构建数据可视化（基于Echarts,python)
构建数据可视化（基于Echarts,python)
本文目录：
一、写在前面的题外话
二、数据可视化概念
三、用Python matplotlib库绘制数据可视化图
四、基于Echarts构建大数据可视化
4.1、安装echarts.js
4.2、数据可视化折线图制作
4.2.1、基础折线图
4.2.2、改善折线图
4.2.3、平滑折线图
4.2.4、虚线折线图
4.2.5、阶梯折线图
4.2.6、面积折线图
4.3、数据可视化柱状图制作
4.4、数据可视化极坐标柱状图制作
一、写在前面的题外话
我们无法决定一个人的出现，也无法决定一个人的离开，你或许能做的，就是珍惜不期而遇的惊喜。前世的缘分，今生的相遇，来生的回眸。
任何类型的关系（朋友、亲戚。。。），有心者，必有所累，无心者，亦无所谓。情出自愿，不谈亏欠，一念起，天涯咫尺；一念灭，咫尺天涯。
每个人性格不同，人生经历也不同，如果因为环境等因素造成无法正常相处，不如选择礼貌退场，找回原来的自己，把别人还于人海，互不打扰。
没有谁的人生是经过铺垫顺畅无阻的，都不容易，你觉得别人比你过得好，只是因为你不曾看见他（她）疲惫不堪却不得不坚持的另一面。半生风雨半身寒，一杯浊酒敬流年，回首过往半生路，七分酸楚三分甜。
世界上，每个人都是独一无二，无可替代的。所以我们才会在不知不觉中被某件微不足道的小事物牵引，记起某个人，某个声音，某个别人的故事。。。
《再无一人恰似我》 作者：弘一法师 李叔同
旧人不知我近况，
新人不知我过往。
纵你阅人何其多，
再无一人恰似我。
逆境清醒
2023.8.27
二、数据可视化概念
数据可视化：
数据可视化是指将数据转换为图表、图形或其它形式的视觉元素，以帮助人们更好地理解和分析数据。它可以展示数据的模式、趋势、关联性和规律，有助于人们从数据中发现埋藏的价值和见解，从而更好地做出决策和行动。数据可视化涉及到多种技术和工具，包括图表、地图、网络图、热力图等。它已经成为数据分析和商业智能领域中非常重要的一部分。
实现数据可视化需要注意的事项：
- 选择合适的图表类型：不同类型的数据要使用不同类型的图表来展示。比如，使用折线图来展示趋势数据，使用饼图来展示占比数据。
- 确定数据的重点：为了呈现数据的重点，需要确保视觉元素的排列、颜色、和大小等符合数据的重点。
- 保持简洁：不要在图表中添加太多的信息，将信息保持简洁，易于理解和阅读。
- 使用色彩有效：对比色和相关色可以帮助读者更好地理解数据。不过，要避免使用过多的颜色，这会分散读者注意力。
- 选择合适的字体：使用易于阅读的字体，并确保字体大小足够大，以便读者可以轻松地阅读数据。
- 保持一致性：确保数据可视化的元素（如颜色、字体、大小）在整个视觉化项目中保持一致。
三、用Python matplotlib库绘制数据可视化图
#-*- coding: UTF-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
mpl.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"]=False
import matplotlib.pyplot as plt
labels = ['糯米糍', '雪梅娘', '八宝饭', '驴打滚', '甜薄撑']
values = [20, 30, 25, 15, 10]
colors = ['lightskyblue', 'yellowgreen', 'gold', 'orange', 'lightcoral']
plt.pie(values, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
plt.axis('equal')
plt.show()在上述代码中，我们使用了plt.pie()函数来绘制图形。
其中，
labels参数指定了每个扇形图的标签，
values参数指定了每个扇形图所占的值，
colors参数指定了每个扇形图的颜色，
autopct参数指定了每个扇形图所占的比例的显示方式，
startangle参数指定了起始角度。
最后，我们使用plt.axis('equal')来保证扇形图是一个正圆。
通过调用plt.show()来展示扇形图。
四、基于Echarts构建大数据可视化
4.1、安装echarts.js
我们需要先安装echarts,
下载地址：https://archive.apache.org/dist/echarts/5.4.3/
或者在页面代码里加入：
4.2、数据可视化折线图制作
4.2.1、基础折线图
2022年1月-2023年7月广东居民消费价格指数同比走势图
代码如下：
折线图数据集中在小范围内，效果不明显，我们调整一下代码：
4.2.2、改善折线图
2022年1月-2023年7月广东居民消费价格指数同比走势图
代码如下：
我们将折线图改成平滑折线图：
4.2.3、平滑折线图
2022年1月-2023年7月广东居民消费价格指数同比走势图
代码如下：
4.2.4、虚线折线图
2022年1月-2023年7月广东居民消费价格指数同比走势图
4.2.5、阶梯折线图
2022年1月-2023年7月广东居民消费价格指数同比走势图
4.2.6、面积折线图
2022年1月-2023年7月广东居民消费价格指数同比走势图
4.3、数据可视化柱状图制作
4.4、数据可视化极坐标柱状图制作
大数据文章：
- 大数据（一）定义、特性
- 大数据（二）大数据行业相关统计数据
- 大数据（三）大数据相关的职位
- 基于Echarts构建大数据可视化大屏
- 大数据（四）主流大数据技术
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