1.pyechartsԴ?码集뼯??
2.Python游戏用Python 和 Pyglet 编写一个我的世界小游戏 | 附源码
3.实战案例:Sakila数据可视化系统 基于 PyEcharts + Flask + Bootstrap
4.复杂流量关系怎么展示?四步搞定桑基图(附Python源码)
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)
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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,码集以及如何进行个性化地图定制。码集
在开始之前,码集请确保已经通过 pip install pyecharts 安装了 pyecharts 库。码集当前演示的码集imsns社交源码版本为 1.9.1,新版本已无需单独安装地图。码集
我们将使用随机生成的码集数据来展示中国各省份的示例。
实例1:添加数据项,码集默认中国地图显示
首先,码集我们演示如何添加一组数据,码集运行后会生成一个 HTML 文件,码集通过打开文件即可查看生成的码集地图。
接下来,码集我们将演示如何添加两组数据,码集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图片去底色源码缩放和平移功能。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。
Python游戏用Python 和 Pyglet 编写一个我的世界小游戏 | 附源码
想通过Python学习编程的朋友们,不妨关注一下我们的公众号Python日志,这里提供丰富的资源,定期分享Python相关的小知识,为你的编程之旅添砖加瓦。若你对附带源码的我的世界小游戏感兴趣,只需在公众号回复“我的世界”,即可获取。
为了实现这个小游戏,源码资本宏江我们需要搭建相应的开发环境,具体包括Python版本(3.7.8)以及一些辅助模块,如requests、tqdm、pyfreeproxy和pyecharts等。同时,利用Python自带的模块,我们能够快速上手并进行游戏的开发。
游戏开发的步骤分为几个关键环节,首先是安装Python并将其添加到环境变量中,随后利用pip工具安装所有必要的模块,确保开发环境的完整性。
在实现游戏功能时,我们首先定义了游戏的玩法:通过ESC键释放鼠标并关闭窗口。接下来,我们开始构建游戏的核心——窗口类。尽管代码篇幅较长,但关键在于通过合理设计,实现游戏的基本交互逻辑,如移动、建筑创建与退出等。具体实现细节及完整代码,我们建议大家直接访问公众号Python日志,回复“我的世界”获取,以获得更直观的学习体验。
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。asp源码 工具查找Sakila数据库是一个模拟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,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。在线福利源码
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,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。
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,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。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。
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Pyecharts绘图教程(1)—— Pyecharts可视化神器基础入门
大家好,欢迎来到《Pyecharts绘图教程》系列的第一课,专为零基础和希望提升数据可视化技能的朋友们设计。Pyecharts是一款强大的Python数据可视化库,我们将从基础入门,逐步深入。 首先,Pyecharts的特点在于其易用性和灵活性,支持多种图表类型,包括直角坐标系、基本图表、树形图、地理图、3D图以及组合图表等。版本方面,我们建议使用1.9.1版本,确保不会因不同版本的参数差异导致问题。安装可通过pip进行,建议使用国内镜像源以提高下载速度。 在开始绘图之前,如需地图功能,可选择安装地图文件。接下来,我们提供实战示例,如Bar(柱状图)、Line(折线图)、Pie(饼图)等,以及Map(地图)和HTML组件等。学习过程中,可以在Jupyter notebook或生成html文件中查看你的作品,实战地址为:可视化源码在线运行。 每完成一个实例,别忘了在实践中巩固知识,喜欢的朋友可以收藏并分享给更多人,一起探索更多可视化技巧。更多教程和资源,关注公众号Python当打之年将持续分享。2024-11-26 07:11
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