python如何繪制疫情圖
python中進行圖表繪制的庫主要有兩個:matplotlib 和 pyecharts, 相比較而言:
matplotlib中提供了BaseMap可以用于地圖的繪制,但是個人覺得其繪制的地圖不太美觀,而且安裝相較而言有點麻煩。
pyecharts是基于百度開源的js庫echarts而來,其最大的特點是:安裝簡單、使用也簡單。
所以決定使用pyecharts來繪制地圖。
1.安裝pyecharts
如果有anaconda環(huán)境,可用 pip install pyecharts 命令安裝pyecharts。
由于我們要繪制中國的疫情地圖,所以還要額外下載幾個地圖。地圖文件被分成了三個Python包,分別為:
全球國家地圖: echarts-countries-pypkg
安裝命令:pip install echarts-countries-pypkg
中國省級地圖: echarts-china-provinces-pypkg
安裝命令:pip install echarts-china-provinces-pypkg
中國市級地圖: echarts-china-cities-pypkg
安裝命令:pip install echarts-china-cities-pypkg


2.導包。
繪制地圖時我們根據自己需要導入需要的包,在pyecharts的官方文檔 https://pyecharts.org/#/ 中詳細列出了繪制各種圖表的的方法及參數含義,而且提供了各種圖標的demo,方便我們更好地使用pyecharts。
from pyecharts.charts import Map from pyecharts import options as opts
3.代碼
# 用于保存城市名稱和確診人數
map_data = []
for i in china :
print(i)
# 獲得省份名稱
province = i["name"]
print("province:",province)
province_confirm = i["total"]["confirm"]
# 保存省份名稱和該省確診人數
map_data.append((i["name"],province_confirm))
c = (
# 聲明一個map對象
Map()
# 添加數據
.add("確診", map_data, "china")
# 設置標題和顏色
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="全國疫情圖"),
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("全國實時疫情.html")
運行成功后就可以在工程目錄下發(fā)現一個名為“全國實時疫情”的html文件,打開就可以看到我們繪制的疫情圖啦!!

全部代碼(包含保存到數據庫,爬取數據、繪制疫情圖):
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import json
import requests
import pymysql
# 裝了anaconda的可以pip install pyecharts安裝pyecharts
from pyecharts.charts import Map,Geo
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.globals import GeoType,RenderType
# 繪圖包參加網址https://pyecharts.org/#/zh-cn/geography_charts
id = 432
coon = 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]
# 獲取json數據的全國省份疫情情況數據
china=data["areaTree"][0]["children"]
# 用于保存城市名稱和確診人數
map_data = []
for i in china :
print(i)
# 獲得省份名稱
province = i["name"]
print("province:",province)
province_confirm = i["total"]["confirm"]
# 保存省份名稱和該省確診人數
map_data.append((i["name"],province_confirm))
# 各省份下有各市,獲取各市的疫情數據
for child in i["children"]:
print(child)
# 獲取城市名稱
city = child["name"]
print("city:",city)
# 獲取確診人數
confirm = int(child["total"]["confirm"])
# 獲取疑似人數
suspect = int(child["total"]["suspect"])
# 獲取死亡人數
dead = int(child["total"]["dead"])
# 獲取治愈人數
heal = int(child["total"]["heal"])
# 插入數據庫中
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 = (
# 聲明一個map對象
Map()
# 添加數據
.add("確診", map_data, "china")
# 設置標題和顏色
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="全國疫情圖"),
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("全國實時疫情.html")
#
# china_total="確診" + 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)
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