一、引言
手撸了一个完整的实时疫情监控系统，基于Python + Flask + Pyecharts + Bootstrap，实现了前后端分离。核心功能包括：实时疫情概览、实时疫情监控、新增确诊/疑似病例变化趋势、累计确诊病例变化趋势、累计死亡/治愈病例趋势和疫情数据分地区分布。具体的功能如下图所示：二、正文2.1 实时疫情监控实时疫情监控包括全国实时疫情数据概览和全国实时疫情数据分布两个功能能。2.2 新增确诊趋势全国新增确诊/疑似变化趋势，提...
写在前面
在网易云课堂看到城市数据团大鹏老师讲的《Python数据可视化利器：Pyecharts！》[传送门]，于是把前一篇南京的景点数据做一个可视化。
1、还是去哪儿网景点爬取
具体可以看之前的帖子
《python爬取景点数据看该去哪里玩——南京篇》
我把代码拿过来按照需要调整一下，只要主要评价数据就行
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import numpy as np
import pandas as pd
import time
#创建函数，获取页面数据
d...
在Pycharm中 导入了 Pyecharts 包后，出现了 Bar不能成功导入的问题。第一个要检查的是，在本项目或是其他的文件夹中是否 存在有pyecharts命名的py文件。
pip install pyecharts后会安装到最新版的pyecharts,版本估计是比较高的，那么在导入时 用的方法是
from pyecharts.charts import
发现还是有问题，最终的方法是 (注意导入时用的小写的bar，在系统调用时bar.Bar)：pip uninstall pyechartspip install pyecharts==0.1.9.5fr...
Echarts(1):Python爬取微博热搜并用Echarts词云展示1.思路与实现流程直接从微博中找不到微博的历史热搜数据的，可以通过这个网站 https://www.weibotop.cn/ 找到微博的历史热搜数据。爬取下来后保存为csv格式的数据，在使用Python pandas库和结巴分词库进行处理，得到分词结果，再对分词结果进行词频计算，得到echarts词云的原数据。2.Python爬取网页数据参照了网上大佬的爬虫代码，对 https://www.weibotop.cn/的网页进行爬取。首...
文 | 豆豆来源：Python 技术「ID: pythonall」随着互联网的高速发展，数据量也在疯狂增长，近几年数据分析，数据挖掘的岗位越来越吃香。说到数据分析，就离不开数据的可视化，毕竟图表比冷冰冰的数字直观，一眼就可以看出趋势和结论，毕竟一图胜千言。而 Python 作为数据分析的主力语言，自然也有不少可视化的类库，比如 matplotlib，常用的柱状图、散点图、折线图都可以生成。但如果想在网页端展示的话就显得有些捉襟见肘了。做过...
用python实现PyEcharts中的折线图 笔记仅是个人的学习笔记总结，如有雷同请见谅1. Pieclass pyecharts.charts.Pieclass Pie(# 初始化配置项，参考 `global_options.InitOpts`init_opts: opts.InitOpts = opts.InitOpts()
)
func pyecharts.charts.Pie.adddef add(# 系列名称，用于 tooltip 的显示，legend 的图例筛选。series_name: str,# 系列数据项，格式为 [(key1, value1), (key2, value2)]data_pair: types.Sequence[types.Un...
项目准备
简介
基于Python+Flask+Echarts打造一个疫情监控系统，涉及技术有：Python爬虫
使用Python与Mysql数据库交互
使用Flask构建Web项目
基于Echarts数据可视化展示
在linux上部署Web项目及爬虫项目架构
数据获取（爬虫）>>数据持久化（MySQL）>>flask搭建Web后台>>数据可视化(h5+echarts)
项目环境Python 3.+MySQLPyCharm(Python IDE)Jupyter notebook(Python IDE)Hbuilder(前端IDE，https://www.dcloud.io/hbuilderx.html)Li...
（从0到1非常详细步骤）flask+ajax+echarts 53万条招聘信息可视化系统的实现??本篇blog默认：您已经入门echarts、html、js、json、python，知道一些大概的东西，但是具体细节部分需要上网查找资料解决。如果您满足上述条件，那么这篇博客是适合您的 ??由于编码时间限制（3.5天，从零开始），代码写得比较匆忙，本篇blog涉及的代码可能存在很多的不严谨，有问题的地方还请大家不吝赐教。 ??由于是类似手把手的流程，故该blog可能会...
pyecharts模块实现数据可视化
这里采用疫情数据作为参考指标，绘画可视化视图。
1. 全球疫情累计死亡人数分布图
示例功能代码如下：def yiqing_world(data):world_data = []for item in data["results"]:if item["countryEnglishName"]:world_data.append([item["countryEnglishName"].replace(United States of America, United States).replace(United Kingdom, Greenland),item["deadCount"]])_max = max([item[1] for item...
目录
地图
地图模板系列
中国地图
省份数据地图（重庆地图）
中国城市地图数据地图（分段型）
世界地图
中国地图带城市（详细）
中国连续数据地图
复杂地图观赏
每文一语地图
前期文章我们介绍了有关热力图的绘制，这期文章我们一起来看看地图是如何绘制的，如何在地图里面添加数据进行多维度的展示，下面我们一起来感受一下地图的魅力吧！
“地图就是依据一定的数学法则,使用制图语言,通过制图综合,在一定的载体上,表达地球（或...
pyecharts
一、简介
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。 简单来说，pyecharts就是echarts的python接口，方便python用户开发。当然，精通Html，JavaScript的同学，可以直接使用echarts。
二、优势
python中，有很多的可视化模块，比如matplotlib,seaborn,...
Python +Echarts +PyQt5设计股票期货虚拟货币自动交易系统 二、软件界面响应
效果图： 上一章《 Python +Echarts +PyQt5设计股票期货虚拟货币自动交易系统 一、软件界面设计 》中我们进行了基本的界面样式、布局、和基础内容设计，其中布局部分包含了四大模块，即：
1、行情模块
（1）、行情模块中包含交易对列表交易对列表采用PyQt5 中的QlistWidget控件作为列表容器，该控件可以将QWidget布局作为列表内容加载到列表中，如下效果...
一、词云图
词云就是通过形成关键词云层或关键词渲染，过滤掉大量的文本信息，对网络文本中出现频率较高的关键词的视觉上的突出。
import jieba
import collections
import re
from pyecharts.charts import WordCloud
from pyecharts.globals import SymbolType
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.globals import ThemeType, CurrentConfigCurrentConfig.ONLINE_HOST = D:/python/pyecharts-assets-master/as...
大家好，我是冈坂日川，今天分享应用 Python 爬虫技术，Flask 轻量级框架，Echarts 、WordCloud 实现的豆瓣TOP
250电影数据可视化网页，具体实现效果如下图所示。详情请下载附件！课程学习请参考：Python爬虫学习一.实现效果数据开源是一件好事，希望大家也可以好好学习，这里附上我的某盘链接。二.源程序文件及学习链接
https://pan.baidu.com/s/14Zy1O1g6wV4viqP-dewFLg
提取码：jr0g
数据可视化学习
ECharts Documentation & EC...
人生苦短，我用 Python前文传送门：
小白学 Python 数据分析（1）：数据分析基础
小白学 Python 数据分析（2）：Pandas （一）概述
小白学 Python 数据分析（3）：Pandas （二）数据结构 Series
小白学 Python 数据分析（4）：Pandas （三）数据结构 DataFrame
小白学 Python 数据分析（5）：Pandas （四）基础操作（1）查看数据
小白学 Python 数据分析（6）：Pandas （五）基础操作（2）数据选择
小白学 Python 数据分析（7）：P...
