生成折线图【Python思路】

# 第一步:导包
from pyecharts.charts import Line


# 第二步:得到折线图对象
line = Line()


# 第三步:打开数据文件 (数据为JSON格式)
f = open("D:/text.txt","r",encoding=UTF-8)
data = f.read()



# 第四步:根据需求处理数据文件,例如:首尾去掉不需要的内容
data = data.replace("213xa41232_2231","")	#首行的旧数据,替换成新数据
data = data[:-2]	#切片操作,去除最后两个字符


# 第五步:将JSON数据转Python字典(提前导包)
import json
dict_data = json.loads(data)



# 第六步:获取字典中的关键字,例如:trend
trend_data = dict_data['data'][0]['trend']

生成折线图【Python思路】_第1张图片

第七步:进一步获取数据,生成X轴,Y轴(不显示数字)from pyecharts.options import LabelOpts

X_data = trend_data['updateDate'][:314]
Y_data = trend_data['list'][0]['data'][:314]

line.add_xaxis(X_data)
line.add_yaxis("确诊人数",Y_data,label_opts=LabelOpts(is_show=False))

注:数据的获取,取决于字典的结构

生成折线图【Python思路】_第2张图片

# 第八步:设置全局变量(提前导包)
from pyecharts.options import TitleOpts,LegendOpts,ToolboxOpts,VisualMapOpts
line.set_global_opts
(

	#设置标题
	title_opts =TitleOpts("2020确诊人数",pos_left="center",pos_bottom="1%"),

	#图例展示
	legend_opts=LegendOpts(is_show=True),

	#工具箱展示
	toolbox_opts=ToolboxOpts(is_show=True),

	#视觉映射展示
	visualmap_opts=VisualMapOpts(is_show=True)


)


# 第九步:生成图表
line.render()


# 第十步:关闭文件
f.close()

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