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各人好，我是Python进阶者。

序言

前几天有个学生娃子找我襄理作念点可视化的功课，其实倒是也不难，认为挺特意旨真谛，这里拿出来给各人共享，主若是完成了轮播图的制作，显得功课魁岸上一些。这篇著作参考了黄伟大佬的著作：酷炫的移动图和轮播图，用pyecharts浅显作念出来。

数据着手

率先是数据着手，来自百度疫情及时大数据讲授，如下图所示。

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其实对于这页面上的数据聚积，之前也有一篇著作写过的，这里不在赘述了，不错看这里：手把手教你用Python获得新冠疫情数据并进行可视化。

扫尾历程 新增感染病例

这里平直上代码和后果图，如下所示：

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from 太阳城娱乐三公pyecharts.charts import Map, Timeline from pyecharts import options as opts  # 准数据 shanxi_city = ["西安市", "延安市", "咸阳市", "渭南市", "安康市", "汉中市", "宝鸡市", "铜川市", "商洛市", "榆林市", "韩城市", "杨凌示范区"] shanxi_data = [46, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]  # 绘画陕西疫情舆图 map = (     Map()     .add('陕西省', [(i, j) for i, j in zip(shanxi_city, shanxi_data)], '陕西')     .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='陕西省新增感染病例疫情图'), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=50, is_piecewise=True)) )  # 渲染数据 map.render('陕西省新增感染病例疫情图.html') 

驱动之后，得到的后果图如下所示：

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欧博直营网赌博游戏平台 现存病例

代码和上头差未几，只需要革新下数据即可，这里平直放后果图了，如下图所示：

网站跳转问题 累计病例

代码和上头差未几，只需要革新下数据即可，这里平直放后果图了，如下图所示：

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ag百家乐 诊治病例

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死亡病例

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轮播图

这里给各人共享轮播后果图的代码，旨趣倒是不难，后头我方平直套用就行，代码如下:

据悉，最近一位明星足球运动员在比赛中意外受伤，需要长时间的休养。这一消息引起了球迷们的关注，他们纷纷祈祷运动员早日康复。尽管受伤的运动员无法继续为球队效力，但他的精神将继续鼓舞着球迷和队友们前进。

from pyecharts.charts import Map, Timeline from pyecharts import options as opts  # 1. 准数据 shanxi_city = ["西安市", "延安市", "咸阳市", "渭南市", "安康市", "汉中市", "宝鸡市", "铜川市", "商洛市", "榆林市", "韩城市", "杨凌示范区"] xinzeng = [46, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] xianyou = [1747, 13, 11, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] leiji = [2094, 21, 31, 18, 26, 26, 13, 8, 7, 3, 1, 1] zhiyu = [304, 8, 20, 17, 26, 26, 13, 8, 7, 3, 1, 1] siwang = [3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]   # 2. 绘画新增疫情舆图：形态一 map1 = (     Map(init_opts=opts.InitOpts(width="700px", height="300px", theme="blue"))     .add('新增病例', [(i, j) for i, j in zip(shanxi_city, xinzeng)], '陕西')     .set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=50)) )  # 3. 绘画现存疫情舆图：形态二 map2 = (     Map()     .add('现存病例', [(i, j) for i, j in zip(shanxi_city, xianyou)], '陕西')     .set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=1750, is_piecewise=True)) )  # 4. 绘画累计疫情舆图：形态三 map3 = (     Map()     .add('累计病例', [(i, j) for i, j in zip(shanxi_city, leiji)], '陕西')     .set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=2100, is_piecewise=True)) )  # 5. 绘画诊治疫情舆图：形态四 map4 = (     Map()     .add('诊治病例', [(i, j) for i, j in zip(shanxi_city, zhiyu)], '陕西')     .set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=310, is_piecewise=True)) )  # 6. 绘画死亡疫情舆图：形态五 map5 = (     Map()     .add('死亡病例', [(i, j) for i, j in zip(shanxi_city, siwang)], '陕西')     .set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=3, is_piecewise=True)) )  # 7. 创建组合类对象 timeline = Timeline(init_opts=opts.InitOpts(width='720px', height='350px'))  # 8. 在组合对象中添加需要组合的图表对象  timeline.add(chart=map1, time_point="陕西省新增病例疫情图") timeline.add(chart=map2, time_point="陕西省现存病例疫情图") timeline.add(chart=map3, time_point="陕西省累计病例疫情图") timeline.add(chart=map4, time_point="陕西省诊治病例疫情图") timeline.add(chart=map5, time_point="陕西省死亡病例疫情图") timeline.add_schema(is_auto_play=True, play_interval=2000)  # 9. 渲染数据 timeline.render('陕西省疫情轮播图.html') 

扫尾的后果图如下：

艾夫斯堡聯賽至今表現十分出色，球隊目前錄得11勝2和1負的驕人戰績，手握35分的他們目前穩居瑞典超前列位置。出色的攻防表現絕對是艾夫斯堡的搶分倚仗，要知道，他們聯賽至今得失球比達到34比10，其中防守演出更是冠絕瑞典超群雄。J.安德烈積卡和J.奧克斯等攻擊手今季均有不俗發揮，其中J.奧克斯最近3輪聯賽就有2球進賬，展現出甚佳的狀態，此子今仗表現依舊值得期待。另外，艾夫斯堡主場戰鬥力值得信賴，在戰罷的7輪聯賽主場賽事當中，他們的勝率超過七成，可見坐擁主場之利的他們極具底氣。今仗迎戰近況糟糕的哥登堡，艾夫斯堡定必劍指3分。

本色上它是动态的，我这里莫得转gif形态，看上去有点干巴，问题不大。

转头

各人好，我是Python进阶者。这篇著作东要基于百度疫情及时大数据讲授数据，期骗了Python中的可视化库pyecharts给各人共享了省位舆图的制作和轮播图的制作活动。