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制作全国疫情地图的Python踩坑经历

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简介:
本文记录了作者使用Python编程语言制作全国疫情地图过程中的挑战与解决方案,分享宝贵经验。 看了微信大牛用Python绘制全国疫情地图之后也想尝试一下。 基本步骤如下: 1. 安装环境; 2. 抓取数据; 3. 绘制地图; 4. 输出网页。 一、爬取数据 1)安装常用的python爬虫工具:beautifulsoup4和requests ```shell pip install requests pip install beautifulsoup4 ``` 2)找一个合适的数据源。这里使用的是getOnsInfo接口。 ```url https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h ```

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客服
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  • Python
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    本文记录了作者使用Python编程语言制作全国疫情地图过程中的挑战与解决方案,分享宝贵经验。 看了微信大牛用Python绘制全国疫情地图之后也想尝试一下。 基本步骤如下: 1. 安装环境; 2. 抓取数据; 3. 绘制地图; 4. 输出网页。 一、爬取数据 1)安装常用的python爬虫工具:beautifulsoup4和requests ```shell pip install requests pip install beautifulsoup4 ``` 2)找一个合适的数据源。这里使用的是getOnsInfo接口。 ```url https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h ```
  • Python新冠影响趋势
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    本项目利用Python数据分析和可视化库,如Pandas、Matplotlib等,制作了新冠疫情在不同地区的影响分布图以及疫情发展趋势图。通过这些图表,可以直观地了解各地疫情状况及其变化趋势。 使用Python绘制新型冠状病毒疫情地图与疫情曲线。通过读取腾讯接口获取数据,并利用matplotlib库进行可视化。
  • Python变化实例代码
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    本实例代码利用Python语言及matplotlib、pandas等库,展示如何获取并绘制全球新冠疫情变化的地图,帮助用户理解数据可视化技术。 本段落主要介绍了使用Python绘制全球疫情变化地图的实例代码,并详细解释了相关步骤。这些内容对于学习或工作具有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考这篇文章。
  • Python|用200行代码
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    本教程将指导读者利用Python语言和相关库,仅通过约200行代码高效创建一个互动式疫情分布地图。适合编程初学者进阶学习。 在关注疫情变化的同时,我们常常会看到各种各样的疫情地图。本段落将指导大家使用Python来制作这样的疫情地图。 文中代码采用Python编写,并需要以下库的支持: - bs4 - pyecharts(版本1.7.1) - pandas 一、导入所需的库: ```python import re from bs4 import BeautifulSoup from urllib.request import urlopen from pyecharts.charts import Map, Geo from pyecharts import options as opts ``` 二、获取数据源代码: 本段落的数据来源于丁香园网站,具体实现方式如下所示。
  • 在 Linux/Docker 中使用 System.Drawing.Common 分享
    优质
    本文记录了作者在Linux和Docker环境中使用System.Drawing.Common库遇到的问题及解决方法,希望能帮助到有类似需求的技术爱好者。 本段落介绍了在Linux Docker环境中使用System.Drawing.Common时遇到的问题,并通过两种方案详细讲解了如何解决这些问题。文章内容对学习或工作中遇到类似问题的人具有一定的参考价值。
  • JavaScript版中
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    JavaScript版中国疫情地图是一款基于Web技术实时展示中国各地新冠疫情数据的互动式地图应用,利用JavaScript语言开发,提供最新的感染病例、分布情况等信息。 中国疫情地图的JavaScript版本提供了一个动态更新的界面来展示中国的新冠疫情情况。该版本的地图能够实时显示各个地区的感染人数、治愈人数以及死亡人数,并且支持用户根据需要调整数据的时间范围,以便更好地观察疫情的发展趋势。 此外,这个项目也鼓励社区贡献和反馈,帮助持续优化和完善地图的功能与准确性。
  • MATLAB绘.md
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    本篇文章介绍了如何使用MATLAB软件来绘制疫情分布地图,详细讲解了数据处理、地理信息加载及可视化等步骤。 本段落档介绍了如何使用MATLAB绘制疫情地图的方法。通过利用MATLAB的绘图功能和相关数据资源,可以有效地展示不同地区的疫情分布情况。文中详细讲解了所需的步骤、代码示例以及可能遇到的问题解决方案,帮助读者更好地理解和应用这些技术来分析和可视化疫情信息。
  • 详解:使用PythonPyEcharts模块绘世界
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    本教程深入讲解如何利用Python语言及其PyEcharts库创建动态且交互性强的世界疫情地图,帮助用户直观理解全球疫情分布。 为了使用pyecharts进行疫情确诊人数的世界地图可视化展示,首先需要配置环境:Python版本需为3.6.x,并安装pyecharts 1.x(实际安装的版本可能是1.7.1)。请注意下载必要的配套资源。可以通过pip命令来自动安装最新版的pyecharts: ``` pip install pyecharts ``` 在使用pyecharts 1.x时,它不再自带地图 js 文件,用户需要手动安装对应的地图文件包。这些地图文件被分为三个Python包:全球国家地图、中国省级地图和中国市级地图。
  • 详解:使用PythonPyEcharts模块绘世界
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    本教程深入讲解如何运用Python的PyEcharts库来创建动态且交互性强的世界疫情地图,帮助用户直观理解数据。 首先需要进行环境配置:Python版本需为3.6.x,pyecharts版本应为1.x(此处使用的是1.7.1)。记得下载配套资源。