大家好，我是Python进阶者。
前言
前几天有个学生娃子找我帮忙做点可视化的作业，其实倒是也不难，觉得挺有意思，这里拿出来给大家分享，主要是完成了轮播图的制作，显得作业高大上一些。这篇文章参考了黄伟大佬的文章：酷炫的迁徙图和轮播图，用pyecharts轻松做出来。
数据来源
首先是数据来源，来自百度疫情实时大数据报告，如下图所示。
其实关于这页面上的数据采集，之前也有一篇文章写过的，这里不在赘述了，可以看这里：手把手教你用Python获取新冠疫情数据并进行可视化。
实现过程
新增感染病例
这里直接上代码和效果图，如下所示：
- from pyecharts.charts import Map, Timeline
- from pyecharts import options as opts
- # 准数据
- shanxi_city = ["西安市", "延安市", "咸阳市", "渭南市", "安康市", "汉中市", "宝鸡市", "铜川市", "商洛市", "榆林市", "韩城市", "杨凌示范区"]
- shanxi_data = [46, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
- # 绘制陕西疫情地图
- map = (
- Map()
- .add('陕西省', [(i, j) for i, j in zip(shanxi_city, shanxi_data)], '陕西')
- .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='陕西省新增感染病例疫情图'), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=50, is_piecewise=True))
- )
- # 渲染数据
- map.render('陕西省新增感染病例疫情图.html')
运行之后，得到的效果图如下所示：
现有病例
代码和上面差不多，只需要更改下数据即可，这里直接放效果图了，如下图所示：
累计病例
代码和上面差不多，只需要更改下数据即可，这里直接放效果图了，如下图所示：
治愈病例
代码和上面差不多，只需要更改下数据即可，这里直接放效果图了，如下图所示：
死亡病例
代码和上面差不多，只需要更改下数据即可，这里直接放效果图了，如下图所示：
轮播图
这里给大家分享轮播效果图的代码，原理倒是不难，后面自己直接套用就行，代码如下:
- from pyecharts.charts import Map, Timeline
- from pyecharts import options as opts
- # 1. 准数据
- shanxi_city = ["西安市", "延安市", "咸阳市", "渭南市", "安康市", "汉中市", "宝鸡市", "铜川市", "商洛市", "榆林市", "韩城市", "杨凌示范区"]
- xinzeng = [46, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
- xianyou = [1747, 13, 11, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
- leiji = [2094, 21, 31, 18, 26, 26, 13, 8, 7, 3, 1, 1]
- zhiyu = [304, 8, 20, 17, 26, 26, 13, 8, 7, 3, 1, 1]
- siwang = [3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
- # 2. 绘制新增疫情地图：格式一
- map1 = (
- Map(init_opts=opts.InitOpts(width="700px", height="300px", theme="blue"))
- .add('新增病例', [(i, j) for i, j in zip(shanxi_city, xinzeng)], '陕西')
- .set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=50))
- )
- # 3. 绘制现有疫情地图：格式二
- map2 = (
- Map()
- .add('现有病例', [(i, j) for i, j in zip(shanxi_city, xianyou)], '陕西')
- .set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=1750, is_piecewise=True))
- )
- # 4. 绘制累计疫情地图：格式三
- map3 = (
- Map()
- .add('累计病例', [(i, j) for i, j in zip(shanxi_city, leiji)], '陕西')
- .set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=2100, is_piecewise=True))
- )
- # 5. 绘制治愈疫情地图：格式四
- map4 = (
- Map()
- .add('治愈病例', [(i, j) for i, j in zip(shanxi_city, zhiyu)], '陕西')
- .set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=310, is_piecewise=True))
- )
- # 6. 绘制死亡疫情地图：格式五
- map5 = (
- Map()
- .add('死亡病例', [(i, j) for i, j in zip(shanxi_city, siwang)], '陕西')
- .set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=3, is_piecewise=True))
- )
- # 7. 创建组合类对象
- timeline = Timeline(init_opts=opts.InitOpts(width='720px', height='350px'))
- # 8. 在组合对象中添加需要组合的图表对象
- timeline.add(chart=map1, time_point="陕西省新增病例疫情图")
- timeline.add(chart=map2, time_point="陕西省现有病例疫情图")
- timeline.add(chart=map3, time_point="陕西省累计病例疫情图")
- timeline.add(chart=map4, time_point="陕西省治愈病例疫情图")
- timeline.add(chart=map5, time_point="陕西省死亡病例疫情图")
- timeline.add_schema(is_auto_play=True, play_interval=2000)
- # 9. 渲染数据
- timeline.render('陕西省疫情轮播图.html')
实现的效果图如下：
实际上它是动态的，我这里没有转gif格式，看上去有点干巴，问题不大。
总结
大家好，我是Python进阶者。这篇文章主要基于百度疫情实时大数据报告数据，利用了Python中的可视化库pyecharts给大家分享了省位地图的制作和轮播图的制作方法。
