任務(wù)5-3pyecharts數(shù)據(jù)可視化3項(xiàng)

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述知

識(shí)

準(zhǔn)

備任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施

本任務(wù)旨在使用pyecharts庫(kù)開發(fā)一個(gè)交互式的空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，旨在提供一個(gè)全面的空氣質(zhì)量分析平臺(tái)。該系統(tǒng)將實(shí)時(shí)展示不同城市的PM2.5、PM10、SO2、NO2等關(guān)鍵空氣污染物的濃度數(shù)據(jù)，使公眾和決策者能夠及時(shí)了解空氣質(zhì)量狀況。通過(guò)集成實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流，系統(tǒng)能夠動(dòng)態(tài)更新空氣質(zhì)量指標(biāo)，反映最新的環(huán)境變化。

此外，系統(tǒng)還將提供歷史數(shù)據(jù)的對(duì)比分析功能，允許用戶根據(jù)不同時(shí)間段的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，觀察空氣質(zhì)量的長(zhǎng)期趨勢(shì)和季節(jié)性變化。用戶可以選擇特定的時(shí)間段，系統(tǒng)將自動(dòng)生成相應(yīng)的圖表和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，幫助用戶識(shí)別污染的高峰期和改善期，從而更有效地制定應(yīng)對(duì)措施。項(xiàng)

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述知

識(shí)

準(zhǔn)

備任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施系統(tǒng)的設(shè)計(jì)注重用戶交互體驗(yàn)，通過(guò)友好的界面設(shè)計(jì)和直觀的操作流程，使得即使是非專業(yè)人士也能輕松使用。用戶可以通過(guò)簡(jiǎn)單的點(diǎn)擊和拖動(dòng)操作，選擇不同的城市、污染物和時(shí)間范圍，系統(tǒng)將即時(shí)生成相應(yīng)的可視化結(jié)果。圖5-3-1pyecharts中的圖表類型項(xiàng)

目

導(dǎo)

入知

識(shí)

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施數(shù)據(jù)可視化基礎(chǔ)：了解數(shù)據(jù)可視化的基本原則和方法。pyecharts庫(kù)：熟悉pyecharts的基本使用，包括圖表類型、配置項(xiàng)等。數(shù)據(jù)來(lái)源：假設(shè)數(shù)據(jù)來(lái)自某個(gè)環(huán)境監(jiān)測(cè)機(jī)構(gòu)，提供了全國(guó)主要城市的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)格式：CSV或JSON格式，包含城市名稱、日期、PM2.5、PM10、SO2、NO2等指標(biāo)。項(xiàng)

目

導(dǎo)

入知

識(shí)

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施ECharts，縮寫來(lái)自EnterpriseCharts，商業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)圖表，是百度的一個(gè)開源數(shù)據(jù)可視化工具，一個(gè)純Javascript圖表庫(kù)。ECharts提供直觀，生動(dòng)，可交互，可高度個(gè)性化定制的數(shù)據(jù)可視化圖表。而Python是一門富有表達(dá)力的語(yǔ)言，很適合用于數(shù)據(jù)分析。當(dāng)數(shù)據(jù)分析遇上數(shù)據(jù)可視化時(shí)，pyecharts誕生了。pyecharts的作圖功能非常強(qiáng)大，能滿足絕大部分可視化需求。5.3.1pyecharts庫(kù)安裝pyechartspipinstallpyecharts導(dǎo)入必要的庫(kù)frompyecharts.chartsimportMap,Linefrompyechartsimportoptionsasoptsimportpandasaspd項(xiàng)

目

導(dǎo)

入知

識(shí)

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施Pyecharts是一個(gè)用于生成Echarts圖表的Python庫(kù)，它提供了豐富的圖表類型和靈活的配置選項(xiàng)，使得在Python中創(chuàng)建交互式圖表變得簡(jiǎn)單而直觀。通過(guò)簡(jiǎn)單的代碼，可以創(chuàng)建出美觀且具有交互性的圖表，非常適合用于數(shù)據(jù)分析和可視化展示。1.創(chuàng)建圖表Pyecharts提供了多種圖表類型，如柱狀圖（Bar）、折線圖（Line）、餅圖（Pie）、地圖（Map）、散點(diǎn)圖（Scatter）、雷達(dá)圖（Radar）、詞云（WordCloud）等。5.3.2熟悉pyecharts的基本使用項(xiàng)

目

導(dǎo)

入知

識(shí)

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施（1）柱狀圖創(chuàng)建一個(gè)簡(jiǎn)單的柱狀圖：pythonbar=Bar()bar.add_xaxis(["蘋果","橘子","梨","香蕉","草莓"])bar.add_yaxis("銷量",[5,20,36,10,75])bar.render()5.3.2熟悉pyecharts的基本使用項(xiàng)

目

導(dǎo)

入知

識(shí)

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施（2）折線圖創(chuàng)建一個(gè)折線圖：pythonline=Line()line.add_xaxis(["周一","周二","周三","周四","周五"])line.add_yaxis("溫度",[11,11,15,13,12])line.render()5.3.2熟悉pyecharts的基本使用項(xiàng)

目

導(dǎo)

入知

識(shí)

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施（3）餅圖創(chuàng)建一個(gè)餅圖：pythonpie=Pie()pie.add("",[("蘋果",35),("橘子",20),("梨",25),("香蕉",20)])pie.render()5.3.2熟悉pyecharts的基本使用項(xiàng)

目

導(dǎo)

入知

識(shí)

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施（4）地圖創(chuàng)建一個(gè)地圖：pythonmap=Map()map.add("",[("上海",1),("北京",2),("廣州",3),("深圳",4),("成都",5)])map.render()5.3.2熟悉pyecharts的基本使用項(xiàng)

目

導(dǎo)

入知

識(shí)

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施（5）配置圖表Pyecharts允許你配置圖表的各個(gè)方面，如標(biāo)題、工具箱、坐標(biāo)軸、數(shù)據(jù)標(biāo)簽等。設(shè)置標(biāo)題pythonbar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="水果銷量"))5.3.2熟悉pyecharts的基本使用項(xiàng)

目

導(dǎo)

入知

識(shí)

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施（6）設(shè)置坐標(biāo)軸pythonbar.set_global_opts(xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=45)))5.3.2熟悉pyecharts的基本使用項(xiàng)

目

導(dǎo)

入知

識(shí)

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施2.設(shè)置數(shù)據(jù)標(biāo)簽pythonbar.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False,position="top"))5.3.2熟悉pyecharts的基本使用項(xiàng)

目

導(dǎo)

入知

識(shí)

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施3.組合圖表Pyecharts支持將多個(gè)圖表組合在同一個(gè)頁(yè)面上。pythonpage=Page()page.add(bar,line)page.render()5.3.2熟悉pyecharts的基本使用項(xiàng)

目

導(dǎo)

入知

識(shí)

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施4.動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)和交互Pyecharts支持動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)更新和交互，可以通過(guò)配置項(xiàng)來(lái)實(shí)現(xiàn)。5.動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)pythonbar.add_yaxis("動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)",[random.randint(0,100)for_inrange(5)])5.3.3交互項(xiàng)

目

導(dǎo)

入知

識(shí)

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施Pyecharts支持將圖表導(dǎo)出為HTML文件。pythonbar.render("水果銷量.html")5.3.4導(dǎo)出圖表項(xiàng)

目

導(dǎo)

入知

識(shí)

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施掌握數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和分析的基本技能。在使用Pyecharts進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化之前，通常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一定的清洗、轉(zhuǎn)換和分析，以確?？梢暬Y(jié)果的準(zhǔn)確性和有效性。以下是一些基本技能5.3.5數(shù)據(jù)處理項(xiàng)

目

導(dǎo)

入知

識(shí)

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施1.數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)清洗是指去除數(shù)據(jù)中的噪聲和不一致性，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。常見的數(shù)據(jù)清洗任務(wù)包括：（1）去除重復(fù)數(shù)據(jù)：刪除數(shù)據(jù)集中的重復(fù)記錄。（2）處理缺失值：填充或刪除含有缺失值的記錄。（3）糾正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)：修正數(shù)據(jù)集中的錯(cuò)誤或異常值。（4）標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)格式：確保數(shù)據(jù)具有統(tǒng)一的格式，例如日期格式、數(shù)值格式等。5.3.5數(shù)據(jù)處理項(xiàng)

目

導(dǎo)

入知

識(shí)

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施2.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是指將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適合分析和可視化的格式。常見的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換任務(wù)包括：（1）數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)列轉(zhuǎn)換為適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)類型，如將字符串轉(zhuǎn)換為日期或數(shù)字。（2）數(shù)據(jù)聚合：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組和匯總，如按類別或時(shí)間段聚合數(shù)據(jù)。（3）數(shù)據(jù)重塑：調(diào)整數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如將長(zhǎng)格式數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為寬格式數(shù)據(jù)。（4）特征工程：創(chuàng)建新的特征或修改現(xiàn)有特征以提高分析和可視化的效果。5.3.5數(shù)據(jù)處理項(xiàng)

目

導(dǎo)

入知

識(shí)

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施3.數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析是指對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索和解釋，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式、趨勢(shì)和關(guān)聯(lián)。常見的數(shù)據(jù)分析任務(wù)包括：（1）描述性統(tǒng)計(jì)：計(jì)算數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計(jì)量，如均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差等。（2）相關(guān)性分析：分析變量之間的相關(guān)性，如使用相關(guān)系數(shù)。（3）趨勢(shì)分析：識(shí)別數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的趨勢(shì)。（4）分組比較：比較不同組別或類別的數(shù)據(jù)差異。5.3.5數(shù)據(jù)處理項(xiàng)

目

導(dǎo)

入知

識(shí)

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施4.示例代碼假設(shè)我們有一個(gè)包含水果銷量的數(shù)據(jù)集，我們將展示如何使用Python和Pandas庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和分析，然后使用Pyecharts進(jìn)行可視化。5.3.5數(shù)據(jù)處理pythonimportpandasaspdfrompyecharts.chartsimportBarfrompyechartsimportoptionsasopts項(xiàng)

目

導(dǎo)

入知

識(shí)

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施5.3.5數(shù)據(jù)處理#數(shù)據(jù)集data={'日期':['2021-01-01','2021-01-02','2021-01-01','2021-01-03'],'水果':['蘋果','香蕉','蘋果','橙子'],'銷量':[10,20,15,30]}#創(chuàng)建DataFramedf=pd.DataFrame(data#數(shù)據(jù)清洗#去除重復(fù)數(shù)據(jù)df=df.drop_duplicates()#處理缺失值（本例中沒有缺失值，示例）#df=df.dropna()#數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換#將日期列轉(zhuǎn)換為日期類型df['日期']=pd.to_datetime(df['日期'])#數(shù)據(jù)聚合#按日期和水果聚合銷量sales_summary=df.groupby(['日期','水果'])['銷量'].sum().reset_index()#數(shù)據(jù)分析#計(jì)算總銷量total_sales=df['銷量'].sum()#使用Pyecharts進(jìn)行可視化bar=Bar()bar.add_xaxis(sales_summary['日期'].tolist())bar.add_yaxis("銷量",sales_summary['水果'].tolist(),sales_summary['銷量'].tolist())bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="每日水果銷量"))bar.render("水果銷量可視化.html")項(xiàng)

目

導(dǎo)

入知

識(shí)

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施5.3.5數(shù)據(jù)處理#處理缺失值（本例中沒有缺失值，示例）#df=df.dropna()#數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換#將日期列轉(zhuǎn)換為日期類型df['日期']=pd.to_datetime(df['日期'])#數(shù)據(jù)聚合#按日期和水果聚合銷量sales_summary=df.groupby(['日期','水果'])['銷量'].sum().reset_index()#數(shù)據(jù)分析#計(jì)算總銷量total_sales=df['銷量'].sum()#使用Pyecharts進(jìn)行可視化bar=Bar()bar.add_xaxis(sales_summary['日期'].tolist())bar.add_yaxis("銷量",sales_summary['水果'].tolist(),sales_summary['銷量'].tolist())bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="每日水果銷量"))bar.render("水果銷量可視化.html")項(xiàng)

目

導(dǎo)

入知

識(shí)

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施5.3.5數(shù)據(jù)處理#使用Pyecharts進(jìn)行可視化bar=Bar()bar.add_xaxis(sales_summary['日期'].tolist())bar.add_yaxis("銷量",sales_summary['水果'].tolist(),sales_summary['銷量'].tolist())bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="每日水果銷量"))bar.render("水果銷量可視化.html")通過(guò)上述步驟，我們首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了清洗和轉(zhuǎn)換，然后進(jìn)行了簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析，最后使用Pyecharts創(chuàng)建了一個(gè)柱狀圖來(lái)可視化每日水果的銷量。這些基本技能是進(jìn)行有效數(shù)據(jù)可視化的關(guān)鍵。項(xiàng)

目

導(dǎo)

入知

識(shí)

準(zhǔn)

備任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施#假設(shè)數(shù)據(jù)文件名為'air_quality_data.csv'df=pd.read_csv('air_quality_data.csv')#數(shù)據(jù)預(yù)處理，例如轉(zhuǎn)換日期格式，篩選特定城市的數(shù)據(jù)等5.3.6數(shù)據(jù)加載與預(yù)處理項(xiàng)

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施知

識(shí)

準(zhǔn)

備圖像數(shù)據(jù)標(biāo)注的任務(wù)工單如下表：

表5-3-1：任務(wù)工單班級(jí)：組別：姓名：掌握程度：任務(wù)名稱使用pyecharts庫(kù)開發(fā)一個(gè)交互式的空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)任務(wù)目標(biāo)熟悉pyecharts的基本使用，包括圖表類型、配置項(xiàng)等標(biāo)注數(shù)據(jù)CSV或JSON格式工具清單Python、Echarts、Pyecharts操作步驟導(dǎo)入相關(guān)圖表包進(jìn)行圖表的基礎(chǔ)設(shè)置，創(chuàng)建圖表對(duì)象利用add()方法進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入與圖表設(shè)置利用render()方法來(lái)進(jìn)行圖表保存和展示考核標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)清洗與數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是否合理pyecharts的基本使用是否準(zhǔn)確可視化的圖形是否標(biāo)準(zhǔn)項(xiàng)

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施知

識(shí)

準(zhǔn)

備步驟一導(dǎo)入相關(guān)圖表包frompyecharts.chartsimportBar

bar=Bar()

bar.add_xaxis(["襯衫","羊毛衫","雪紡衫","褲子","高跟鞋","襪子"])

bar.add_yaxis("商家A",[5,20,36,10,75,90])

bar.render()項(xiàng)

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施知

識(shí)

準(zhǔn)

備步驟二進(jìn)行圖表的基礎(chǔ)設(shè)置，創(chuàng)建圖表對(duì)象1、初始化配置主要設(shè)置圖形的基本規(guī)格和風(fēng)格形式，主要包括的內(nèi)容有:frompyecharts.chartsimportBar

#設(shè)置選項(xiàng)包

frompyechartsimportoptionsasopts

#設(shè)置主題包

frompyecharts.globalsimportThemeType

#設(shè)置初始化配置項(xiàng)

bar=(

Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=theme.ThemeType.LIGHT))

.add_xaxis(["村衫',"羊毛衫","雪紡衫","高踉鞋","襪子"])

.add_yaxis("商家A",[5,20,36,10,75,90])

.add_yaxis("商家B",[15,6,45,20,35,66])

.set_global_opts(title_opts=opts.Titleopts(title="主標(biāo)題",subtitle="副標(biāo)題"))

.set_series_opts(label_opts=opts.Labelopts(position="right"))

)

bar.render('c:\\Users\\CDB\\Desktop\\spring2020\\數(shù)據(jù)可視化\\render.html')項(xiàng)

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施知

識(shí)

準(zhǔn)

備步驟二進(jìn)行圖表的基礎(chǔ)設(shè)置，創(chuàng)建圖表對(duì)象項(xiàng)

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施知

識(shí)

準(zhǔn)

備步驟二進(jìn)行圖表的基礎(chǔ)設(shè)置，創(chuàng)建圖表對(duì)象2.全局配置項(xiàng)主要就圖表中的某些元素進(jìn)行設(shè)置，主要包含的內(nèi)容可由下圖展示：項(xiàng)

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施知

識(shí)

準(zhǔn)

備步驟三利用add()方法進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入與圖表設(shè)置1.矩形樹圖frompyechartsimportoptionsasopts

frompyecharts.chartsimportPage,TreeMap

data={{"value":40,"name":"我是A"},{"value":180,

"children":"我是B",

"children":[

{

"value":76,

"name":"我是B.children",項(xiàng)

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施知

識(shí)

準(zhǔn)

備步驟三利用add()方法進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入與圖表設(shè)置"children":[

{"value":12,"name":"我是B.children.a"},

{"value":28,"name":"我是B.children.b"},

{"value":20,"name":"我是B.children.c"},

{"value":16,"name":"我是B.children.d"}

],}]

treemap={

TreeMap()

.add("演示數(shù)據(jù)",data)

.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(tile="TreeMap-基本示例"))

}

treemap.render()項(xiàng)

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施知

識(shí)

準(zhǔn)

備步驟三利用add()方法進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入與圖表設(shè)置項(xiàng)

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施知

識(shí)

準(zhǔn)

備步驟三利用add()方法進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入與圖表設(shè)置2.漏斗圖frompyecharts.fakerimportFaker

frompyechartsimportoptionsasopts

frompyecharts.chartsimportPage,Funnel

data=[['展現(xiàn)',70],['點(diǎn)擊',66],['訪問(wèn)',66],['咨詢',84],['訂單',48]]

Funnel=(

Funnel()

.add("商品",data,label_opts=opts.LabelOpts(position="inside"))

.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Funnel-基本示例"))

)

Funnel.render()項(xiàng)

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施知

識(shí)

準(zhǔn)

備步驟三利用add()方法進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入與圖表設(shè)置項(xiàng)

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施知

識(shí)

準(zhǔn)

備步驟三利用add()方法進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入與圖表設(shè)置3.雷達(dá)圖value_bj=[

[55,9,56,0.46,18,6,1],[25,11,21,0.65,34,9,2],

[56,7,63,0.3,14,5,3],[33,7,29,0.33,16,6,4],

[42,24,44,0.76,40,16,5],[82,58,90,1.77,68,33,6],

[74,49,77,1.46,48,27,7],[78,55,80,1.29,59,29,8],

[267,216,280,4.8,108,64,9],[185,127,216,2.52,61,27,10],

[39,19,38,0.57,31,15,11],[41,11,40,0.43,21,7,12],

]

項(xiàng)

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施知

識(shí)

準(zhǔn)

備步驟三利用add()方法進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入與圖表設(shè)置value_sh=[

[91,45,125,0.82,34,23,1],[65,27,78,0.86,45,29,2],

[83,60,84,1.09,73,27,3],[109,81,121,1.28,68,51,4],

[106,77,114,1.07,55,51,5],[109,81,121,1.28,68,51,6],

[106,77,114,1.07,55,51,71,[89,65,78,0.86,51,26,8],

[53,33,47,0.64,50,17,9],[80,55,801.01,75,2410],

[117,81,124,1.03,45,24,11],[99,71,142,1.1,62,42,12],

]

項(xiàng)

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施知

識(shí)

準(zhǔn)

備步驟三利用add()方法進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入與圖表設(shè)置c_schema=[

{"name":"AQI","max":300,"min":5},

{"name":"PM2.5","max":250,"min":20},

{"name":"PM10","max":300,"min":5},

{"name":"Co","max":5},

{"name":"NO2","max":200},

{"name":"SO2","max":100},

]項(xiàng)

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施知

識(shí)

準(zhǔn)

備步驟三利用add()方法進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入與圖表設(shè)置frompyechartsimportoptionsasopts

frompyecharts.chartsimportRadar

Radar=(

Radar()

.add_schema(schema=c_schema,shape="circle")

.add("北京",value_bj,color="#f9713c")

.add("上海",value_sh,color="#b3e4a1")

.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))

.set_global_opts(titleopts=opts.TitleOpts(title="Radar-空氣質(zhì)量"))

)

Radar.render()項(xiàng)

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施知

識(shí)

準(zhǔn)

備步驟三利用add()方法進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入與圖表設(shè)置項(xiàng)

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施知

識(shí)

準(zhǔn)

備步驟三利用add()方法進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入與圖表設(shè)置4.詞云圖frompyechartsimportoptionsasopts

frompyecharts.chartsimportPage,wordcloud

frompyecharts.globalsimportSymbolType

words=[

("samsclub",10080),("Macys",6181),

("Amyschumer",4386),("Jurassicworld",4055),

("Chartercommunications",2467),("chickFilA",2244),

("planetFitness",1868),("PitchPerfect",1484),

("Express",1112),("Home",865),

("JohnnyDepp",847),("LenaDunham",582),

("LewisHamilton",555),("KXAN",550),

("MaryEllenMark",462),("FarrahAbraham",366),

("Ritaora",360),("SerenaWilliams",282),

("NCAAbaseballtournament",273),("PointBreak",265),

]

Cloud=(

WordCloud()

.add("",words,word_size_range=[20,100],shape=SymbolType.DIAMOND)

.set_global_opts(title_opts=opts,TitleOpts(title="WordCloud-diamond"))

)

Cloud.render()項(xiàng)

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施知

識(shí)

準(zhǔn)

備步驟三利用add()方法進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入與圖表設(shè)置("JohnnyDepp",847),("LenaDunham",582),

("LewisHamilton",555),("KXAN",550),

("MaryEllenMark",462),("FarrahAbraham",366),

("Ritaora",360),("SerenaWilliams",282),

("NCAAbaseballtournament",273),("PointBreak",265),

]

Cloud=(

WordCloud()

.add("",words,word_size_range=[20,100],shape=SymbolType.DIAMOND)

.set_global_opts(title_opts=opts,TitleOpts(title="WordCloud-diamond")))

Cloud.render()項(xiàng)

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施知

識(shí)

準(zhǔn)

備步驟三利用add()方法進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入與圖表設(shè)置項(xiàng)

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施知

識(shí)

準(zhǔn)

備步驟三利用add()方法進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入與圖表設(shè)置5.平行坐標(biāo)圖frompyechartsimportoptionsasopts

frompyecharts.chartsimportPage,Parallel

data=[

[1,91,45,125,0.82,34],[2,65,27,78,0.86,45],

[3,60,84,1.09,73],[4,109,81,121,1.28,68],

[5,83,106,77,114,1.07,55],[6,109,81,121,1.28,68],

[7,106,77,114,1.07,55],[8,89,65,78,0.86,51,26],

[9,53,33,47,0.64,50,17],[10,80,55,80,1.01,75,24],

[11,117,81,124,1.03,45],

]

項(xiàng)

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施知

識(shí)

準(zhǔn)

備步驟三利用add()方法進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入與圖表設(shè)置schema=[

{"dim":0,"name":"data"},

{"dim":1,"name":"AQI"},

{"dim":2,"name":"PM2.5"},

{"dim":3,"name":"PM1O"},

{"dim":4,"name":"CO"},

{"dim":5,"name":"NO2"},

]

parallel=(

Para11e1()

.add_schema(schema)

.add("parallel",data).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Parallel-基本示例"))

)

parallel.render()項(xiàng)

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施知

識(shí)

準(zhǔn)

備步驟三利用add()方法進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入與圖表設(shè)置項(xiàng)

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施知

識(shí)

準(zhǔn)

備步驟三利用add()方法進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入與圖表設(shè)置6.日歷圖importdatetime

frompyechartsimportoptionsasopts

frompyecharts.chartsimportCalendar

flights['date']=pd.to_datetime(flights[['year','month','day']])

date_flight=flights.groupby('date')['flight'].count()

begin=datetime.date(2013,1,1)

end=datetime.date(2013,12,31)

項(xiàng)

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施知

識(shí)

準(zhǔn)

備步驟三利用add()方法進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入與圖表設(shè)置data=[

[str(begin+datetime.timedelta(days=i)),int(date_flight[i])]

foriinrange((end-begin).days+1)

]

calendar=(

Calendar()

.add("",data,calendar_opts=opts.CalendarOpts(range_-"2013"))

.set_global_opts(

title_opts=opts.TitleOpts(title="Calendar-2013年航班情況"),項(xiàng)

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施知

識(shí)

準(zhǔn)

備步驟三利用add()方法進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入與圖表設(shè)置visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(

max=1100,

min=600,

orient="horizontal",

is_piecewise=True,

pos_top="230px",

pos_left="100px",

),

)

)

calendar.render()項(xiàng)

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施知

識(shí)

準(zhǔn)

備步驟三利用add()方法進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入與圖表設(shè)置項(xiàng)

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施知

識(shí)

準(zhǔn)

備步驟三利用add()方法進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入與圖表設(shè)置7.K線圖data=[

[2320.26,2320.26,2287.3,2362.94],

[2300,2291.3,2288.26,2308.38],

[2295.35,2346.5,2295.35,2345.92],

[2347.22,2358.98,2337.35,2363.81],

[2360.75,2382.48,2347.89,2383.76],

[2383.43,2385.42,2371.23,2391.82],

[2377.41,2419.02,2369.57,2421.15],

[2425.92,2428.15,2417.58,2440.38],

[2411,2433.13,2403.3,2437.42],項(xiàng)

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施知

識(shí)

準(zhǔn)

備步驟三利用add()方法進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入與圖表設(shè)置[2432.68,2334.48,2427.7,2441.73],

[2430.69,2418.53,2394.22,2433.89],

[2416.62,2432.4,2414.4,2443.03],

[2441.91,2421.56,2418.43,2444.8],

[12382.91,2373.53,2420.26,2427.07],

[2383.49,2397.18,2370.61,2397.94],

[2378.82,2325.95,2309.17,2378.82],

[2322.94,2314.16,2308.76,2330.88],

[1.12320.62,2325.82,2315.01,2338.78],

[2313.74,2293.34,2289.89,2340.71],

[2297.77,2313.22,2292.03,2324.63],[2322.32,2365.59,2308.92,2366.16],

[2364.54,2359.51,2330.86,2369.65],

[2332.08,2273.4,2259.25,2333.54],

[2274.81,2326.31,2270.1,2328.14],

[2333.61,2347.18,2321.6,2351.44],

[2340.44,2324.29,2304.27,2352.02],

[2326.42,2318.61,2314.59,2333.67],

[2314.68,2310.59,2296.58,2320.96],

[12309.16,2286.6,2264.83,2333.29],

[2282.17,2263.97,2253.25,2286.33],

[2255.77,2270.28,2253.31,2276.22],]項(xiàng)

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施知

識(shí)

準(zhǔn)

備步驟三利用add()方法進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入與圖表設(shè)置frompyechartsimportoptionsasopts

frompyecharts.chartsimportKline

kline=(

Kline()

.add_xaxis(["2017/7/{}".format(i+1)foriinrange(31)])

.add_yaxis("kline",

data,

itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(

color="#ec8000",

color0="#00da3c",項(xiàng)

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施知

識(shí)

準(zhǔn)

備步驟三利用add()方法進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入與圖表設(shè)置border_color="#8A0000",

border_color0="#008F28",

),

)

.set_global_opts(

yaxis_opts=opts.AxisOpts(is_scale=True),

xaxis_opts=opts.AxisOpts(is_scale=True),

title_opts=opts.TitleOpts(title="Kline-基本示例")

)

)

kline.render()項(xiàng)

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施知

識(shí)

準(zhǔn)

備步驟三利用add()方法進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入與圖表設(shè)置項(xiàng)

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施知

識(shí)

準(zhǔn)

備步驟三利用add()方法進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入與圖表設(shè)置8.地理圖frompyechartsimportoptionsasopts

frompyecharts.chartsimportGeo

frompyecharts.globalsimportchartType,symbolType

province=[['廣東',44],['北京',110],['上海',145],['江西',85],['湖南',70],['浙江',113],['江蘇',36]]

geo=(

Geo()

.add_schema(maptype="china")

.add("geo",province)項(xiàng)

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施知

識(shí)

準(zhǔn)

備步驟三利用add()方法進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入與圖表設(shè)置.set_series_opts(label_opts=opts.Labelopts(is_show=False))

.set_global_opts(

visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(),

title_opts=opts.TitleOpts(title="Geo-基本示例"),

)

)

geo.render()項(xiàng)

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施知

識(shí)

準(zhǔn)

備步驟三利用add()方法進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入與圖表設(shè)置項(xiàng)

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施知

識(shí)

準(zhǔn)

備步驟三利用add()方法進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入與圖表設(shè)置9.地理熱力圖frompyechartsimportoptionsasopts

frompyecharts.chartsimportGeo

frompyecharts.globalsimportchartType,symbolType

province=[['廣東',44],['北京',110],['上海',145],['江西',85],['湖南',70],['浙江',113],['江蘇',36]]

geo=(

Geo()

.add_schema(maptype="china")項(xiàng)

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施知

識(shí)

準(zhǔn)

備步驟三利用add()方法進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入與圖表設(shè)置.add("geo",province,type-ChartType.HEATMAP)

.set_series_opts(label_opts=opts.Labelopts(is_show=False))

.set_global_opts(

visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(),

title_opts=opts.TitleOpts(title="Geo-基本示例"),

)

)

geo.render()項(xiàng)

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施知

識(shí)

準(zhǔn)

備步驟三利用add()方法進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入與圖表設(shè)置項(xiàng)

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施知

識(shí)

準(zhǔn)

備步驟三利用add()方法進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入與圖表設(shè)置10.地理網(wǎng)絡(luò)圖geo=(

Geo()

.add_schema(maptype="china")

.add(

"",

[("廣州",55),("北京",66),("杭州",77),("重慶",88)],

type_.ChartType.EFFECT_SCATTER,

color="white",

)

.add(

"geo",項(xiàng)

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施知

識(shí)

準(zhǔn)

備步驟三利用add()方法進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入與圖表設(shè)置[("廣州","上海"),("廣州","北京"),("廣州","杭州"),("廣州","重慶")],

type_=ChartType.LINES,

effect_opts=opts.EffectOpts(

symbol=SymbolType.ARROW,symbol_size=6,color="blue"

),

linestyle_opts=opts.Linestyleopts(curve=0.2),

)

.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))

.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Geo-Lines"))

)

geo.render()項(xiàng)

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施知

識(shí)

準(zhǔn)

備步驟三利用add()方法進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入與圖表設(shè)置項(xiàng)

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施知

識(shí)

準(zhǔn)

備步驟三利用add()方法進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入與圖表設(shè)置11.網(wǎng)絡(luò)圖frompyechartsimportoptionsasopts

frompyecharts.chartsimportGraph,Page

nodes_data=[

opts.GraphNode(name="結(jié)點(diǎn)1",symbol_size=10),

opts.GraphNode(name="結(jié)點(diǎn)2",symbol_size=20),

opts.GraphNode(name="結(jié)點(diǎn)3",symbol_size=30),

opts.GraphNode(name="結(jié)點(diǎn)4",symbol_size=40),

opts.GraphNode(name="結(jié)點(diǎn)5",symbol_size=50),

opts.GraphNode(name="結(jié)點(diǎn)6",symbol_size=60),

]項(xiàng)

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施知

識(shí)

準(zhǔn)

備步驟三利用add()方法進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入與圖表設(shè)置links_data=[

opts.GraphLink(source="結(jié)點(diǎn)1",target="結(jié)點(diǎn)2",value=2),

opts.GraphLink(source="結(jié)點(diǎn)2",target="結(jié)點(diǎn)3",value=3),

opts.GraphLink(source="結(jié)點(diǎn)3",target="結(jié)點(diǎn)4",value=4),

opts.GraphLink(source="結(jié)點(diǎn)4",target="結(jié)點(diǎn)5",value=5),

opts.GraphLink(source="結(jié)點(diǎn)5",target."結(jié)點(diǎn)6",value=6),

opts.GraphLink(source="結(jié)點(diǎn)6",target="結(jié)點(diǎn)1",value=7),

]

graph=(

Graph()

.add(

""

nodes_data,

links_data,

repulsion=4000,

)

.set_global_opts(

titleopts=opts.Titleopts(title="Graph-withedgeLabel")

)

)

graph.render()項(xiàng)

目

導(dǎo)

入任

務(wù)

描

述任務(wù)小

結(jié)任務(wù)實(shí)

施知

識(shí)

準(zhǔn)

備步驟三利用add()方法進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入與圖表設(shè)置""

nodes_data,

links_data,

repulsion=4000,

)

.set_global_o