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Python-Pyecharts 数据可视化学习(数据来源:丁香园)

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简介:
本课程专注于使用Python和Pyecharts进行数据可视化,通过丁香园提供的数据集,学员将掌握如何创建美观且交互性强的数据图表。 目录 一、数据准备 二、疫情地图 2.1 全国疫情地图 2.2 湖北省疫情地图 三、疫情增长趋势图效果图文件:pycharts_city.txt 一、数据准备 爬取丁香园的数据并保存。使用当前日期作为文件名,将实时统计数据存储在data目录下。 ```python import json import re import requests from datetime import date today = date.today().strftime(%Y%m%d) # 例如:20231004 def crawl_dxy_data(): 爬取丁香园的实时统计数据,并将其保存在data目录下,文件名以当前日期命名。 ```

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客服
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  • Python-Pyecharts
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    本课程专注于使用Python和Pyecharts进行数据可视化,通过丁香园提供的数据集,学员将掌握如何创建美观且交互性强的数据图表。 目录 一、数据准备 二、疫情地图 2.1 全国疫情地图 2.2 湖北省疫情地图 三、疫情增长趋势图效果图文件:pycharts_city.txt 一、数据准备 爬取丁香园的数据并保存。使用当前日期作为文件名,将实时统计数据存储在data目录下。 ```python import json import re import requests from datetime import date today = date.today().strftime(%Y%m%d) # 例如:20231004 def crawl_dxy_data(): 爬取丁香园的实时统计数据,并将其保存在data目录下,文件名以当前日期命名。 ```
  • Pyecharts.zip
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    本资源包提供了使用Python的Pyecharts库进行数据可视化的教程和示例代码,帮助用户快速上手并掌握图表创建技巧。 文中介绍了完整的绘制全球地图的方法。我打算直接调用腾讯API来创建实时动态地图,并且分析数据后绘制了玫瑰图和雷达图。
  • Python疫情PyEcharts
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    本课程聚焦于使用Python进行疫情数据分析和可视化,深入讲解利用PyEcharts库创建动态图表的技术,帮助学员掌握疫情数据展示的专业技能。 一:数据准备阶段此次数据所有来源均从这两个地方得到: 1. 腾讯各省份市的疫情接口; 2. 腾讯疫情历史每日数据接口和国外疫情数据接口。 二:工具和环境: IDE:Pycharm 第三方模块: 1. json 主要功能:处理接口数据; 2. requests 主要功能:获取接口数据; 3. pandas 主要功能:将数据保存为csv; 4. datetime 主要功能:文件保存时间; 5. pyecharts 版本 1.7.0,主要功能:数据可视化制作地图等。 环境 python3.7 浏览器:Chrome 三:具体功能实现: 1. 数据获取 def get_data(self):
  • Pythonpyecharts使用详解
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    本教程深入浅出地讲解了如何利用Python库PyEcharts进行高效的数据可视化操作,涵盖图表创建、配置调整及应用实例分享。 本段落详细介绍了Python 数据可视化库pyecharts的使用方法,并通过示例代码进行了深入讲解。内容对于学习或工作中需要数据可视化的读者具有参考价值。希望对大家有所帮助。
  • Pythonpyecharts使用详解
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    本文章详细介绍如何使用Python库PyEcharts进行数据可视化,包括安装方法、基本概念以及具体案例展示。帮助读者快速掌握利用PyEcharts创建美观图表的技术。 pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。ECharts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库,主要用于数据可视化。实际上,pyecharts 就是 Echarts 与 Python 的对接工具。使用 pyecharts 可以生成独立的网页,并且可以在 Flask 和 Django 中集成使用。该库包含多种图表类型,如柱状图、3D 柱状图、箱形图和漏斗图等。
  • pandas分析与pyecharts的财报
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    本项目利用Python的Pandas库进行财务报表的数据分析,并结合Pyecharts实现美观的数据可视化展示。 财报数据可视化可以通过使用pandas进行数据分析,并利用pyecharts实现图表的绘制。这种方法能够有效地帮助用户理解和解读复杂的财务报表数据。
  • 【练】04-利用pyecharts进行项目
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    本教程是关于使用Python库Pyecharts进行数据可视化的实践教学。通过具体项目的操作,帮助学习者掌握如何将数据转化为直观图表,提升数据分析能力。适合对数据可视化感兴趣的初学者和进阶用户。 同学们,请利用提供的数据在中国地图上展示每个省的高考人数或大学数量!提取码是m53j。
  • Python大屏全面资料(pyecharts+pymysql+BeautifulSoup)
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    本资料深入讲解使用Python进行数据可视化的技术,涵盖pyecharts图表绘制、pymysql数据库操作及BeautifulSoup网页解析等内容。适合初学者快速上手与进阶学习。 一、摘要主要内容:本段落主要介绍Python数据可视化的应用,特别是大屏展示技术;适用人群包括Python初学者、数据分析师以及希望从事数据分析工作的人员;准备软件有Anaconda(包含Spyder用于代码编写)或Pycharm及Navicat Premium 12(数据库管理工具)。 二、内容: 1. 使用Pyecharts库创建图表; 2. 数据库连接,其中包括如何使用bartest.py文件进行数据库的链接操作; 3. 大屏看板的设计与实现,重点在于监控中心的应用展示; 三、所需使用的Python库包括:pyecharts(用于生成各种类型的动态图表)、pymysql(处理MySQL数据库的操作)、BeautifulSoup(解析HTML和XML文档)及operator。
  • Python
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    Python数据可视化简介:探索如何运用Python编程语言的强大工具库(如Matplotlib、Seaborn等)来创建各类图表与图形,使数据分析更为直观易懂。 Python可视化是指将数据以图形或图像形式展示的过程,这有助于我们更好地理解复杂的数据结构与模式,并在数据分析及科学计算领域发挥重要作用。多种强大的库支持这一过程,例如Matplotlib、Seaborn、Plotly 和 Bokeh。 其中,Matplotlib 是 Python 最基础的绘图库之一,提供丰富的 2D 和 3D 图表类型,包括线图、散点图、直方图和饼状图等。通过其pyplot模块,用户可以创建交互式的图形窗口,并定制每个细节以满足特定需求。 Jupyter Notebook 是一个开源 Web 应用程序,允许我们在浏览器中编写和运行包含代码、文本、图像及多媒体的文档,非常适合数据探索与可视化工作。在 Jupyter Notebook 中直接执行 Python 代码可实时查看结果并进行迭代调整。 Seaborn 基于 Matplotlib 的高级库,提供更美观的默认样式以及方便的数据绑定功能,简化了多变量数据的可视化过程。例如,`sns.lineplot()` 和 `sns.scatterplot()` 可用于绘制具有统计信息的线图和散点图;而 `sns.heatmap()` 则可以生成热力图。 Plotly 和 Bokeh 是两个用于交互式可视化的库,能够创建可在网页上分享的动态图表。Plotly 提供易于使用的 API 以创建各种复杂的交互式图表,Bokeh 则专注于高性能、大数据量可视化,并特别适用于实时数据展示。 在名为 Python-Visualisations-main 的项目中可能包含多个示例代码或教程,用于演示如何使用这些库进行数据可视化工作。例如文件 `scatter_matrix.ipynb` 可能会介绍如何利用 Seaborn 或 Pandas 的 `scatter_matrix()` 函数来展示散点图矩阵;而另一个名为 `interactive_plot.py` 的文件可能涉及 Plotly 或 Bokeh 使用,展示创建可缩放、可拖动交互式图表的方法。 Python 提供了丰富的可视化工具,无论你是数据分析师、科学家还是工程师都能找到适合自己的方法呈现数据。通过 Jupyter Notebook 这些工具的使用变得更加直观高效,使 Python 成为数据可视化的首选语言之一。深入学习和实践这些技术可以帮助提升数据分析洞察力,并将复杂的数据故事生动地展现出来。