通过Pyecharts绘制可视化地球竟然如此简单！（pyecharts数据可视化）

通过Pyecharts绘制可视化地球竟然如此简单！（pyecharts数据可视化）

今天我们使用 Pyecharts 制作一个地球可视化项目，一起来看看吧

Let’s go！

数据处理

这里我们使用全球新冠感染人数的数据集作为我们的测试数据，先来看看数据的整体情况

import pandas as pddf = pd.read_csv("owid-covid-data.csv")df_0608 = df[df['date'] == '2022-06-08']df_new = df_0608[pd.isna(df_0608['continent']) == False]df_new

Output:

我们选取0608这一天的数据，可以看到 total_cases 字段就是国家当前的累计总确诊人数

下面就提取国家和确诊人数

covid_data = df_new[['location', 'total_cases']].values.tolist()

Output:

Pyecharts 绘图

通过 Pyecharts 绘制地球图，在官网上有很详细的例子，我们直接套用即可

首先导入相关库

import pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import MapGlobe

定义地球图函数并绘制

data = [x for _, x in covid_data]low, high = min(data), max(data)c = ( MapGlobe() .add_schema() .add( maptype="world", series_name="World Covid Data", data_pair=covid_data, is_map_symbol_show=False, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), ) .set_global_opts( visualmap_opts=opts.VisualMapOpts( min_=low, max_=high, range_text=["max", "min"], is_calculable=True, range_color=["lightskyblue", "yellow", "orangered"], ) ))c.render_notebook()

这样我们得到如下全球各国新冠确诊人数分布图

部署为 Web 服务

当前我们所有的代码都是运行在 Jupyter 当中的，如果要分享给其他人，并不是十分的方便，我们可以将整体代码部署成一个 Web 服务，这样其他人就可以方便的通过浏览器来查看该地球图了

我们先创建项目目录，命名为 ​​flask_map​​​，再将本地安装的 ​​Pyecharts​​​ 目录下的 ​​templates​​​ 文件夹拷贝到该目录下，同时再创建 ​​data​​​ 文件夹和 ​​main.py​​ 文件，Pyecharts 模板位置如下：

pyecharts.render.templates

我们将数据集 ​​owid-covid-data.csv​​​ 放到 ​​data​​​ 文件夹下，再编写 ​​main.py​​ 文件

# coding = utf-8"""======================@author:luobo@time:2022/7/2:14:32@email:@File: main.py======================"""from flask import Flask, render_templatefrom jinja2 import Markup, Environment, FileSystemLoaderfrom pyecharts.globals import CurrentConfig# 关于 CurrentConfig，可参考 [基本使用-全局变量]CurrentConfig.GLOBAL_ENV = Environment(loader=FileSystemLoader("./templates"))from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import MapGlobeimport pandas as pddf = pd.read_csv("data/owid-covid-data.csv")df_0608 = df[df['date'] == '2022-06-08']df_new = df_0608[pd.isna(df_0608['continent']) == False]covid_data = df_new[['location', 'total_cases']].values.tolist()app = Flask(__name__, static_folder="templates")def Map_base(): data = [x for _, x in covid_data] low, high = min(data), max(data) c = ( MapGlobe() .add_schema() .add( maptype="world", series_name="World Covid Data", data_pair=covid_data, is_map_symbol_show=False, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), ) .set_global_opts( visualmap_opts=opts.VisualMapOpts( min_=low, max_=high, range_text=["max", "min"], is_calculable=True, range_color=["lightskyblue", "yellow", "orangered"], ) ) ) return c@app.route("/")def index(): c = Map_base() c.render('templates/Map.html') return render_template("Map.html")if __name__ == "__main__": app.run()

这样，当我们启动 Flask 服务器之后，只需要访问根目录（/），就会在 ​​templates​​​ 目录下生成 ​​Map.html​​ 文件，也会在浏览器正常展示地球图了

至于如何将本地 Web 应用部署到公网上，我们在后面的文章中再介绍吧！

好了，这就是今天分享的全部内容，喜欢就点个赞吧~

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