num3[i])+’\n’)
fw.write(names[i]+’,heal,’+str(num4[i])+’\n’)
fw.write(names[i]+’,new_confirm,’+str(num5[i])+’\n’)
i = i + 1
else:
print(“Over write file!”)
fw.close()

#------------------------------------------------------------------------------
# 第三步：调用Seaborn绘制柱状图
#------------------------------------------------------------------------------
import time
import matplotlib
import numpy as np
import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
n = time.strftime("%Y-%m-%d") + “-all-4db.csv”
data = pd.read_csv(n)

# 设置窗口
fig, ax = plt.subplots(1,1)
print(data[‘province’])

# 设置绘图风格及字体
sns.set_style(“whitegrid”,{ ‘font.sans-serif’:[‘simhei’,‘Arial’]})

# 绘制柱状图
g = sns.barplot(x=“province”, y=“data”, hue=“tpye”, data=data, ax=ax,
palette=sns.color_palette(“hls”, 8))

# 设置Axes的标题
ax.set_title(‘全国疫情最新情况’)

# 设置坐标轴文字方向
ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), rotation=-60)

# 设置坐标轴刻度的字体大小
ax.tick_params(axis=‘x’,labelsize=8)
ax.tick_params(axis=‘y’,labelsize=8)

plt.show()

此时绘制如下图所示：

但是当数据很小时，其柱状图无法很好地显示，建议采用以下方法处理：

归一化处理
湖北省外和湖北省内对比

# -*- coding: utf-8 -*-
#------------------------------------------------------------------------------
# 第三步：调用Seaborn绘制柱状图
#------------------------------------------------------------------------------
import time
import matplotlib
import numpy as np
import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
n = time.strftime("%Y-%m-%d") + “-all-4db-2no.csv”
data = pd.read_csv(n)

# 设置窗口
fig, ax = plt.subplots(1,1)
print(data[‘province’])

# 设置绘图风格及字体
sns.set_style(“whitegrid”,{ ‘font.sans-serif’:[‘simhei’,‘Arial’]})

# 绘制柱状图
g = sns.barplot(x=“province”, y=“data”, hue=“tpye”, data=data, ax=ax,
palette=sns.color_palette(“hls”, 8))

# 设置Axes的标题
ax.set_title(‘全国疫情最新情况’)

# 设置坐标轴文字方向
ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), rotation=-60)

# 设置坐标轴刻度的字体大小
ax.tick_params(axis=‘x’,labelsize=8)
ax.tick_params(axis=‘y’,labelsize=8)

plt.show()

替换成新增确诊病例的对比图如下所示。

五.Seaborn绘制疫情趋势图及湖北省内外对比图

1.湖北省内外对比图
在做数据分析过程中，我们通常需要对数据进行预处理或加工，下面将数据划分为湖北省内和湖北省外，再绘制对应的对比图。

# -*- coding: utf-8 -*-
#------------------------------------------------------------------------------
# 第三步：调用Seaborn绘制柱状图
#------------------------------------------------------------------------------
import time
import matplotlib
import numpy as np
import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv(“2020-02-13-all-4db-2no.csv”)

# 设置窗口
fig, ax = plt.subplots(1,1)
print(data[‘province’])

# 设置绘图风格及字体
sns.set_style(“whitegrid”,{ ‘font.sans-serif’:[‘simhei’,‘Arial’]})

# 绘制柱状图
g = sns.barplot(x=“province”, y=“data”, hue=“tpye”, data=data, ax=ax,
palette=sns.color_palette(“hls”, 8))

# 设置Axes的标题
ax.set_title(‘全国疫情最新情况’)

# 设置坐标轴文字方向
ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels())

# 设置坐标轴刻度的字体大小
ax.tick_params(axis=‘x’,labelsize=8)
ax.tick_params(axis=‘y’,labelsize=8)

plt.show()

输出结果如下图所示：

2.疫情趋势图
该部分代码是在许老师的文章基础上修改。

# -*- coding: utf-8 -*-
# 参考文章：许老师博客 https://blog.csdn.net/xufive/article/details/104093197
import time, json, requests
from datetime import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates

# 抓取腾讯疫情实时json数据
def catch_daily():
url = ‘https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=wuwei_ww_cn_day_counts&callback=&_=%d’%int(time.time()*1000)
data = json.loads(requests.get(url=url).json()[‘data’])
data.sort(key=lambda x:x[‘date’])

date_list = list() # 日期
confirm_list = list() # 确诊
suspect_list = list() # 疑似
dead_list = list() # 死亡
heal_list = list() # 治愈
for item in data:
    month, day = item['date'].split('/')
    date_list.append(datetime.strptime('2020-%s-%s'%(month, day), '%Y-%m-%d'))
    confirm_list.append(int(item['confirm']))
    suspect_list.append(int(item['suspect']))
    dead_list.append(int(item['dead']))
    heal_list.append(int(item['heal']))
return date_list, confirm_list, suspect_list, dead_list, heal_list

# 绘制每日确诊和死亡数据
def plot_daily():

date_list, confirm_list, suspect_list, dead_list, heal_list = catch_daily() # 获取数据

plt.figure('2019-nCoV疫情统计图表', facecolor='#f4f4f4', figsize=(10, 8))
plt.title('2019-nCoV疫情曲线', fontsize=20)

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False    #用来正常显示负号

plt.plot(date_list, confirm_list, 'r-', label='确诊')
plt.plot(date_list, confirm_list, 'rs')
plt.plot(date_list, suspect_list, 'b-',label='疑似')
plt.plot(date_list, suspect_list, 'b*')
plt.plot(date_list, dead_list, 'y-', label='死亡')
plt.plot(date_list, dead_list, 'y+')
plt.plot(date_list, heal_list, 'g-', label='治愈')
plt.plot(date_list, heal_list, 'gd')

plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%m-%d')) # 格式化时间轴标注
plt.gcf().autofmt_xdate() # 优化标注（自动倾斜）
plt.grid(linestyle=':') # 显示网格
plt.legend(loc='best') # 显示图例
plt.savefig('2019-nCoV疫情曲线.png') # 保存为文件
plt.show()

if name == ‘main’:
plot_daily()

输出结果如下图所示，疑似人数开始下降。武汉加油，中国必胜！

六.Seaborn绘制其他图形及分析

作者这里仅补充绘图语法，更多分析结果（死亡数-治愈数）请读者进行。同时，读者可以增加数据量，全国所有城市的数据，可能绘制的图形更为丰满。

参考作者前文：[知识图谱实战篇] 二.Json+Seaborn可视化展示电影实体

KDE图
sns.jointplot(x=“dead”, y=“heal”, data=data, kind=“kde”, space=0, color="#6AB27B")

# -*- coding: utf-8 -*-
#------------------------------------------------------------------------------
# 第四步：调用Seaborn绘制其他图形
#------------------------------------------------------------------------------
import time
import matplotlib
import numpy as np
import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv(‘2020-02-13-all.csv’)

plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘SimHei’] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams[‘axes.unicode_minus’] = False #用来正常显示负号

# 设置窗口
fig, ax = plt.subplots(1,1)
print(data[‘province’])

# 设置Axes的标题
ax.set_title(‘全国疫情最新情况’)

# 设置坐标轴刻度的字体大小
ax.tick_params(axis=‘x’,labelsize=8)
ax.tick_params(axis=‘y’,labelsize=8)

# 设置绘图风格及字体
sns.set_style(“whitegrid”,{ ‘font.sans-serif’:[‘simhei’,‘Arial’]})

# 六角形
#sns.jointplot(x=“dead”, y=“heal”, data=data, color=“b”, kind=‘hex’)

# KDE 图
sns.jointplot(x=“dead”, y=“heal”, data=data, kind=“kde”, space=0, color="#6AB27B")

# 散点图+KDE 图
# g = (sns.jointplot(x=“dead”, y=“heal”, data=data, color=“k”).plot_joint(sns.kdeplot, zorder=0, n_levels=6))

plt.show()

显示如下图所示：

六角形
sns.jointplot(x=“dead”, y=“heal”, data=data, color=“b”, kind=‘hex’)

散点图
sns.jointplot(x=“dead”, y=“heal”, data=data, color=“b”, s=50, kind=‘scatter’, space = 0.1, size = 8, ratio = 5)

回归图
sns.jointplot(x=“dead”, y=“heal”, data=data, color=“b”, kind=‘reg’)

散点图+KDE 图
g = (sns.jointplot(x=“dead”, y=“heal”, data=data, color=“k”).plot_joint(sns.kdeplot, zorder=0, n_levels=6))

七.贵州省可视化分析

接着我们抓取某一个省的数据，比如贵州省。

# -*- coding: utf-8 -*-
#------------------------------------------------------------------------------
# 第一步：抓取数据
#------------------------------------------------------------------------------
import time, json, requests
# 抓取腾讯疫情实时json数据
url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5&callback=&_=%d'%int(time.time()*1000)
data = json.loads(requests.get(url=url).json()['data'])
print(data)
print(data.keys())

# 统计省份信息(34个省份湖北广东河南浙江湖南安徽…)
num = data[‘areaTree’][0][‘children’]
print(len(num))

# 获取贵州下标
k = 0
for item in num:
print(item[‘name’],end=" “) # 不换行
if item[‘name’] in “贵州”:
print(”")
print(item[‘name’], k)
break
k = k + 1
print("") # 换行

# 显示贵州省数据
gz = num[k][‘children’]
for item in gz:
print(item)
else:
print("\n")

输出结果如下图所示：

添加解析数据和存储文件，完整代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
#------------------------------------------------------------------------------
# 第一步：抓取数据
#------------------------------------------------------------------------------
import time, json, requests
# 抓取腾讯疫情实时json数据
url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5&callback=&_=%d'%int(time.time()*1000)
data = json.loads(requests.get(url=url).json()['data'])
print(data)
print(data.keys())

# 统计省份信息(34个省份湖北广东河南浙江湖南安徽…)
num = data[‘areaTree’][0][‘children’]
print(len(num))

# 显示贵州省数据
gz = num[k][‘children’]
for item in gz:
print(item)
else:
print("\n")

#------------------------------------------------------------------------------
# 第二步：解析数据
#------------------------------------------------------------------------------
# 解析确诊数据
total_data = { }
for item in gz:
if item[‘name’] not in total_data:
total_data.update({ item[‘name’]:0})
total_data[item[‘name’]] = item[‘total’][‘confirm’]
print(‘确诊人数’)
print(total_data)
# {‘贵阳’: 33, ‘遵义’: 25, ‘毕节’: 22, ‘黔南州’: 17, ‘六盘水’: 10, ‘铜仁’: 10, ‘黔东南州’: 10, ‘黔西南州’: 4, ‘安顺’: 4}

# 解析疑似数据
total_suspect_data = { }
for item in gz:
if item[‘name’] not in total_suspect_data:
total_suspect_data.update({ item[‘name’]:0})
total_suspect_data[item[‘name’]] = item[‘total’][‘suspect’]
print(‘疑似人数’)
print(total_suspect_data)

# 解析死亡数据
total_dead_data = { }
for item in gz:
if item[‘name’] not in total_dead_data:
total_dead_data.update({ item[‘name’]:0})
total_dead_data[item[‘name’]] = item[‘total’][‘dead’]
print(‘死亡人数’)
print(total_dead_data)

# 解析治愈数据
total_heal_data = { }
for item in gz:
if item[‘name’] not in total_heal_data:
total_heal_data.update({ item[‘name’]:0})
total_heal_data[item[‘name’]] = item[‘total’][‘heal’]
print(‘治愈人数’)
print(total_heal_data)

# 解析新增确诊数据
total_new_data = { }
for item in gz:
if item[‘name’] not in total_new_data:
total_new_data.update({ item[‘name’]:0})
total_new_data[item[‘name’]] = item[‘today’][‘confirm’] # today
print(‘新增确诊人数’)
print(total_new_data)

#------------------------------------------------------------------------------
# 第三步：存储数据至CSV文件
#------------------------------------------------------------------------------
names = list(total_data.keys()) # 省份名称
num1 = list(total_data.values()) # 确诊数据
num2 = list(total_suspect_data.values()) # 疑似数据(全为0)
num3 = list(total_dead_data.values()) # 死亡数据
num4 = list(total_heal_data.values()) # 治愈数据
num5 = list(total_new_data.values()) # 新增确诊病例
print(names)
print(num1)
print(num2)
print(num3)
print(num4)
print(num5)

# 获取当前日期命名(2020-02-13-gz.csv)
n = time.strftime("%Y-%m-%d") + “-gz.csv”
fw = open(n, ‘w’, encoding=‘utf-8’)
fw.write(‘province,confirm,dead,heal,new_confirm\n’)
i = 0
while i<len(names):
fw.write(names[i]+’,’+str(num1[i])+’,’+str(num3[i])+’,’+str(num4[i])+’,’+str(num5[i])+’\n’)
i = i + 1
else:
print(“Over write file!”)
fw.close()

完整输出内容如下所示：

dict_keys(['lastUpdateTime', 'chinaTotal', 'chinaAdd', 'isShowAdd', 'chinaDayList', 'chinaDayAddList', 'dailyNewAddHistory', 'dailyDeadRateHistory', 'confirmAddRank', 'areaTree', 'articleList'])
34
湖北 广东 河南 浙江 湖南 安徽 江西 江苏 重庆 山东 四川 黑龙江 北京 上海 福建 河北 陕西 广西 海南 云南 贵州 
贵州 20

{ ‘name’: ‘贵阳’, ‘today’: { ‘confirm’: 4, ‘suspect’: 0, ‘dead’: 0, ‘heal’: 0, ‘isUpdated’: True}, ‘total’: { ‘confirm’: 33, ‘suspect’: 0, ‘dead’: 0, ‘heal’: 4, ‘showRate’: False, ‘showHeal’: True, ‘deadRate’: 0, ‘healRate’: 12.12}}
{ ‘name’: ‘遵义’, ‘today’: { ‘confirm’: 0, ‘suspect’: 0, ‘dead’: 0, ‘heal’: 0, ‘isUpdated’: False}, ‘total’: { ‘confirm’: 25, ‘suspect’: 0, ‘dead’: 0, ‘heal’: 1, ‘showRate’: False, ‘showHeal’: True, ‘deadRate’: 0, ‘healRate’: 4}}
{ ‘name’: ‘毕节’, ‘today’: { ‘confirm’: 0, ‘suspect’: 0, ‘dead’: 0, ‘heal’: 0, ‘isUpdated’: True}, ‘total’: { ‘confirm’: 22, ‘suspect’: 0, ‘dead’: 0, ‘heal’: 4, ‘showRate’: False, ‘showHeal’: True, ‘deadRate’: 0, ‘healRate’: 18.18}}
{ ‘name’: ‘黔南州’, ‘today’: { ‘confirm’: 0, ‘suspect’: 0, ‘dead’: 0, ‘heal’: 0, ‘isUpdated’: True}, ‘total’: { ‘confirm’: 17, ‘suspect’: 0, ‘dead’: 0, ‘heal’: 5, ‘showRate’: False, ‘showHeal’: True, ‘deadRate’: 0, ‘healRate’: 29.41}}
{ ‘name’: ‘六盘水’, ‘today’: { ‘confirm’: 0, ‘suspect’: 0, ‘dead’: 0, ‘heal’: 0, ‘isUpdated’: True}, ‘total’: { ‘confirm’: 10, ‘suspect’: 0, ‘dead’: 1, ‘heal’: 3, ‘showRate’: False, ‘showHeal’: True, ‘deadRate’: 10, ‘healRate’: 30}}
{ ‘name’: ‘铜仁’, ‘today’: { ‘confirm’: 0, ‘suspect’: 0, ‘dead’: 0, ‘heal’: 0, ‘isUpdated’: False}, ‘total’: { ‘confirm’: 10, ‘suspect’: 0, ‘dead’: 0, ‘heal’: 5, ‘showRate’: False,

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SpringMVC4零配置--web.xml hanqunfeng springmvc4
servlet3.0+规范后，允许servlet，filter，listener不必声明在web.xml中，而是以硬编码的方式存在，实现容器的零配置。 ServletContainerInitializer：启动容器时负责加载相关配置 package javax.servlet; import java.util.Set; public interface ServletContainer
《开源框架那些事儿21》：巧借力与借巧力 j2eetop 框架 UI
同样做前端UI，为什么有人花了一点力气，就可以做好？而有的人费尽全力，仍然错误百出？我们可以先看看几个故事。故事1：巧借力，乌鸦也可以吃核桃有一个盛产核桃的村子，每年秋末冬初，成群的乌鸦总会来到这里，到果园里捡拾那些被果农们遗落的核桃。核桃仁虽然美味，但是外壳那么坚硬，乌鸦怎么才能吃到呢？原来乌鸦先把核桃叼起，然后飞到高高的树枝上，再将核桃摔下去，核桃落到坚硬的地面上，被撞破了，于是，
JQuery EasyUI 验证扩展可怜的猫 jquery easyui 验证
最近项目中用到了前端框架-- EasyUI，在做校验的时候会涉及到很多需要自定义的内容，现把常用的验证方式总结出来，留待后用。以下内容只需要在公用js中添加即可。使用类似于如下： <input class="easyui-textbox" name="mobile" id="mobile&
架构师之httpurlconnection----------读取和发送(流读取效率通用类) nannan408
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Jquery性能优化 r361251 JavaScript jquery
一、注意定义jQuery变量的时候添加var关键字这个不仅仅是jQuery，所有javascript开发过程中，都需要注意，请一定不要定义成如下： $loading = $('#loading'); //这个是全局定义，不知道哪里位置倒霉引用了相同的变量名，就会郁闷至死的二、请使用一个var来定义变量如果你使用多个变量的话，请如下方式定义： . 代码如下: var page
在eclipse项目中使用maven管理依赖 tjj006 eclipse maven
概览: 如何导入maven项目至eclipse中建立自有Maven Java类库服务器建立符合maven代码库标准的自定义类库 Maven在管理Java类库方面有巨大的优势，像白衣所说就是非常“环保”。我们平时用IDE开发都是把所需要的类库一股脑的全丢到项目目录下，然后全部添加到ide的构建路径中，如果用了SVN/CVS，这样会很容易就把
中国天气网省市级联页面 x125858805 级联
1、页面及级联js <%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN"> &l

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