前言作为大数据分析的最终目的是为了得到某种形式的输出结果，而这些输出结果大都以可视化图表的形式进行展示，当然了有些大数据分析不需要图表展示如推荐系统。而可视化展现自然需要一套好用的图表插件，市场上有很多可以展现各种图表的插件，今天我给大家介绍的是百度出品的echarts，目前最新版本为echarts3，作为实例我使用的echarts2。echarts2简介echarts是一套基于javascrip
国内疫情数据可视化文章目录国内疫情数据可视化一、获取疫情数据并写入数据库获取数据以及写入数据库代码分析数据所在url二、数据的读取及可视化三、结果展示四、实现实时监控五、总结一、获取疫情数据并写入数据库对于疫情可视化来讲，获取数据也许是最重要的也是最难的部分了。官方的数据可以从国家卫生健康委员会官网获取，但是呢大家都知道他的反爬机制是相当的厉害。所以我们可以从其他地方获取比如腾讯阿里等。这里是从腾
前言本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。武汉地区，目前已经实现住院患者清零了，国内疫情已经稳定，然而中国以外新冠确诊病例达到2720458例。为了体现大国风范，今天带领大家用python实现绘制疫情地图知识点1. 爬虫基本流程2. json3. requests4. pyecharts开发环境Python 3.6Py
转载
2024-01-15 06:47:44
16阅读
可视化面板介绍 文章目录可视化面板介绍01-使用技术09-Echarts-介绍10-Echarts-体验11-Echarts-基础配置12- 柱状图图表（两大步骤）13-柱状图2定制14-折线图1 人员变化模块制作15-折线图2 播放量模块制作16-饼形图 1年龄分布模块制作17-饼形图2 地区分布模块制作（南丁格尔玫瑰图）18-Echarts-社区介绍19-Echarts-map使用（扩展）20
转载
2024-01-29 12:37:19
351阅读
# 疫情数据可视化教程
## 介绍
本教程将教会你如何使用Python编程语言实现疫情数据的可视化，以便更直观地展示疫情的变化趋势和规律。作为一名经验丰富的开发者，我将指导你完成以下几个步骤：
1. 数据获取：从数据源中获取疫情数据。
2. 数据处理：对获取的数据进行清洗和加工，以便后续的可视化处理。
3. 数据可视化：使用Python的数据可视化库将加工后的数据可视化展示。
## 整体流程
原创
2023-12-29 10:00:04
70阅读
目录一、前言二、代码实现过程 1、导包 2、创建类对象 3、查看数据概况 4、画中国地图&n
转载
2024-01-11 17:11:39
100阅读
实验目的和要求 在本次实验中基于当前的疫情数据完成各种可视化的构建： （1）对全国总数据绘制饼图；（2）对全国各地数据进行地图的绘制（3）对全国的确诊人数做词云图（4）对山东（湖北）的确诊人数做词云图（5）进行更复杂的全国（全球）疫情地图的绘制博客链接：https://www.iamzlt.com/?p=251前导内容 安装pyecharts 1、进入官网或点击这里下载安装包Pyecharts 下
转载
2024-01-13 23:00:02
154阅读
echarts数据化图表入门级教程（附10个案例）01-Echarts-介绍ECharts，一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库，可以流畅的运行在 PC 和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器（IE8/9/10/11，Chrome，Firefox，Safari等），底层依赖矢量图形库 ZRender，提供直观，交互丰富，可高度个性化定制的数据可视化图表。简单来说作用：展示图表的（大数据
转载
2024-01-26 13:08:05
43阅读
Echarts概念与应用 一.什么是Echarts？ECharts是互联网开发程序过程中，后台数据库用以实现数据到图形的映射的一个插件。 具体来说一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库，可以流畅的运行在 PC 和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器，底层依赖轻量级的矢量图形库 ZRender，提供直观，交互丰富，可高度个性化定制的数据可视化图表。 简单来说ECharts是一个纯Java
转载
2024-06-11 21:58:34
43阅读
大家好，前几天的Python地图大家都会用了吗？如果数据无法获取的话，我们可以用今天提到的方法进行单日数据的获取，然后将他们concat成一个时间序列的面板数据。一、疫情数据的获取这次我们不用WindPy，因为很多小伙伴可能暂时没这个条件调用别人已经做好的数据库。所以今天使用爬虫的方法。好了，关于爬虫的网页分析部分直接跳过，我也是直接拿的别人找好的请求接口。url = 'https://view.
转载
2024-01-25 21:50:27
30阅读
本文重点介绍HTML5图表框架echarts入门Demo及实战项目(含源码)，以此来实现echarts大屏展示大数据平台可视化酷炫效果。缘起：最近接了个任务需要用H5在前台两个大电视上做两页数据展示公司的产品数据，效果要高大上，充分展示咱们公司的实力，给各位来公司参观的大能们留下深刻的印象。还好之前接触过HTML5，所以第一时间想到就是echarts，这个框架对于数据展示尤其图表类处理的还是非常强
转载
2024-01-11 14:18:56
31阅读
数据可视化数据可视化简单说就是把数据通过图标的形式展示。数据可视化的意义，数据可视化的图表展示只是一个结果，更重要的是从获取数据到展示图表之间的过程，这个过程是找到有效的、重要的数据的过程，即为什么展示、展示什么，以什么形式展示。虽然说只要是数据就能用任意一种图表展示，但是不同维度、不同格式的数据在使用不同类型的图标展示时的效果天差地别。因此，数据可视化的重点在于对数据的清理和分类的过程，使用图表
转载
2024-01-12 23:01:04
151阅读
项目介绍疫情数据可视化分析系统采用Django框架，基于mysql开发，实现了首页、个人中心、用户管理、员工管理、疫情信息管理、核酸检测管理、检测预约管理、检测结果管理、行程信息管理、系统管理等内容进行管理，本系统具有良好的兼容性和适应性，为用户提供更多的疫情数据可视化分析信息，也提供了良好的平台，从而提高系统的核心竞争力。通过前面的功能分析可以将疫情数据可视化分析系统的功能分为管理员、员工和用户
转载
2024-06-28 20:22:50
56阅读
文/少年吉 图片于网络数据本文使用的数据源https://lab.isaaclin.cn/nCoV/zh数据可视化import requests
import pyecharts
from pyecharts.charts import *
from pyecharts import options as opts
from pyechartsmons.utils
转载
2024-01-12 22:13:44
13阅读
ECharts 特性ECharts 包含了以下特性：丰富的可视化类型: 提供了常规的折线图、柱状图、散点图、饼图、K线图，用于统计的盒形图，用于地理数据可视化的地图、热力图、线图，用于关系数据可视化的关系图、treemap、旭日图，多维数据可视化的平行坐标，还有用于 BI 的漏斗图，仪表盘，并且支持图与图之间的混搭。多种数据格式无需转换直接使用: 内置的 dataset 属性（4.0+）支持直接传
转载
2024-01-08 19:00:23
230阅读
介绍：ECharts，一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库，可以流畅的运行在 PC 和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器（IE8/9/10/11，Chrome，Firefox，Safari等），底层依赖轻量级的矢量图形库 ZRender，提供直观，交互丰富，可高度个性化定制的数据可视化图表。ECharts 提供了常规的折线图、柱状图、散点图、饼图、K线图，用于统计的盒形图，用于地理数
转载
2024-01-05 16:37:44
110阅读
ECharts的优点ECharts是百度公司开源的一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库，兼容性强，底层依赖矢量图形库 ZRender ，提供直观，交互丰富，可高度个性化定制的数据可视化图表。1.开源免费它是开源免费的，也就是我们可以免费的使用 ECharts ，不需要缴纳任何的费用。2.功能丰富它的功能非常的丰富，提供了各种各样的图表，支持各种各样的定制, 满足各种需求，比如折线图、
转载
2024-02-02 07:33:27
86阅读
项目背景和意义目的：本课题主要目标是设计并能够实现一个基于web网页的疫情资讯和实时数据系统，整个网站项目使用了B/S架构，基于java的springboot框架下开发；通过后台设置网站信息，设置广告信息，查看和管理留言，查看会员信息，录入资讯，查看和管理资讯，管理和处理资讯评论，采集疫情数据等。意义：疫情下疫情资讯和实时数据系统是计算机技术与疫情管理相结合的产物，通过疫情
转载
2024-01-08 22:37:07
55阅读
高，可自定义任意图形高复杂自定义可视化（如学术图表、特殊交互图形）BSD 协议，免费商用。
Echarts基础知识ECharts，一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库，可以流畅的运行在 PC和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器（IE8/9/10/11，Chrome，Firefox，Safari等），底层依赖矢量图形库ZRender，提供直观，交互丰富，可高度个性化定制的数据可视化图表。 1.使用步骤：获取 ECharts （该项目使用直接下载的ECharts插件）引入ECh
转载
2024-08-19 18:40:49
114阅读
