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软件测试/人工智能|Python数据可视化神器pyecharts教程(二)

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霍格沃兹测试开发Muller老师
发布于 2023-12-11 11:11:38
发布于 2023-12-11 11:11:38
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前言

上一篇文章,我们介绍了如何使用pyecharts展示带地图的数据分析结果,并且实际绘制了省份图和全国城市图,用于展示数据。本文我们继续来使用pyecharts绘制以地图为基础的图像。

绘制分段图

但是我们在绘制全国的图形时,没有考虑考虑到将不同级别的数据进行分层,比如每一段的颜色不一样,从低到高逐渐加深的层次,在VisualMapOpts参数下,加上is_piecewise=True参数,代码如下:

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AI代码解释
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from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.faker import Faker

c = (
    Map()
    .add("比亚迪", [list(z) for z in zip(Faker.provinces, Faker.values())], maptype= "china")
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="销售数据分段展示"),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200, is_piecewise=True), # 设置视觉映射选项,最大值为200,且采用分段型颜色映射
    )
)

# 渲染图表
c.render("销售数据分段展示分段.html")  # 将图表渲染为HTML文件

运行脚本,绘制的图像如下所示:

绘制连续图

有时候,我们需要的是连续的分层,并不指定某一段的数值,在我们的鼠标停留在不同的色度时,展示不一样的数据,要绘制这样的图形,我们只需要将上面分层的参数取消,即把is_piecewise=True去掉即可,代码如下:

代码语言:python
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AI代码解释
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from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.faker import Faker

c = (
    Map()
    .add("比亚迪", [list(z) for z in zip(Faker.provinces, Faker.values())], maptype="china")
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="销售数据展示连续"),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=300), # 设置视觉映射选项,最大值为200
    )
)

# 渲染图表
c.render("销售数据展示连续.html")  # 将图表渲染为HTML文件

运行代码,绘制的图像在浏览器展开如下图:

绘制世界地图

当我们的企业做大做强之后,可能业务是遍及全球的,所以进行全球范围内的数据分析也必不可少,要绘制世界地图,我们就需要在add函数中设置maptype=world,代码如下:

代码语言:python
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AI代码解释
复制
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.faker import Faker

c = (
    Map()
    .add("比亚迪", [list(z) for z in zip(Faker.country, Faker.values())], maptype="world")
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="世界地图"),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200),
    )
)

# 渲染图表
c.render("世界地图.html")

运行代码,生成的HTML文件在浏览器中打开如下图:

总结

本文主要介绍了使用pyecharts绘制详细的带地图的数据图,我们在绘制图像时,可以绘制分段的数据分析图,也可以绘制连续的数据分析图,当然我们的范围也可以扩大为世界范围,希望本文能够帮到大家!

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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