1.实战案例：Sakila数据可视化系统 基于 PyEcharts + Flask + Bootstrap
2.Echart：入门可视化科研人必备
3.复杂流量关系怎么展示？四步搞定桑基图（附Python源码）
4.使用pyecharts最新版本绘制中国地图实例详解，个性化地图定制
5.Pyecharts绘图教程（2）—— 绘制多种折线图（Line）参数说明+代码实战
6.python绘制箱形图全解（改进源码）

实战案例：Sakila数据可视化系统 基于 PyEcharts + Flask + Bootstrap

       本文以Sakila数据库为实例，介绍了如何基于PyEcharts、Flask和Bootstrap构建数据可视化系统，并总结了整个项目设计与实现过程。Sakila数据库是ai bot源码一个模拟DVD租赁业务的数据集，包含影片租赁活动、支付活动和归还活动等业务信息。

       首先，设计数据可视化系统框架，包括业务理解、图表设计和系统整合等方面。系统整合使用了PyEcharts与Flask框架，以及Bootstrap进行前后端分离开发，结合Sakila的六个实战案例，构建出一个完整的数据可视化系统。

       系统运行效果展示实时指标监控、历史数据变化趋势、客户地理位置分布、订单商品构成模型、门店盈利能力对比和门店多维竞争优势等图表。通过一个页面导航，将这些图表组织在一起，形成全面的数据可视化系统。

       系统源码结构包括前端页面、后端应用、数据模型、静态资源和模板文件等部分。开发流程从项目创建、模板复制到前后端联调，海外短剧cps源码涉及主题模板选择、导航设计、图表元素设计、事件设计以及后台服务接口设计。

       在前端页面设计中，主题模板选择为Bootstrap的Matrix Admin，提供了美观的界面和清晰的组织方式。导航菜单设计按照图表类型组织内容，实现内容切换。图表元素设计包括页面元素和事件设计，通过循环实现图表页面的自定义。

       后台应用设计涉及数据库操作、数据逻辑、模板文件和业务逻辑程序的编写。服务接口设计包括页面请求和数据请求，异常请求设计则提供了友好的错误反馈。系统最终通过前后端联调实现功能的整合。

       针对部署问题，需要对Linux系统中自定义Python模块的文件路径和本地IP进行调整，确保能够正常部署在云服务器上。此外，对于地图页面渲染问题，需要确保引用了ECharts地图类的JS代码，以实现地图功能。

       部署后的系统在云服务器上可访问，例如通过IP ...6:/ 进行访问。不同解决方案（如帆软和达芬奇）在展示效果上可能有所不同，但都能提供全面的数据可视化支持。

       总结而言，婚纱档期管理源码通过Sakila数据库的实例，本文详细介绍了数据可视化系统的设计与实现过程，以及在开发、部署和优化过程中遇到的常见问题及解决方案。

Echart：入门可视化科研人必备

       在参加一个数据分析竞赛时，发现研一师妹对R语言不太熟练，使用ggplot绘制图形学习成本较高。于是引入了Echart，一个强大的可视化工具，让绘制美观图形变得简单。Echart官网提供了大量实例，只需修改源代码数据即可得到所需的简约清新图表。以下是我们在报告中使用Echart绘制的部分图形。

       对于Python用户，可以通过pyecharts库在Python环境中使用Echart。pyecharts官网提供了详细的使用教程和pyecharts-gallery，用于展示各种图表。无论是在本地环境还是Notebook环境中，甚至输出PNG用于科技论文发表，均能轻松实现。

       对于R语言用户，echarts4r是一个不错的接口，提供了从入门到应用的详细教程。通过《统计之都》公众号的一篇推文了解更多信息。echarts4r让R语言用户也能享受到Echart的强大功能。安装方式和相关教程在参考文献中提供。

       以下展示的是使用Echart绘制的一些可视化结果，效果良好。通过Echart，开源api程序源码无论是初学者还是经验丰富的数据分析师，都能快速上手，绘制出高质量的图表，为数据分析和展示工作提供强大的支持。

       参考资料包括Echart官网、pyecharts官网、pyecharts-gallery、echarts4r官网和相关教程链接。通过这些资源，用户可以深入了解并灵活运用Echart进行数据可视化。

复杂流量关系怎么展示？四步搞定桑基图（附Python源码）

       当面临复杂流量关系的可视化展示，桑基图无疑是一个高效的选择，尤其在Python编程中，只需简单四步即可实现。即使对代码不熟悉，借助Python库也能轻松操作。

       桑基图是一种强大的工具，常用于展示诸如人口流动（如跨国城市）、互联网用户行为（如产品页面浏览）或企业资金流动等复杂关系。其基本构造由节点、边和流量组成，边代表数据流，节点代表分类，线条宽度则表示流量大小，直观呈现数据分布与结构对比。

       以下是制作桑基图的四个步骤：

       第一步，整理数据。将所有流量关系转化为“起点-终点-值”的二维表，无论关系层次多深，无限狙击弹药源码都应包含其中。

       第二步，创建节点字典。收集所有独特的节点（包括出发点和目标点），以字典形式存储，确保键值对为"{ 'name': '节点名'}"，否则可能导致绘制空白图。

       第三步，构建关系字典。将二维表中的每一行转换为字典，如{ 'source': 'A', 'target': 'B', 'value': .0}，表示从节点A流向节点B的流量为。

       最后，利用Python库，如pyecharts的Sankey方法绘制图。默认情况下，桑基图为横向，通过orient参数调整为竖向。比如，设置orient='vertical'，并可能需要调整LabelOpts参数以优化标签显示，确保垂直方向的美观性。

       一个垂直方向的桑基图示例将直观展示调整后的效果。

使用pyecharts最新版本绘制中国地图实例详解，个性化地图定制

       第一章：实例演示

       这里提供一个具体的操作实例，展示如何使用 pyecharts 最新版本绘制中国地图，以及如何进行个性化地图定制。

       在开始之前，请确保已经通过 pip install pyecharts 安装了 pyecharts 库。当前演示的版本为 1.9.1，新版本已无需单独安装地图。

       我们将使用随机生成的数据来展示中国各省份的示例。

       实例1：添加数据项，默认中国地图显示

       首先，我们演示如何添加一组数据，运行后会生成一个 HTML 文件，通过打开文件即可查看生成的地图。

       接下来，我们将演示如何添加两组数据，只需在之前的基础上调用 add() 函数即可，操作简便。

       实例2：完整源码

       为方便读者实践，我们提供了一段完整源码，直接运行即可。

       第二章：常用配置项及参数解析

       在使用 pyecharts 绘制地图时，有许多配置项和参数可以进行个性化定制。

       配置项1：设置是否默认选中

       默认情况下，地图会自动选中数据。可以通过添加 is_selected=False 参数来改变默认行为，这样地图就不会自动显示数据。

       配置项2：设置地图颜色类型是否分段显示

       通过 visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=, is_piecewise=True) 可以使地图颜色根据数据范围分段显示。max_ 参数定义了数据的范围，is_piecewise=True 表示数据范围将被划分为多个段。

       配置项3：缩放和平移配置

       启用 is_roam 参数可以实现地图的缩放和平移功能。默认情况下，用户可以通过鼠标滚轮放大缩小地图，同时也可以通过鼠标拖动实现地图的平移。

       配置项4：关闭图形标记

       通过 is_map_symbol_show=False 参数可以关闭地图上的图形标记，这样地图上就不会显示任何点。

       配置项5：关闭标签名称显示

       使用 label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False) 参数可以关闭标签名称的显示，使得地图上省份的名称不被展示。

       配置项6：颜色设置

       可以通过系列配置项的 color 参数为标签设置颜色，例如 color="blue" 将标签颜色设置为蓝色。同时，通过设置图元样式配置的 areaColor 和 borderColor 来调整区域颜色和边框颜色，其中 normal 和 emphasis 两种模式分别代表常规和强调样式下的颜色。

       配置项7：地图画布初始化大小

       通过 Map() 函数中的 init_opts 参数可以设定地图画布的初始大小，例如 Map(init_opts=opts.InitOpts(height="px", width="px"))。

       通过以上配置，可以实现对地图的全面定制，满足不同需求。希望这些实例和配置解析能帮助您更好地使用 pyecharts 进行地图绘制与个性化定制。如果您觉得文章对您有所帮助，请给予支持。

Pyecharts绘图教程（2）—— 绘制多种折线图（Line）参数说明+代码实战

       Pyecharts绘图教程（2）—— 绘制多种折线图（Line）参数详解及实战

       在本期教程中，我们将深入探讨如何利用Pyecharts库绘制各种折线图，帮助零基础和进阶者掌握数据可视化的技巧。系列教程旨在提供实用指导，如有疑问或建议，欢迎随时联系我们的小编。

       1. 折线图介绍

       折线图是呈现数据随时间变化趋势的有效工具，通过连接数据点展示上升、下降和波动，帮助理解数据规律。

       2. 代码配置

       确保使用Pyecharts版本1.9.1

       数据配置：通过add_xaxis和add_yaxis设置坐标轴数据

       全局配置：set_global_opts控制全局样式，包括标题、图例等，详情将后续介绍

       3. 实战示例

       基础折线：is_smooth、is_step、is_connect_nones控制线条平滑、阶梯显示和空值处理

       颜色设置：color控制线条颜色，注意颜色反转问题

       标记点、图形、线样式、填充区域和标记区域的配置项

       4. 源码实践

       立即在线实践可视化代码：点击这里

       完成本期内容后，不妨动手练习，如果你喜欢，别忘了点赞、收藏或分享给更多人。更多绘图教程请关注公众号：Python当打之年。

python绘制箱形图全解（改进源码）

       在数据挖掘领域，异常值检测是至关重要的一步，它直接关系到实验结果的准确性。箱形图作为一种有效的异常值检测工具，其优势在于不受异常值影响，能够稳定地展示数据的离散分布，便于数据清洗。

       以下以一组学生成绩数据为例，演示如何利用箱形图进行异常值检测。

       我们希望检查是否存在因手误而输入错误的成绩，箱形图便能提供判断依据。

       在计算学生成绩数据的5种关键值时，包括：

       1. 下四分位数Q1

       2. 中位数（第二个四分位数）Q2

       3. 上四分位数Q3

       4. 上限

       5. 下限

       基于这些数据，我们可以绘制出相应的箱形图。通过观察，我们发现存在一个明显的异常值，可能是输入错误导致的。

       借助pyecharts库，上述过程可以轻松实现，操作简便。

       一、基本箱形图绘制

       使用prepare_data函数处理数据，得到上述5种关键值。

       二、显示异常值的箱形图绘制

       研究发现，Boxplot的prepare_data模块并不具备自动判断和绘制异常值的功能。因此，我对该模块进行了改进（源码附于文末）。

       改进后的prepare_data模块将返回两个列表，第一个列表包含与之前相同的5个关键值，第二个列表则包含所有异常值。

BUG解决Pyecharts 3D柱状图X轴显示不全问题

       ♋ 写在前头：今天用pyecharts绘制了一个3D柱状图，本想展示一下高级功能，却遭遇质疑。下面是“打脸现场”：

       原本应有十个数据，却只显示了五个，这让人难以接受，尤其是强迫症患者。

       ♋第一步：既然遇到了问题，首先要做的是在网上搜索解决方案。我尝试了以下两种方法：

       遗憾的是，这两种方法都无法解决3D作图中的问题，只能在2D作图中使用，这让我非常沮丧。

       难道我就要放弃吗？不，我决定继续研究。

       ♋第二步：既然常规方法无效，我只能深入源码。首先，我查看了Bar3D的源码：

       然而，似乎没有找到有价值的线索。于是，我决定查看Axis3DOpts的定义：

       令我惊讶的是，我发现了一个熟悉的参数interval，这不是和2D作图中的解决方法一样吗？于是，我尝试将其加入3D作图中：

       经过一番操作，奇迹出现了！问题得到了解决，我终于可以庆祝胜利了。

       ♋最后的最后：感谢大家的阅读，希望有缘，江湖再见。如果觉得有帮助，不妨点赞支持一下。