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L7-13 常用表格图(五)

时间:2020-04-05 13:36:10      阅读:93      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:value   指定   import   安徽   一个   world   映射   count   信息   

一、课堂导入 

上节课学习了制作了仪表盘和雷达图,本节课将会学习制作更有趣的的图表。

二、地理图

1.概念

有时我们希望把数据展示在地图上,使数据更加清晰,地理图是显示数据信息最好的方式之一,

通常在显示天气预报、空气质量、资源分布等方面有很多应用。

2.分类

国家地图、省份地图、城市地图

3.制作国家地图

import pyecharts
# 引入地图库
from pyecharts.charts import Map
# 引入设置参数库并命名为opts
from pyecharts import options as opts
world = Map()
country = [
    ("China", 95.1),
    ("Canada",23.2),
    ("Brazil",43.3),
    ("Russia",66.4),
    ("United States",88.5)
] 
world.add("评分",country, "world")
# 设置坐标属性
world.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show = False)) 
                                                                        # 视觉映射配置项
world.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title = "国家地图"),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts())
world.render("C:\\Users\\admin\\Desktop\\L7\\drawing\\world.html")

4.制作省份地图

import pyecharts
# 引入地图库
from pyecharts.charts import Map
# 引入设置参数库并命名为opts
from pyecharts import options as opts
g=Map() 
a = [(湖北,45.23),(安徽,34.67),(上海,23.17),(湖南,50.12)] 
#              指定图表类型,首字母小写
g.add("评分",a,"china")
g.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show = True)) 
g.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="省份地图"),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts())
g.render(C:\\Users\\admin\\Desktop\\L7\\drawing\\China.html) 

5.制作城市地图

import pyecharts
# 引入地图库
from pyecharts.charts import Map
# 引入设置参数库并命名为opts
from pyecharts import options as opts
value = [
    (武汉市,1.07), 
    (黄冈市,3.85), 
    (黄石市,6.38), 
    (十堰市, 8.21),
    (天门市,2.53) ,
    (仙桃市,4.3),
    (潜江市,9.38), 
    (宜昌市,4.29), 
    (襄阳市,6.1), 
    (鄂州市,3.78),
    (荆门市,2.46), 
    (孝感市,3.18),
    (荆州市,5.11),
    (咸宁市,5.13),
    (随州市,3.97), 
    (恩施土家族苗族自治州,4.18)
]
p = Map() 
p.add("评分",value,"湖北") 
p.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="城市地图"),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts())
p.render(C:\\Users\\admin\\Desktop\\L7\\drawing\\city.html)

三、散点图

1.概念

散点图又称散点分布图,是以一个变量为横坐标,另一变量为纵坐标,利用散点(坐标点)的分布形态反映变量统计关系的一种图形。

特点是能直观表现出影响因素和预测对象之间的总体关系趋势。

2.分类

静态散点图、动态散点图

3.制作静态散点图

import pyecharts
# 引入散点库
from pyecharts.charts import Scatter
# 引入设置参数库并命名为opts
from pyecharts import options as opts
sc = Scatter() 
kind =["哈士奇", "萨摩耶", "泰迪", "金毛", "柴犬"]
data1 = [89, 89, 78, 80, 100]
sc.add_xaxis(kind) 
sc.add_yaxis("商家A",data1) 
sc.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="静态散点图"))
sc.render(C:\\Users\\admin\\Desktop\\L7\\drawing\\scatter1.html)

4.制作动态散点图

# 2.动态散点图
import pyecharts
# 引入散点库
from pyecharts.charts import Scatter
# 引入设置参数库并命名为opts
from pyecharts import options as opts
sc = Scatter() 
kind =["哈士奇", "萨摩耶", "泰迪", "金毛", "柴犬"]
data1 = [89, 89, 78, 80, 100]
data2 = [68, 89, 69, 88, 97]
sc.add_xaxis(kind) 
sc.add_yaxis("商家A", data1) 
sc.add_yaxis("商家B", data2)
sc.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="动态散点图"), 
 # 映射过渡类型,可选,"color", "size"
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(type_="size", max_=150, min_=20)) 
sc.render(C:\\Users\\admin\\Desktop\\L7\\drawing\\scatter2.html)

四、总结

1.有时我们希望把数据展示在地图上,使数据更加清晰,地理图是 显示数据信息最好的方式之一,通常在显示天气预报、空气质量、
资源分布等方面有很多应用。
2.散点图又称散点分布图,是以一个变量为横坐标,另一变量为纵 坐标,利用散点(坐标点)的分布形态反映变量统计关系的一种图
形。

特点是能直观表现出影响因素和预测对象之间的总体关系趋势。

L7-13 常用表格图(五)

标签:value   指定   import   安徽   一个   world   映射   count   信息   

原文地址:https://www.cnblogs.com/xiaoxiao-ya/p/12542986.html

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