最近呢，接到一个项目：
项目内容：
1.利用Python编写爬虫程序，爬取https://ncov.dxy.cn/ncovh5/view/pneumonia页面中当天的“疫情数据”并保存到本地
2.根据爬取的数据可视化展示
项目实现
很显然，该项目分为两个部分：
使用爬虫获取数据（request,beautifulsoup,pyquery……）
进行数据可视化（pyecharts，matplotlib……）
我们进入该网址使用快捷键F12浏览源代码
经过漫长的寻找我们找到了所需要的数据：
经过整理，我们发现它的数据是这样的：
[{{“provinceName”:“黑龙江省”,“provin
2021-05-06 17:33:14
442KB
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如果想要内网利用 django 及 pyecharts 做数据分析展示， 那必须把相关的js 文件下载放到 django 的 static 目录。 再修改pyecharts 生成的 html 代码。
2021-05-03 20:17:25
323KB
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pyecharts这个模块虽然好用。根据网站资源引用说明：pyecharts 使用的所有静态资源文件存放于 pyecharts-assets 项目中，默认挂载在 https://assets.pyecharts.org/assets/所以pyecharts图表默认会从该网站拉取js静态文件。实际运行时经常出现fjobidden的情况，很不方便。所以把这个包下载下来放出分享。
2021-05-02 14:03:10
6.58MB
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为了方便在离线环境下学习Pyecharts，将官方文档制作成pdf文件，带标签。
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。
目录：
配置项
全局配置项 | 系列配置项
基本使用
图表 API | 示例数据 | 全局变量
图表类型
基本图表 | 直角坐标系图表 | 地理图表 | 3D 图表 | 组合图表 | HTML 组件
进阶话题
参数传递 | 数据格式 | 定制主题 | 定制地图 | 渲染图片 | Notebo
2021-04-29 19:31:01
4.89MB
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实现了python 浏览器开发的前后端开发的入门demo，使用了pyecharts+Django+Ajax技术展示和传输数据。
2021-04-29 13:57:09
23KB
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开心麻花影视作品分析附带pyecharts demo
配合blog文使用：https://blog.csdn.net/zengraoli/article/details/104982044
2021-04-28 21:24:02
19.34MB
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效果展示
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python代码
from pyecharts import WordCloud
import pandas as pd
wd = pd.read_csv('cp.csv')
word = [i[0] for i in wd[['关键词']].values]
value = [i[0] for i in wd[['词频']].values]
wordCloud = WordCloud(width=2000, height=2000)
wordCloud.add('词云', word, value, word_size_range=[10, 120], shape='star')
2021-04-21 18:48:25
131KB
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安装
pip(3) install pyecharts
此文版本为v1.6
此文版本为v1.6
此文版本为v1.6
效果图
使用Pycharts绘制一个如上图类似的全球流向图。
pyecharts里的地理图标总共有三种—
Geo：地理坐标系，Map：地图，Bmap:百度地图。
Map地图可以绘制全球地图，但不能绘制带有流向的效果图，所以此处需要使用Geo地理坐标系图。
Geo图的类型有scatter(散点图)，effectScatter(涟漪散点图)，heatmap(热力图)，lines(流向图)。
散点图不用说，就是正常的散点图。涟漪散点图类似带有波纹的散点图，像水的涟漪效果一样。
效果
2021-04-20 16:08:47
386KB
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