首页 源码 正文

疫情数据网页源码(疫情防控源码)

2024-05-30 16:05:38 69 0
admin

作者:Python进阶者

来源:Python爬虫与数据挖掘

前言

前几天有个学生娃子找疫情数据网页源码我帮忙做点可视化疫情数据网页源码的作业疫情数据网页源码,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 *** ,显得作业高大上一些。

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。

疫情数据网页源码

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, Timelinefrom 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:

疫情数据网页源码

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:

疫情数据网页源码

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:

疫情数据网页源码

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:

疫情数据网页源码

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:

疫情数据网页源码

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, Timelinefrom 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:

疫情数据网页源码

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 *** 和轮播图的 *** *** 。

最后也欢迎大家积极尝试,有好的内容也可以分享给我噢疫情数据网页源码

收藏
分享
海报
0 条评论
69

本站已关闭游客评论,请登录或者注册后再评论吧~