python中進行圖表繪制的庫主要有兩個：matplotlib 和 pyecharts， 相比較而言：

matplotlib中提供了BaseMap可以用于地圖的繪制，但是個人覺得其繪制的地圖不太美觀，而且安裝相較而言有點麻煩。

pyecharts是基于百度開源的js庫echarts而來，其最大的特點是：安裝簡單、使用也簡單。

所以決定使用pyecharts來繪制地圖。

1.安裝pyecharts

如果有anaconda環境，可用 pip install pyecharts 命令安裝pyecharts。

由于我們要繪制中國的疫情地圖，所以還要額外下載幾個地圖。地圖文件被分成了三個Python包，分別為：

全球國家地圖: echarts-countries-pypkg

安裝命令：pip install echarts-countries-pypkg

中國省級地圖: echarts-china-provinces-pypkg

安裝命令：pip install echarts-china-provinces-pypkg

中國市級地圖: echarts-china-cities-pypkg

安裝命令：pip install echarts-china-cities-pypkg

2.導包。

繪制地圖時我們根據自己需要導入需要的包，在pyecharts的官方文檔 https://pyecharts.org/#/ 中詳細列出了繪制各種圖表的的方法及參數含義，而且提供了各種圖標的demo，方便我們更好地使用pyecharts。

from pyecharts.charts import Mapfrom pyecharts import options as opts

3.代碼

# 用于保存城市名稱和確診人數map_data = []for i in china : print(i) # 獲得省份名稱 province = i['name'] print('province:',province) province_confirm = i['total']['confirm'] # 保存省份名稱和該省確診人數 map_data.append((i['name'],province_confirm))c = ( # 聲明一個map對象 Map() # 添加數據 .add('確診', map_data, 'china') # 設置標題和顏色 .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='全國疫情圖'), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(split_number=6,is_piecewise=True, pieces=[{'min':1,'max':9,'label':'1-9人','color':'#ffefd7'},{'min':10,'max':99,'label':'10-99人','color':'#ffd2a0'},{'min':100,'max':499,'label':'100-499人','color':'#fe8664'},{'min':500,'max':999,'label':'500-999人','color':'#e64b47'},{'min':1000,'max':9999,'label':'1000-9999人','color':'#c91014'},{'min':10000,'label':'10000人及以上','color':'#9c0a0d'} ])) )# 生成html文件c.render('全國實時疫情.html')

運行成功后就可以在工程目錄下發現一個名為“全國實時疫情”的html文件，打開就可以看到我們繪制的疫情圖啦！！

全部代碼(包含保存到數據庫，爬取數據、繪制疫情圖)：

#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-import jsonimport requestsimport pymysql# 裝了anaconda的可以pip install pyecharts安裝pyechartsfrom pyecharts.charts import Map,Geofrom pyecharts import options as optsfrom pyecharts.globals import GeoType,RenderType# 繪圖包參加網址https://pyecharts.org/#/zh-cn/geography_chartsid = 432coon = pymysql.connect(user=’root’, password=’root’, host=’127.0.0.1’, port=3306, database=’yiqing’,use_unicode=True, charset='utf8')cursor = coon.cursor()url='https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5'resp=requests.get(url)html=resp.json()data=json.loads(html['data'])time = data['lastUpdateTime']data_info = time.split(’ ’)[0]detail_time = time.split(’ ’)[1]# 獲取json數據的全國省份疫情情況數據china=data['areaTree'][0]['children']# 用于保存城市名稱和確診人數map_data = []for i in china : print(i) # 獲得省份名稱 province = i['name'] print('province:',province) province_confirm = i['total']['confirm'] # 保存省份名稱和該省確診人數 map_data.append((i['name'],province_confirm)) # 各省份下有各市，獲取各市的疫情數據 for child in i['children']: print(child) # 獲取城市名稱 city = child['name'] print('city:',city) # 獲取確診人數 confirm = int(child['total']['confirm']) # 獲取疑似人數 suspect = int(child['total']['suspect']) # 獲取死亡人數 dead = int(child['total']['dead']) # 獲取治愈人數 heal = int(child['total']['heal']) # 插入數據庫中 cursor.execute('INSERT INTO city(id,city,confirm,suspect,dead,heal,province,date_info,detail_time) VALUES (%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)', (id, city, confirm, suspect, dead, heal, province, data_info, detail_time)) id = id + 1 coon.commit()c = ( # 聲明一個map對象 Map() # 添加數據 .add('確診', map_data, 'china') # 設置標題和顏色 .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='全國疫情圖'), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(split_number=6,is_piecewise=True, pieces=[{'min':1,'max':9,'label':'1-9人','color':'#ffefd7'},{'min':10,'max':99,'label':'10-99人','color':'#ffd2a0'},{'min':100,'max':499,'label':'100-499人','color':'#fe8664'},{'min':500,'max':999,'label':'500-999人','color':'#e64b47'},{'min':1000,'max':9999,'label':'1000-9999人','color':'#c91014'},{'min':10000,'label':'10000人及以上','color':'#9c0a0d'} ])) )# 生成html文件c.render('全國實時疫情.html')## china_total='確診' + str(data['chinaTotal']['confirm'])+ '疑似' + str(data['chinaTotal']['suspect'])+ '死亡' + str(data['chinaTotal']['dead']) + '治愈' + str(data['chinaTotal']['heal']) + '更新日期' + data['lastUpdateTime']# print(china_total)

以上就是python如何繪制疫情圖的詳細內容，更多關于python繪制疫情圖的資料請關注好吧啦網其它相關文章！