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    Python培訓

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    利用Python制作全國春晚關注度熱力圖

    • 發布:Python培訓
    • 來源:Python練習題庫
    • 時間:2018-02-23 15:23

    (圖為2011-2017年春晚互聯網搜索動態熱力圖)

    在研究涉及全國地區分布差異的數據問題時,我們經常需要借助通過在地圖空間對于不同區域的數據渲染達到直觀可視化得目的。

     在本期文章中,我們將會以全國對于央視春晚的關注度為例,介紹如何利用python進行數據可視化處理。(本期推文中所使用的Python版本為2.7。)


    第一步:數據準備

    首先我們需要對全國春晚的互聯網熱度數據進行爬取。(數據爬取方法,我們會在以后的推文中陸續推送)


    第二步:讀入數據

    在 Python 自帶的科學計算庫中,Pandas 模塊是最適于數據科學相關操作的工具,本次數據處理中,我們使用pandas模塊直接進行excel數據的讀入和處理,pandas同時提供對于excel文件的直接讀取函數,不過處理前需要對幾個依賴的模塊進行安裝,包括pandas和xlrd,然后運行以下代碼(運行環境為windows,文件中文編碼為gbk)

    運行成功,數據框df將讀取到對應excel的數據,且格式一致



    第三步,處理數據

    數據讀入后,我們還需要對數據進行進一步處理,我們以2017年的數據為例,首先,需要將df中2017年的數據單獨提取出來,其次,將2017年數據中地區和互聯網熱度數據兩個字段進行列表化處理,處理完畢得到的attr3和value3兩個變量作為我們最終進行數據地圖可視化的輸入變量備用。具體過程見如下代碼:


     

    第四步,數據可視化

    說到數據可視化,我們首先想到的是國內優秀的開源圖表庫Echarts,Echarts 是百度開源的一個數據可視化 JS 庫,Echarts有著與眾不同的特點和驚艷全場的視覺效果,展示效果詳情參見Echarts官網的實例,眾親自行百度“Echarts”(百度Echarts的干貨詳解,我們也會在后期推送)即可。

     

    pyecharts是一個用于生成 Echarts 圖表的類庫,可以說是python的echarts接口,本次操作中我們用pycharts進行數據圖表的渲染和可視化,首先對pyecharts進行安裝。

    本次操作我們主要用到的是pyecharts下面的geo模塊,所以需要對該模塊進行導入,

    接下來我們需要創建一個地理坐標geo對象,并聲明對象的主標題、副標題以及寬度、高度字體顏色等變量:

    接下來,我們對該geo對象添加我們自己的數據:

    這里我們用到了直接我們已經準備好的數據attr3和value3,其他參數說明如下:

    “2017”:數據系列的名稱

    type="heatmap":聲明生成地圖類型為熱力圖

    visual_range=[0,1000]:指定視覺組件的允許的最小值與最大值

    visual_text_color="#fff":視覺組件字體顏色

    symbol_size=9:標記圖形大小

    is_visualmap=True:是否視覺組件

    is_legend_show=True:是否顯示圖例

    geo_normal_color="#0E0300":地圖區域底色

    legend_text_color="#fff":圖例文字顏色

    最后,按照我們定義的geo對象進行數據生成:

    第四步,圖像文件的生成

    運行完上面代碼后,就會在和代碼同目錄下面生成一個map_city.html文件

    雙擊該文件即可在瀏覽器中顯示最終的數據可視化圖表:

    同樣,我們可分別制作出,近幾年分別每年的熱力圖,最后制作一個動態的GIF圖就好啦。

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