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Python数据可视化#xff0c;使用 Pyecharts.charts 模块中的Map#xff0c;并导入数据来构建全国疫情热力地图
B站 黑马程序员 Python课程【P106 第一阶段 - 第十一章 - 02全国疫情地图构建】 问题描述 本人在学习… 目录 项目场景问题描述原因分析解决方案完整代码 项目场景
Python数据可视化使用 Pyecharts.charts 模块中的Map并导入数据来构建全国疫情热力地图
B站 黑马程序员 Python课程【P106 第一阶段 - 第十一章 - 02全国疫情地图构建】 问题描述 本人在学习该章节课程时代码和视频中的代码是完全一致的但是生成的地图却和视频中不一样生成结果中不显示地图热力和数据问题代码及运行结果如下
import json
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.options import *# 读取数据文件
f open(C:\\Users\\18379\\Desktop\\可视化案例数据\\地图数据\\疫情.txt, r, encodingUTF-8)
data f.read()
# 关闭文件
f.close()# 将字符串json转换为python的字典
data_dict json.loads(data)# 从字典中取出省份的数据
province_data_list data_dict[areaTree][0][children]# 组装每个省份和确诊人数为元组并各个省的数据都封装入列表内
data_list []
for province_data in province_data_list:province_name province_data[name]province_confirm province_data[total][confirm]data_list.append((province_name, province_confirm))# 创建地图对象
map Map()# 添加数据
map.add(各省份确诊人数, data_list, china)# 设置全局配置定制分段的视觉映射
map.set_global_opts(title_optsTitleOpts(title全国疫情地图),visualmap_optsVisualMapOpts(is_showTrue,is_piecewiseTrue,pieces[{min: 1, max: 99, lable: 1~99人, color: #CCFFFF},{min: 100, max: 999, lable: 100~9999人, color: #FFFF99},{min: 1000, max: 4999, lable: 1000~4999人, color: #FF9966},{min: 5000, max: 9999, lable: 5000~99999人, color: #FF6666},{min: 10000, max: 99999, lable: 10000~99999人, color: #CC3333},{min: 100000, lable: 100000, color: #990033},])
)# 绘图
map.render(全国疫情地图.html)
运行结果 原因分析 在代码和所使用数据完全一致的情况下仍然得不到正确的结果所以只能去考虑是不是pyecharts版本问题该视频上传时间是在2022年8月时隔一年很可能是pyecharts版本进行了更新导致代码出现bug此时我们再仔细观察视频中生成的地图与自己生成的地图进行对比能够发现一些问题对比如下 通过以上对比很明显能够发现两者省份名称不对应所以可以大胆猜测是不是从文本数据中提取出的省份信息与Map中内置的省份名称不对应所导致的数据不能正常显示呢下面我们来验证一下自己的想法。 解决方案
第一步 我们通过for循环从文本中提取各省份对应数据得到 data_list 后先打印一下其中的内容看一眼显然列表中的省份名称与视频中生成地图的省份名称是对应的而与我们生成地图中的省份名称不对应。 第二步 尝试更改 data_list 中省份名称使其与Map中省份名称对应在for循环体中增加如下代码来处理省份不匹配问题。 注意23个省 5个自治区 4个直辖市 2个特别行政区 # 组装每个省份和确诊人数为元组并各个省的数据都封装入列表内
data_list []
for province_data in province_data_list:province_name province_data[name]province_confirm province_data[total][confirm]#处理省份不匹配问题if province_name 新疆:province_name 新疆维吾尔自治区elif province_name 广西:province_name 广西壮族自治区elif province_name 宁夏:province_name 宁夏回族自治区elif province_name in [内蒙古,西藏]:province_name province_name 自治区elif province_name in [北京,天津,重庆,上海]:province_name province_name 市elif province_name in [香港,澳门]:province_name province_name 特别行政区else:province_name province_name 省data_list.append((province_name, province_confirm))
print(data_list)第三步 重新运行并打印 data_list 此时省份名称已更改查看地图热力和数据正常显示问题解决 完整代码
import json
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.options import *# 读取数据文件
f open(C:\\Users\\18379\\Desktop\\可视化案例数据\\地图数据\\疫情.txt, r, encodingUTF-8)
data f.read()
# 关闭文件
f.close()# 将字符串json转换为python的字典
data_dict json.loads(data)# 从字典中取出省份的数据
province_data_list data_dict[areaTree][0][children]# 组装每个省份和确诊人数为元组并各个省的数据都封装入列表内
data_list []
for province_data in province_data_list:province_name province_data[name]province_confirm province_data[total][confirm]#处理省份不匹配问题if province_name 新疆:province_name 新疆维吾尔自治区elif province_name 广西:province_name 广西壮族自治区elif province_name 宁夏:province_name 宁夏回族自治区elif province_name in [内蒙古,西藏]:province_name province_name 自治区elif province_name in [北京,天津,重庆,上海]:province_name province_name 市elif province_name in [香港,澳门]:province_name province_name 特别行政区else:province_name province_name 省data_list.append((province_name, province_confirm))
print(data_list)# 创建地图对象
map Map()# 添加数据
map.add(各省份确诊人数, data_list, china)# 设置全局配置定制分段的视觉映射
map.set_global_opts(title_optsTitleOpts(title全国疫情地图),visualmap_optsVisualMapOpts(is_showTrue,is_piecewiseTrue,pieces[{min: 1, max: 99, lable: 1~99人, color: #CCFFFF},{min: 100, max: 999, lable: 100~9999人, color: #FFFF99},{min: 1000, max: 4999, lable: 1000~4999人, color: #FF9966},{min: 5000, max: 9999, lable: 5000~99999人, color: #FF6666},{min: 10000, max: 99999, lable: 10000~99999人, color: #CC3333},{min: 100000, lable: 100000, color: #990033},])
)# 绘图
map.render(全国疫情地图.html)
