数据可视化 1、效果展示 接下来看看生成好的可视化世界疫情地图 由于地图是动态的,我就直接截图了,大家可以自己实践一下制作地图详细看。 2、代码展示 模块 import pandas as pd # 做表格操作的模块 from pyecharts.charts import Map # 绘图的模块 from pyecharts import options as opts 导入数据 df = pd.re...
效果展示 (https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=QgGWqAVF) 获取到的数据咱们保存到表格 可视化地图(https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=QgGWqAVF) 颜色是跟网上的一样,可以跟随鼠标移动变色,展示数据的。 还可以实现这种更好看的 以及柱状图 还等什么,我们直接开始把~ 准备工作 (https://jq.qq.com/?_wv=...
利用Python制作全球疫情动态地图 || 全球疫情累计确诊数可视化 || 新冠疫情全球蔓延趋势(数据截止:2020年4月22日)如需详细Python代码请一键三连后私信up获取全球疫情数据获取方法详见视频:BV1pE411V78M 全国各地区疫情数据获取方法见视频:BV1h7411N7Dd 如果你喜欢本期视频,请投币、收藏、点赞,多多一键三连呀 展开...
如图所示,地图根据实时数据通过时间线轮播的方式,动态展示数据的变化。随着时间的推移,疫情确诊数量的增多,地图各个省份颜色逐渐加深,可以很明显地看到动态可视化效果。 这个动态疫情地图,是通过python的第三方库pyecharts制作完成的。数据来源是github上的一位大神: https://github.com/BlankerL/DXY-COVID-19-Data在此...
近期对疫情数据进行可视化的内容比较多,今天我来用 Python 可视化申请 Plotly 对国外的疫情发展情况进行可视化,以项目实战的形式,在分析和了解国外疫情变化趋势的同时,加深大家对 Plotly 的学习应用。 在开始之前,我们先来看看最终制作的部分效果图,如果你觉得有兴趣,不妨继续往下看。
1.全面性:全球疫情可视化展示需要涵盖全球范围内的疫情数据,包括各国、各地区的疫情情况、病毒变异情况、疫苗接种情况等。通过全面的数据展示,我们可以更好地了解疫情的整体情况和趋势。2.实时性:疫情数据是不断变化的,可视化展示需要具备实时更新的功能,以便及时反映最新的疫情情况。同时,也需要根据数据的变动情况动态地...
要制作疫情数据可视化动态图,可以使用FineBI、FineReport、FineVis等工具。FineBI是一款商业智能工具,提供强大的数据分析和可视化功能。通过FineBI,你可以轻松地从各种数据源导入疫情数据,并利用内置的图表库制作动态图表。FineReport提供了丰富的报表设计功能和数据可视化能力,适合需要复杂数据处理和自定义报表的场景。FineVis...
疫情动态可视化数据包括:疫情地图、疫情趋势图、确诊与治愈数据、疫苗接种率、资源分配情况。其中,疫情地图是最直观且重要的数据展示方式。疫情地图通过地理信息系统(GIS)技术,将不同地区的疫情数据以不同颜色或标记展示出来,使人们能够一目了然地看到疫情的空间分布情况。这种可视化方式不仅能够帮助公众了解疫情的总体态势...
(一)实时爬取疫情的动态变化 上次的中国的疫情可视化来自已有的数据库表里的数据,不是最新的,因此这次我们要做的就是实时的爬取疫情信息 我实现爬取的网页是:丁香医生里的数据。 三步走: 第一步:获取网页 通过requests的headers伪装网页访问,获取网页代码 //ncov.dx
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