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  • L7-13 常用表格图(五)

    一、课堂导入 

    上节课学习了制作了仪表盘和雷达图,本节课将会学习制作更有趣的的图表。

    二、地理图

    1.概念

    有时我们希望把数据展示在地图上,使数据更加清晰,地理图是显示数据信息最好的方式之一,

    通常在显示天气预报、空气质量、资源分布等方面有很多应用。

    2.分类

    国家地图、省份地图、城市地图

    3.制作国家地图

    import pyecharts
    # 引入地图库
    from pyecharts.charts import Map
    # 引入设置参数库并命名为opts
    from pyecharts import options as opts
    world = Map()
    country = [
        ("China", 95.1),
        ("Canada",23.2),
        ("Brazil",43.3),
        ("Russia",66.4),
        ("United States",88.5)
    ] 
    world.add("评分",country, "world")
    # 设置坐标属性
    world.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show = False)) 
                                                                            # 视觉映射配置项
    world.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title = "国家地图"),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts())
    world.render("C:\Users\admin\Desktop\L7\drawing\world.html")

    4.制作省份地图

    import pyecharts
    # 引入地图库
    from pyecharts.charts import Map
    # 引入设置参数库并命名为opts
    from pyecharts import options as opts
    g=Map() 
    a = [('湖北',45.23),('安徽',34.67),('上海',23.17),('湖南',50.12)] 
    #              指定图表类型,首字母小写
    g.add("评分",a,"china")
    g.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show = True)) 
    g.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="省份地图"),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts())
    g.render('C:\Users\admin\Desktop\L7\drawing\China.html') 

    5.制作城市地图

    import pyecharts
    # 引入地图库
    from pyecharts.charts import Map
    # 引入设置参数库并命名为opts
    from pyecharts import options as opts
    value = [
        ('武汉市',1.07), 
        ('黄冈市',3.85), 
        ('黄石市',6.38), 
        ('十堰市', 8.21),
        ('天门市',2.53) ,
        ('仙桃市',4.3),
        ('潜江市',9.38), 
        ('宜昌市',4.29), 
        ('襄阳市',6.1), 
        ('鄂州市',3.78),
        ('荆门市',2.46), 
        ('孝感市',3.18),
        ('荆州市',5.11),
        ('咸宁市',5.13),
        ('随州市',3.97), 
        ('恩施土家族苗族自治州',4.18)
    ]
    p = Map() 
    p.add("评分",value,"湖北") 
    p.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="城市地图"),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts())
    p.render('C:\Users\admin\Desktop\L7\drawing\city.html')

    三、散点图

    1.概念

    散点图又称散点分布图,是以一个变量为横坐标,另一变量为纵坐标,利用散点(坐标点)的分布形态反映变量统计关系的一种图形。

    特点是能直观表现出影响因素和预测对象之间的总体关系趋势。

    2.分类

    静态散点图、动态散点图

    3.制作静态散点图

    import pyecharts
    # 引入散点库
    from pyecharts.charts import Scatter
    # 引入设置参数库并命名为opts
    from pyecharts import options as opts
    sc = Scatter() 
    kind =["哈士奇", "萨摩耶", "泰迪", "金毛", "柴犬"]
    data1 = [89, 89, 78, 80, 100]
    sc.add_xaxis(kind) 
    sc.add_yaxis("商家A",data1) 
    sc.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="静态散点图"))
    sc.render('C:\Users\admin\Desktop\L7\drawing\scatter1.html')

    4.制作动态散点图

    # 2.动态散点图
    import pyecharts
    # 引入散点库
    from pyecharts.charts import Scatter
    # 引入设置参数库并命名为opts
    from pyecharts import options as opts
    sc = Scatter() 
    kind =["哈士奇", "萨摩耶", "泰迪", "金毛", "柴犬"]
    data1 = [89, 89, 78, 80, 100]
    data2 = [68, 89, 69, 88, 97]
    sc.add_xaxis(kind) 
    sc.add_yaxis("商家A", data1) 
    sc.add_yaxis("商家B", data2)
    sc.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="动态散点图"), 
     # 映射过渡类型,可选,"color", "size"
    visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(type_="size", max_=150, min_=20)) 
    sc.render('C:\Users\admin\Desktop\L7\drawing\scatter2.html')

    四、总结

    1.有时我们希望把数据展示在地图上,使数据更加清晰,地理图是 显示数据信息最好的方式之一,通常在显示天气预报、空气质量、
    资源分布等方面有很多应用。
    2.散点图又称散点分布图,是以一个变量为横坐标,另一变量为纵 坐标,利用散点(坐标点)的分布形态反映变量统计关系的一种图
    形。

    特点是能直观表现出影响因素和预测对象之间的总体关系趋势。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/xiaoxiao-ya/p/12542986.html
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