仅需100行代码即可实现疫情地图可视化

展牵动着我们的心。作为一名开发者，我们闭门在家为抗击疫情做贡献的同时，也可以继续深耕自己的技术。此文章旨在向大家介绍疫情地图可视化的原理，帮助大家深入理解echart。

核心思路

疫情图的核心在于疫情数据整理以及疫情数据可视化。

疫情数据整理

本文疫情数据是由网易新闻的公开数据整理而成，仅用于demo 展示。数据的具体地址已在代码中说明：此地址是一个 Get 请求，大家可以先拷贝地址到浏览器中查看数据格式。请求成功后服务端响应的数据格式如下(文中仅罗列出我们需要的数据



 

数据可视化的一种常用工具，我们用地图来展示疫情的具体分布。本文采用的是开源的 pyecharts项目，方便开发者用于地图展示。其中，pyecharts 是一个帮助生成 Echarts 图表的类库;而 Echarts 则是百度开源的数据可视化 JS 库，支持折线图、柱状图、散点图、K线图、饼图、雷达图、和弦图、力导向布局图、地图、仪表盘、漏斗图、事件河流图等12类图表，并可以在 PC 和移动设备上流畅地运行，兼容当前绝大部分浏览器。pyecharts 是在 Python 的基础上对 Echarts 所进行的扩展。

原理详解

接下来，本文将为大家详细说明如何搭建环境、整合数据、使用 pyecharts 来做数据可视化以及如何调试项目。

环境搭建

为了快速开发此功能并且尽可能地缩减代码量，此 demo 选择使用 Python 来进行开发。为此，我们应该准备好Python 的开发环境并导入python 基础库。

安装 Python 环境

Mac 上面自带了 Python2.7 ，其他机型的电脑可以参考网上相

 

（编辑：阳江站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!