Python数据分析之画图力气pyecharts 制作3D图像!
Python 功能真的很强,强大到让人吃惊,它能做的事囊括爬虫、数据分析、数据可视化、游戏等等各方面,这些功能在实际的使用中应用广泛,开发程序讲究页面的美观与炫酷效果, 今天的文章将给各位读者朋友们带来不一样的视觉盛宴,感兴趣的朋友欢迎一起尝试。
写在前面的话:在之前的文章 Python 图表利器 pyecharts 中有介绍了 pyecharts 的安装及使用,详细教程请到 官网 学习
pyecharts 功能很强大,只需要导入相应的模块就配置相应的选项即可生成对应的超文本文件,使用浏览器访问即可!具体实例请见下文
盛宴1-2D世界地图
先来个 2D 的瞅瞅~
实现代码如下:
from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Map from pyecharts.faker import Fakerc = (Map(init_opts=opts.InitOpts(width='1500px', height='1200px',bg_color='#E0EEEE'))# 加载世界地图实例.add("世界地图", [list(z) for z in zip(Faker.country, Faker.values())], "world")# 不显示地图标志.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)).set_global_opts(# 配置项标题设置title_opts=opts.TitleOpts(title="世界地图示例"),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200))# 生成超文本文件.render("world_map.html") )
盛宴2-中国3D地图
通过导入 Map3D 等实现中国地图的 3D 呈现:
实现代码如下:
from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Map3D from pyecharts.globals import ChartTypec = (Map3D(init_opts=opts.InitOpts(width='1300px', height='1300px',bg_color='#EBEBEB')).add_schema(itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="#CDBA96",opacity=1,border_width=0.8,border_color="rgb(62,215,213)",),map3d_label=opts.Map3DLabelOpts(is_show=True,text_style=opts.TextStyleOpts(color="#104E8B", font_size=16, background_color="rgba(0,0,0,0)"),),emphasis_label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True),light_opts=opts.Map3DLightOpts(main_color="#FFEBCD",main_intensity=1.2,is_main_shadow=False,main_alpha=55,main_beta=10,ambient_intensity=0.3,),).add(series_name="", data_pair="", maptype=ChartType.MAP3D)# 全局设置地图属性.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="全国行政区划地图"),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_show=False),tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=True),).render("map3d_china_base.html") )
盛宴3-贵州地图
现在用另一种方式来实现我家乡的地图,一起来一睹为快~
代码实现如下:
# 写入省份内各地区经纬度 example_data = [[[106.70722,26.59820, 1000],[106.63024, 26.64702, 1000]],[[104.83023, 26.59336], [106.92723, 27.72545]],[[105.30504, 27.29847], [107.52034, 26.29322]],[[107.89868, 26.52881], [104.948571, 25.077502]],[[105.9462, 26.25367], [109.18099, 27.69066]], ] # 添加 3D 地图 c = (Map3D(init_opts=opts.InitOpts(width='1200px', height='1200px')).add_schema(maptype="贵州",itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="rgb(5,101,123)",opacity=1,border_width=0.8,border_color="rgb(62,215,213)",),light_opts=opts.Map3DLightOpts(main_color="#fff",main_intensity=1.2,is_main_shadow=True,main_alpha=55,main_beta=10,ambient_intensity=0.3,),view_control_opts=opts.Map3DViewControlOpts(center=[-10, 0, 10]),post_effect_opts=opts.Map3DPostEffectOpts(is_enable=True),).add(series_name="",data_pair=example_data,type_=ChartType.LINES3D,effect=opts.Lines3DEffectOpts(is_show=True,period=4,trail_width=3,trail_length=0.5,trail_color="#f00",trail_opacity=1,),label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True),).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Map3D-GuiZhou3D")).render("guizhou_map_3d.html") )
盛宴4-地球村实现
一起来看看旋转的地球吧^^
转存失败重新上传取消
实现代码如下:
import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import MapGlobe from pyecharts.faker import POPULATIONdata = [x for _, x in POPULATION[1:]] low, high = min(data), max(data) c = (MapGlobe(init_opts=opts.InitOpts(width='1000px', height='1000px',bg_color='#FFFAFA',)).add_schema().add(maptype="world",series_name="World Population",data_pair=POPULATION[1:],is_map_symbol_show=True,label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True),).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="3D 地球示例"),# 设置地球属性visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(min_=low,max_=high,range_text=["max", "min"],is_calculable=True,range_color=["lightskyblue", "yellow", "orangered"],)).render("world_map_3d.html") )
总结
希望今天的分享能给大家带来不一样的视觉享受,同时伙伴们也别忘了要多多实践。 实践是检验真理的唯一标准!
Python数据分析之画图力气pyecharts 制作3D图像!相关推荐
- Python数据分析实战:使用pyecharts进行数据可视化
开始使用 基本套路就是先创建一个你需要的空图层,然后使用.set_global_opts修改全局项再用.set_series_opts修改具体的相关配置就可以.当然最好的学习地址一定是官方文档,但是里 ...
- python数据分析pandas画图_Pandas数据可视化基础绘图教程
众所周知,Pandas是基于Python平台的大数据分析与处理的利器.在数据为王的时代,想要掌握数据分析能力,学会Pandas数据可视化工具是十分重要的.本文将带领大家一步一步学习Pandas数据可视 ...
- excel处置4000行数据卡_懂Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(三):制作成绩条...
系列文章: 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害,结果学了很长时间,连数据处理都麻烦得要死.后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器-- pandas 前言 很 ...
- 用python做成绩分析做表格_excel成绩表-懂Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(三):制作成绩条...
转发本文并私信我"python",即可获得Python资料以及各种心得(持续更新的) 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害,结果学了很长时间,连数据处理都麻烦得要死.后来 ...
- python画地球仪_用 pyecharts 制作地球仪
一.2D世界地图 代码 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Map from pyecharts.fa ...
- Python数据分析绘图库,pyecharts绘制各类地图
用pyecharts画地图(世界地图.中国省级地图.市级地图.某省市级地图.某市县级地图 pyecharts-世界地图 很多人学习python,不知道从何学起. 很多人学习python,掌握了基本语法 ...
- pyecharts制作3d地图加柱状图
def table_base() -> Table:all_city = ["北京", "上海", "天津", "重庆&qu ...
- python入门——matplotlib画图,plt.rcParams处理图像中汉字、
开头加入两行代码即可 #设置字体为SimHei显示中文 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #设置正常显示字符 plt.rcParams['axe ...
- Python数据分析,“入门之路”三步曲
前言 Python是一种面向对象.直译式计算机程序设计语言,由于他简单.易学.免费开源.可移植性.可扩展性等特点,Python又被称之为胶水语言.下图为主要程序语言近年来的流行趋势,Python受欢迎 ...
最新文章
- Description Resource Path Location Type Java compiler level does not match the v
- JavaScript对象继承方式
- 【笔记】springboot+spring security登录流程实现
- UI framework显示message technical information的实现
- 面向表开发 面向服务开发_面向繁忙开发人员的计算机视觉
- Qt工作笔记-QVector下标访问和迭代访问效率实践(大跌狗眼)
- visio防火墙可以连接什么_画流程图,就是要用Visio软件!
- 【工具使用】Keil5软件使用-基础使用篇
- 卸载 mysql 2008_卸载sql server 2008
- NumberFormat和DecimalFormat
- Gauss光束在空间中的分布
- 2020互联网公司中秋礼盒大比拼!
- 计算机类专业必备的软件,拿来把你
- 电脑运行卡或软件卡死无响应,怎么办?
- 使用unity的mesh绘制三菱柱的碰撞体(3d三角形)
- 2020强网杯部分题目复现
- LinkedList 类 的简单应用
- 程序员找工作的个人经验及注意事项
- libc、glibc与gcc
- 利用有道翻译Api实现英文翻译功能