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本篇內(nèi)容介紹了“python如何根據(jù)json數(shù)據(jù)畫疫情分布地圖”的有關(guān)知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠?qū)W有所成!
演示
from pyecharts.charts import Map from pyecharts.options import VisualMapOpts map=Map() data=[ ("北京",99), ("上海",199), ("湖南",299), ("臺灣",199), ("安徽",299), ("廣州",399), ("湖北",599) ] map.add("地圖",data,"china") map.set_global_opts( visualmap_opts=VisualMapOpts( is_show=True ) ) map.render("1.html")
結(jié)果是
這里有個問題
is_show=True表示展示圖例,但是不準怎么辦?
這就需要手動校準范圍
from pyecharts.charts import Map from pyecharts.options import VisualMapOpts map=Map() data=[ ("北京",99), ("上海",199), ("湖南",299), ("臺灣",199), ("安徽",299), ("廣州",399), ("湖北",599) ] map.add("地圖",data,"china") map.set_global_opts( visualmap_opts=VisualMapOpts( is_show=True, is_piecewise=True, pieces=[ {"min": 1, "max": 9, "label": "1-9人", "color": "#CCFFFF"}, {"min": 10, "max": 99, "label": "10-99人", "color": "#FFFF99"}, {"min": 100, "max": 499, "label": "100-499人", "color": "#FF9966"}, {"min": 500, "max": 999, "label": "500-999人", "color": "#FF6666"}, {"min": 1000, "max": 9999, "label": "1000-9999人", "color": "#CC3333"}, {"min": 10000, "label": "10000以上", "color": "#990033"}, ] ) ) map.render("1.html")
結(jié)果是
這樣就可以了
再解釋一下顏色的設(shè)置
這樣就可以查詢相應(yīng)的顏色
演示
利用json在線在線解析工具可以看到
那么我們就可以知道該怎么去提取
#從字典中取出省份數(shù)據(jù) province_data_list=data_dict["areaTree"][0]["children"]
import json from pyecharts.charts import Map from pyecharts.options import * #讀取文件 f=open("D:/疫情.txt","r",encoding="utf-8") data=f.read() #關(guān)閉文件 f.close() #獲取各省數(shù)據(jù) #將字符串json轉(zhuǎn)化為python的字典 data_dict=json.loads(data) #從字典中取出省份數(shù)據(jù) province_data_list=data_dict["areaTree"][0]["children"] #組裝每個省份和確診人數(shù)為元組,并各個省的數(shù)據(jù)都封裝如列表 data_list=[]#繪圖需要用到數(shù)據(jù)列表 for province_data in province_data_list: province_name=province_data["name"]#省份名稱 province_confirm=province_data["total"]["confirm"]#確診人數(shù) data_list.append((province_name,province_confirm))#這里注意列表里面嵌套的是元組 print(f"{type(data_list)}\n{data_list}") #創(chuàng)建地圖對象 map=Map() #添加數(shù)據(jù) map.add("各省份確診人數(shù)",data_list,"china") #設(shè)置全局配置,定制分段到1視覺映射 map.set_global_opts( title_opts=TitleOpts("全國疫情地圖",pos_left="center",pos_bottom="1%"), visualmap_opts=VisualMapOpts( is_show=True,#是否顯示 is_piecewise=True,#是否分段 pieces=[ {"min": 1, "max": 9, "label": "1-9人", "color": "#CCFFFF"}, {"min": 10, "max": 99, "label": "10-99人", "color": "#FFFF99"}, {"min": 100, "max": 499, "label": "100-499人", "color": "#FF9966"}, {"min": 500, "max": 999, "label": "500-999人", "color": "#FF6666"}, {"min": 1000, "max": 9999, "label": "1000-9999人", "color": "#CC3333"}, {"min": 10000, "label": "10000以上", "color": "#990033"}, ] ) ) map.render("全國疫情地圖.html")
結(jié)果是
以河南省為例
代碼
import json from pyecharts.charts import Map from pyecharts.options import * f=open("D:/疫情.txt","r",encoding="utf-8") data=f.read() #關(guān)閉文件 f.close() #json數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為python字典 data_dict=json.loads(data) #取到河南省數(shù)據(jù) cities_data=data_dict["areaTree"][0]["children"][3]["children"] #準備數(shù)據(jù)為元組并放入list data_list=[] for city_data in cities_data: city_name=city_data["name"]+"市" city_confirm=city_data["total"]["confirm"] data_list.append((city_name,city_confirm)) #構(gòu)建地圖 map=Map() map.add("河南省疫情分布",data_list,"河南") #設(shè)置全局選項 map.set_global_opts( title_opts=TitleOpts(title="河南疫情地圖"), visualmap_opts=VisualMapOpts( is_show=True,#是否顯示 is_piecewise=True,#是否分段 pieces=[ {"min": 1, "max": 9, "label": "1-9人", "color": "#CCFFFF"}, {"min": 10, "max": 99, "label": "10-99人", "color": "#FFFF99"}, {"min": 100, "max": 499, "label": "100-499人", "color": "#FF9966"}, {"min": 500, "max": 999, "label": "500-999人", "color": "#FF6666"}, {"min": 1000, "max": 9999, "label": "1000-9999人", "color": "#CC3333"}, {"min": 10000, "label": "10000以上", "color": "#990033"}, ] ) ) map.render("河南疫情地圖.html")
結(jié)果是
有個問題:濟源市因為數(shù)據(jù)集中沒有相應(yīng)數(shù)據(jù),所以需要我們手動加上去
這樣就可以了
結(jié)果是
“python如何根據(jù)json數(shù)據(jù)畫疫情分布地圖”的內(nèi)容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識可以關(guān)注億速云網(wǎng)站,小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實用文章!
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