背景#

由于昨天利用基础库Matplotlib画的不是很完美，今天借助高级可视化库pyecharts来重新再实现一下人民日报的各国疫情图。

pyecharts简介#

Echarts 是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了。

《人民日报》 VS pyecharts制作#

数据均是截至到2020年3月14日0时，各国疫情累计确诊人数，可以明显看出人民日报的图可能是PS出来的~~~

人民日报

pyecharts制作

安装pyecharts#

官网：https://pyecharts.org/#/

1
#在终端中安装，或者Anaconda Prompt 中
2
pip install pyecharts
3
#conda install pyecharts
4

5
#查看是否安装成功
6
import pyecharts
7

8
print(pyecharts.__version__)
9
# 1.7.1

整个画图代码#

1
#导入pandas
2
import pandas as pd
3

4
#读取数据
5
data=pd.read_excel('海外疫情.xlsx')
6

7
#自定义了一个人民日报的颜色主题
8
from pyecharts.globals import CurrentConfig
9
CurrentConfig.ONLINE_HOST = "http://127.0.0.1:8000/assets/"
10

11
from pyecharts.datasets import register_files
12
register_files({"people_COVID": ["themes/people_COVID", "js"]})
13

14
#导入pyecharts用到的内容
15
from pyecharts import options as opts
16
from pyecharts.charts import Pie
17

18
#画图
19
p=Pie(init_opts=opts.InitOpts(width="1000px", height="1200px",theme='people_COVID'))
20
p.add('',
21
      [list(z) for z in zip(data['国家'][:30],data['累计'][:30])],
22
      radius=["7%", '100%'],   #内半径，外半径
23
      center=["50%", "60%"],   #中心点的坐标位置
24
      rosetype="area",
25
      is_clockwise=False,   #逆时针
26
      label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))  #标签显示设置
27
p.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="新冠肺炎全球疫情形势",
28
                                            pos_left="30%",
29
                                            pos_top="12%",
30
                                            title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=30)
31
                                           ),
32
                 legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False)
33
                 )
34

35
p.render_notebook()
36
# p.render("pie.html")

参考资料#

以上是自己实践中遇到的一些问题，分享出来供大家参考学习，欢迎关注微信公众号：DataShare ，不定期分享干货