python如何绘制疫情图

python中进行图表绘制的库主要有两个：matplotlib 和 pyecharts， 相比较而言：

matplotlib中提供了BaseMap可以用于地图的绘制，但是个人觉得其绘制的地图不太美观，而且安装相较而言有点麻烦。

pyecharts是基于百度开源的js库echarts而来，其最大的特点是：安装简单、使用也简单。

所以决定使用pyecharts来绘制地图。

1.安装pyecharts

如果有anaconda环境，可用 pip install pyecharts 命令安装pyecharts。

由于我们要绘制中国的疫情地图，所以还要额外下载几个地图。地图文件被分成了三个Python包，分别为：

全球国家地图: echarts-countries-pypkg

安装命令：pip install echarts-countries-pypkg

中国省级地图: echarts-china-provinces-pypkg

安装命令：pip install echarts-china-provinces-pypkg

中国市级地图: echarts-china-cities-pypkg

安装命令：pip install echarts-china-cities-pypkg

2.导包。

绘制地图时我们根据自己需要导入需要的包，在pyecharts的官方文档 https://pyecharts.org/#/ 中详细列出了绘制各种图表的的方法及参数含义，而且提供了各种图标的demo，方便我们更好地使用pyecharts。

from pyecharts.charts import Mapfrom pyecharts import options as opts

3.代码

# 用于保存城市名称和确诊人数map_data = []for i in china : print(i) # 获得省份名称 province = i['name'] print('province:',province) province_confirm = i['total']['confirm'] # 保存省份名称和该省确诊人数 map_data.append((i['name'],province_confirm))c = ( # 声明一个map对象 Map() # 添加数据 .add('确诊', map_data, 'china') # 设置标题和颜色 .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='全国疫情图'), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(split_number=6,is_piecewise=True, pieces=[{'min':1,'max':9,'label':'1-9人','color':'#ffefd7'},{'min':10,'max':99,'label':'10-99人','color':'#ffd2a0'},{'min':100,'max':499,'label':'100-499人','color':'#fe8664'},{'min':500,'max':999,'label':'500-999人','color':'#e64b47'},{'min':1000,'max':9999,'label':'1000-9999人','color':'#c91014'},{'min':10000,'label':'10000人及以上','color':'#9c0a0d'} ])) )# 生成html文件c.render('全国实时疫情.html')

运行成功后就可以在工程目录下发现一个名为“全国实时疫情”的html文件，打开就可以看到我们绘制的疫情图啦！！

全部代码(包含保存到数据库，爬取数据、绘制疫情图)：

#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-import jsonimport requestsimport pymysql# 装了anaconda的可以pip install pyecharts安装pyechartsfrom pyecharts.charts import Map,Geofrom pyecharts import options as optsfrom pyecharts.globals import GeoType,RenderType# 绘图包参加网址https://pyecharts.org/#/zh-cn/geography_chartsid = 432coon = pymysql.connect(user=’root’, password=’root’, host=’127.0.0.1’, port=3306, database=’yiqing’,use_unicode=True, charset='utf8')cursor = coon.cursor()url='https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5'resp=requests.get(url)html=resp.json()data=json.loads(html['data'])time = data['lastUpdateTime']data_info = time.split(’ ’)[0]detail_time = time.split(’ ’)[1]# 获取json数据的全国省份疫情情况数据china=data['areaTree'][0]['children']# 用于保存城市名称和确诊人数map_data = []for i in china : print(i) # 获得省份名称 province = i['name'] print('province:',province) province_confirm = i['total']['confirm'] # 保存省份名称和该省确诊人数 map_data.append((i['name'],province_confirm)) # 各省份下有各市，获取各市的疫情数据 for child in i['children']: print(child) # 获取城市名称 city = child['name'] print('city:',city) # 获取确诊人数 confirm = int(child['total']['confirm']) # 获取疑似人数 suspect = int(child['total']['suspect']) # 获取死亡人数 dead = int(child['total']['dead']) # 获取治愈人数 heal = int(child['total']['heal']) # 插入数据库中 cursor.execute('INSERT INTO city(id,city,confirm,suspect,dead,heal,province,date_info,detail_time) VALUES (%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)', (id, city, confirm, suspect, dead, heal, province, data_info, detail_time)) id = id + 1 coon.commit()c = ( # 声明一个map对象 Map() # 添加数据 .add('确诊', map_data, 'china') # 设置标题和颜色 .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='全国疫情图'), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(split_number=6,is_piecewise=True, pieces=[{'min':1,'max':9,'label':'1-9人','color':'#ffefd7'},{'min':10,'max':99,'label':'10-99人','color':'#ffd2a0'},{'min':100,'max':499,'label':'100-499人','color':'#fe8664'},{'min':500,'max':999,'label':'500-999人','color':'#e64b47'},{'min':1000,'max':9999,'label':'1000-9999人','color':'#c91014'},{'min':10000,'label':'10000人及以上','color':'#9c0a0d'} ])) )# 生成html文件c.render('全国实时疫情.html')## china_total='确诊' + str(data['chinaTotal']['confirm'])+ '疑似' + str(data['chinaTotal']['suspect'])+ '死亡' + str(data['chinaTotal']['dead']) + '治愈' + str(data['chinaTotal']['heal']) + '更新日期' + data['lastUpdateTime']# print(china_total)

以上就是python如何绘制疫情图的详细内容，更多关于python绘制疫情图的资料请关注好吧啦网其它相关文章！