Python基础第九篇(Python可视化的开发)

文章目录

  • 一、json数据格式
    • (1).转换案例代码
    • (2).读出结果
  • 二、pyecharts模块介绍
  • 三、pyecharts模块入门
    • (1).pyecharts模块安装
    • (2).pyecharts模块操作
      • (1).代码
      • (2).读出结果
  • 四、数据处理
  • 五、创建最终折线图

本篇博客将把你带入Python开发的世界,尤其是与json数据格式和pyecharts模块相关的知识。我们将从json数据的格式和转换开始,深入探讨Python语言如何处理这种常用的数据格式。博客的后半部分将集中在pyecharts模块,首先介绍它的基本功能,然后通过实例教学,全面展示如何使用这个强大的绘图库制作折线图。在最后一部分,我们将将这些理论知识运用到实际的数据处理过程中,并创建出自己的折线图。无论你是Python的初学者,还是想增进对这两个主题理解的资深开发者,我相信这篇博客都会为你提供有价值的信息。让我们开始吧!

一、json数据格式

**Python基础第九篇(Python可视化的开发)_第1张图片
Python基础第九篇(Python可视化的开发)_第2张图片
json中的数据格式与Python相似看作字典就好也可以是列表中嵌套字典
Python基础第九篇(Python可视化的开发)_第3张图片
Python基础第九篇(Python可视化的开发)_第4张图片

(1).转换案例代码

代码如下(示例):

"""

演示json数据转换Python数据
"""
import json

# 准备一个列表,将数据转换成jsin类型
date=[{"id":"张三","age":35},{"id":"李四","age":25},{"id":"王五","age":29}]
json_str=json.dumps(date,ensure_ascii=False)
print(json_str)
print(type(json_str))
# 准备一个字典,将字典转成json
dates = {"id":"张三","age":35}
json_str=json.dumps(dates,ensure_ascii=False)
print(json_str)
print(type(json_str))
# 将json字符串数据转成python数据
s='[{"id":"张三","age":35},{"id":"李四","age":25},{"id":"王五","age":29}]'
l=json.loads(s)
print(l)
print(type(l))

(2).读出结果

代码如下(示例):

<class 'str'>
{"id": "张三", "age": 35}
<class 'str'>
[{'id': '张三', 'age': 35}, {'id': '李四', 'age': 25}, {'id': '王五', 'age': 29}]
<class 'list'>

二、pyecharts模块介绍

Python基础第九篇(Python可视化的开发)_第5张图片
pyecharts官网https://05x-docs.pyecharts.org/#/

三、pyecharts模块入门

Python基础第九篇(Python可视化的开发)_第6张图片

(1).pyecharts模块安装

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(2).pyecharts模块操作

(1).代码

代码如下(示例):

"""

演示pyecharts的基础入门
"""
# 导包
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.options import TitleOpts
# 创建一个折线图对象
line = Line()
# 给折线图对象添加x轴的数据
line.add_xaxis(["中国","美国","英国"])
# 给折线图对象添加y轴的数据
line.add_yaxis("GDP",[30,20,10])
# 设置全局配置项
line.set_global_opts(
    title_opts=TitleOpts(title="GDP展示",pos_left="center",pos_bottom="1%")

)
# 通过render方法,将代码生成为图像
line.render()

(2).读出结果

Python基础第九篇(Python可视化的开发)_第8张图片

四、数据处理

于专门处理数据的网站中处理例如:ab73.com
因不同网站的使用方法不同且数据不变展示,对于此步骤不做过多介绍

五、创建最终折线图

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