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python可视化神器——pyecharts库
无意中从今日头条中看到的一篇文章，可以生成简单的图表。据说一些大数据开发们也是经常用类似的图表库，毕竟有现成的，改造下就行，谁会去自己造轮子呢。
pyecharts是什么？
pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒， pyecharts 是为了与 Python 进行对接，方便在 Python 中直接使用数据生成图 。使用pyecharts可以生成独立的网页，也可以在flask、django中集成使用。
安装很简单：pip install pyecharts
如需使用 Jupyter Notebook 来展示图表，只需要调用自身实例即可，同时兼容 Python2 和 Python3 的 Jupyter Notebook 环境。所有图表均可正常显示，与浏览器一致的交互体验，简直不要太强大。
参考自pyecharts官方文档:
首先开始来绘制你的第一个图表
使用 Jupyter Notebook 来展示图表，只需要调用自身实例即可
add() 主要方法，用于添加图表的数据和设置各种配置项
render() 默认将会在根目录下生成一个 render.html 的文件，文件用浏览器打开。
使用主题
自 0.5.2+ 起，pyecharts 支持更换主体色系
使用 pyecharts-snapshot 插件
如果想直接将图片保存为 png, pdf, gif 格式的文件，可以使用 pyecharts-snapshot。使用该插件请确保你的系统上已经安装了 Nodejs 环境。
安装 phantomjs $ npm install -g phantomjs-prebuilt
安装 pyecharts-snapshot $ pip install pyecharts-snapshot
调用 render 方法 bar.render(path='snapshot.png') 文件结尾可以为 svg/jpeg/png/pdf/gif。请注意，svg 文件需要你在初始化 bar 的时候设置 renderer='svg'。
图形绘制过程
基本上所有的图表类型都是这样绘制的：
chart_name = Type() 初始化具体类型图表。
add() 添加数据及配置项。
render() 生成本地文件（html/svg/jpeg/png/pdf/gif）。
add() 数据一般为两个列表（长度一致）。如果你的数据是字典或者是带元组的字典。可利用 cast() 方法转换。
多次显示图表
从 v0.4.0+ 开始，pyecharts 重构了渲染的内部逻辑，改善效率。推荐使用以下方式显示多个图表。如果使是 Numpy 或者 Pandas，可以参考这个示例
当然你也可以采用更加酷炫的方式，使用 Jupyter Notebook 来展示图表，matplotlib 有的，pyecharts 也会有的
Note： 从 v0.1.9.2 版本开始，废弃 render_notebook() 方法，现已采用更加 pythonic 的做法。直接调用本身实例就可以了。
比如这样
还有这样
如果使用的是自定义类，直接调用自定义类示例即可
图表配置
图形初始化
通用配置项
xyAxis：平面直角坐标系中的 x、y 轴。(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline)
dataZoom：dataZoom 组件 用于区域缩放，从而能自由关注细节的数据信息，或者概览数据整体，或者去除离群点的影响。(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline、Boxplot)
legend：图例组件。图例组件展现了不同系列的标记(symbol)，颜色和名字。可以通过点击图例控制哪些系列不显示。
label：图形上的文本标签，可用于说明图形的一些数据信息，比如值，名称等。
lineStyle：带线图形的线的风格选项(Line、Polar、Radar、Graph、Parallel)
grid3D：3D笛卡尔坐标系组配置项，适用于 3D 图形。（Bar3D, Line3D, Scatter3D)
axis3D：3D 笛卡尔坐标系 X，Y，Z 轴配置项，适用于 3D 图形。（Bar3D, Line3D, Scatter3D)
visualMap：是视觉映射组件，用于进行『视觉编码』，也就是将数据映射到视觉元素（视觉通道）
markLinemarkPoint：图形标记组件，用于标记指定的特殊数据，有标记线和标记点两种。（Bar、Line、Kline）
tooltip：提示框组件，用于移动或点击鼠标时弹出数据内容
toolbox：右侧实用工具箱
图表详细
Bar（柱状图/条形图）
Bar3D（3D 柱状图）
Boxplot（箱形图）
EffectScatter（带有涟漪特效动画的散点图）
Funnel（漏斗图）
Gauge（仪表盘）
Geo（地理坐标系）
GeoLines（地理坐标系线图）
Graph（关系图）
HeatMap（热力图）
Kline/Candlestick（K线图）
Line（折线/面积图）
Line3D（3D 折线图）
Liquid（水球图）
Map（地图）
Parallel（平行坐标系）
Pie（饼图）
Polar（极坐标系）
Radar（雷达图）
Sankey（桑基图）
Scatter（散点图）
Scatter3D（3D 散点图）
ThemeRiver（主题河流图）
TreeMap（矩形树图）
WordCloud（词云图）
用户自定义
Grid 类：并行显示多张图
Overlap 类：结合不同类型图表叠加画在同张图上
Page 类：同一网页按顺序展示多图
Timeline 类：提供时间线轮播多张图
统一风格
注：pyecharts v0.3.2以后，pyecharts 将不再自带地图 js 文件。如用户需要用到地图图表，可自行安装对应的地图文件包。
地图文件被分成了三个 Python 包，分别为：
全球国家地图:
echarts-countries-pypkg
中国省级地图:
echarts-china-provinces-pypkg
中国市级地图:
echarts-china-cities-pypkg
直接使用python的pip安装
但是这里大家一定要注意，安装完地图包以后一定要重启jupyter notebook，不然是无法显示地图的。
显示如下：
总得来说，这是一个非常强大的可视化库，既可以集成在flask、Django开发中，也可以在做数据分析的时候单独使用，实在是居家旅行的必备神器啊
如何用Python绘制JS地图
Folium是建立在Python生态系统的数据整理（Datawrangling）能力和Leaflet.js库的映射能力之上的开源库。用Python处理数据，然后用Folium将它在Leaflet地图上进行可视化。
概念
Folium能够将通过Python处理后的数据轻松地在交互式的Leaflet地图上进行可视化展示。它不单单可以在地图上展示数据的分布图，还可以使用Vincent/Vega在地图上加以标记。
这个开源库中有许多来自OpenStreetMap、MapQuest Open、MapQuestOpen
Aerial、Mapbox和Stamen的内建地图元件，而且支持使用Mapbox或Cloudmade的API密钥来定制个性化的地图元件。
Folium支持GeoJSON和TopoJSON两种文件格式的叠加，也可以将数据连接到这两种文件格式的叠加层，最后可使用color-brewer
配色方案创建分布图。
安装
安装folium包
开始创建地图
创建底图，传入起始坐标到Folium地图中：
importfolium
map_osm= folium.Map(location=[45.5236, -122.6750]) #输入坐标
map_osm.create_map(path='osm.html')
Folium默认使用OpenStreetMap元件，但是Stamen Terrain, Stamen Toner, Mapbox Bright 和MapboxControl空间元件是内置的：
#输入位置，tiles，缩放比例
stamen =folium.Map(location=[45.5236, -122.6750], tiles='Stamen Toner',zoom_start=13)
stamen.create_map(path='stamen_toner.html')#保存图片
Folium也支持Cloudmade 和 Mapbox的个性化定制地图元件，只需简单地传入API_key ：
custom =folium.Map(location=[45.5236, -122.6750], tiles='Mapbox',
API_key='wrobstory.map-12345678')
最后，Folium支持传入任何与Leaflet.js兼容的个性化地图元件：
tileset= r'http://{s}.tiles.yourtiles.com/{z}/{x}/{y}.png'
map =folium.Map(location=[45.372, -121.6972], zoom_start=12,
tiles=tileset, attr='My DataAttribution')
地图标记
Folium支持多种标记类型的绘制，下面从一个简单的Leaflet类型的位置标记弹出文本开始：
map_1 =folium.Map(location=[45.372, -121.6972], zoom_start=12,
tiles='Stamen Terrain')
map_1.simple_marker([45.3288,-121.6625], popup='Mt. Hood Meadows')#文字标记
map_1.simple_marker([45.3311,-121.7113], popup='Timberline Lodge')
map_1.create_map(path='mthood.html')
Folium支持多种颜色和标记图标类型：
map_1 =folium.Map(location=[45.372, -121.6972], zoom_start=12,tiles='Stamen Terrain')
map_1.simple_marker([45.3288,-121.6625], popup='Mt. Hood Meadows',marker_icon='cloud') #标记图标类型为云
map_1.simple_marker([45.3311,-121.7113], popup='Timberline Lodge',marker_color='green') #标记颜色为绿色
map_1.simple_marker([45.3300,-121.6823], popup='Some OtherLocation',marker_color='red',marker_icon='info-sign')
#标记颜色为红色，标记图标为“info-sign”)
map_1.create_map(path='iconTest.html')
Folium也支持使用个性化的尺寸和颜色进行圆形标记：
map_2 =folium.Map(location=[45.5236, -122.6750], tiles='Stamen Toner',
zoom_start=13)
map_2.simple_marker(location=[45.5244,-122.6699], popup='The Waterfront')
简单树叶类型标记
map_2.circle_marker(location=[45.5215,-122.6261], radius=500,
popup='Laurelhurst Park',line_color='#3186cc',
fill_color='#3186cc')#圆形标记
map_2.create_map(path='portland.html')
Folium有一个简便的功能可以使经/纬度悬浮于地图上：
map_3 =folium.Map(location=[46.1991, -122.1889], tiles='Stamen Terrain',zoom_start=13)
map_3.lat_lng_popover()
map_3.create_map(path='sthelens.html')
Click-for-marker功能允许标记动态放置：
map_4 =folium.Map(location=[46.8527, -121.7649], tiles='Stamen Terrain',zoom_start=13)
map_4.simple_marker(location=[46.8354,-121.7325], popup='Camp Muir')
map_4.click_for_marker(popup='Waypoint')
map_4.create_map(path='mtrainier.html')
Folium也支持来自Leaflet-DVF的Polygon（多边形）标记集：
map_5 =folium.Map(location=[45.5236, -122.6750], zoom_start=13)
map_5.polygon_marker(location=[45.5012,-122.6655], popup='Ross Island Bridge',fill_color='#132b5e', num_sides=3,radius=10)#三边形标记
map_5.polygon_marker(location=[45.5132,-122.6708], popup='Hawthorne Bridge',fill_color='#45647d', num_sides=4,radius=10)#四边形标记
map_5.polygon_marker(location=[45.5275,-122.6692], popup='Steel Bridge',fill_color='#769d96', num_sides=6, radius=10)#四边形标记
map_5.polygon_marker(location=[45.5318,-122.6745], popup='Broadway Bridge',fill_color='#769d96', num_sides=8,radius=10) #八边形标记
map_5.create_map(path='bridges.html')
Vincent/Vega标记
Folium能够使用vincent 进行任何类型标记，并悬浮在地图上。
buoy_map= folium.Map(location=[46.3014, -123.7390], zoom_start=7,
tiles='StamenTerrain')
buoy_map.polygon_marker(location=[47.3489,-124.708], fill_color='#43d9de',radius=12, popup=(vis1, 'vis1.json'))
buoy_map.polygon_marker(location=[44.639,-124.5339], fill_color='#43d9de',radius=12, popup=(vis2, 'vis2.json'))
buoy_map.polygon_marker(location=[46.216,-124.1280], fill_color='#43d9de',radius=12, popup=(vis3, 'vis3.json'))
GeoJSON/TopoJSON层叠加
GeoJSON 和TopoJSON层都可以导入到地图，不同的层可以在同一张地图上可视化出来：
geo_path= r'data/antarctic_ice_edge.json'
topo_path= r'data/antarctic_ice_shelf_topo.json'
ice_map= folium.Map(location=[-59.1759, -11.6016],tiles='Mapbox Bright', zoom_start=2)
ice_map.geo_json(geo_path=geo_path)#导入geoJson层
ice_map.geo_json(geo_path=topo_path,topojson='objects.antarctic_ice_shelf')#导入Toposon层
ice_map.create_map(path='ice_map.html')
分布图
Folium允许PandasDataFrames/Series类型和Geo/TopoJSON类型之间数据转换。Color Brewer 颜色方案也是内建在这个库，可以直接导入快速可视化不同的组合：
importfolium
importpandas as pd
state_geo= r'data/us-states.json'#地理位置文件
state_unemployment= r'data/US_Unemployment_Oct2012.csv'#美国失业率文件
state_data= pd.read_csv(state_unemployment)
#LetFolium determine the scale
map =folium.Map(location=[48, -102], zoom_start=3)
map.geo_json(geo_path=state_geo,data=state_data,
columns=['State', 'Unemployment'],
key_on='feature.id',
fill_color='YlGn',fill_opacity=0.7, line_opacity=0.2,
legend_name='Unemployment Rate(%)')
map.create_map(path='us_states.html')
基于D3阈值尺度，Folium在右上方创建图例，通过分位数创建最佳猜测值，导入设定的阈值很简单：
map.geo_json(geo_path=state_geo,data=state_data,
columns=['State', 'Unemployment'],
threshold_scale=[5, 6, 7, 8, 9,10],
key_on='feature.id',
fill_color='BuPu',fill_opacity=0.7, line_opacity=0.5,
legend_name='Unemployment Rate(%)',
reset=True)
map.create_map(path='us_states.html')
「Python」使用Pyecharts生成疫情分布地图
最近受江苏疫情影响，好多小伙伴都居家办公咯！为了密切关注疫情动态，最近写了爬取疫情分布的脚本，参考上篇链接。
既然我们已经获得了相应的江苏各个地级市的疫情数据，那么我们如何来使用Python实现将数据可视化在地图上呢？
Apache 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具有以下特性：
3. Pyecharts 安装
使用pip进行安装如下：
因为我们需要使用pycharts绘制地图，此时我们还需要安装相应的地图文件包：
其中：
echarts-countries-pypkg 包为全球国家地图
echarts-china-provinces-pypkg包为中国省级地图
echarts-china-cities-pypkg 包为中国市级地图
安装完上述绘制地图相关的python包后，我们接下来开始画疫情分布地图。
首先，我们先来查看一段Pyecharts相关实现：
上述代码解释如下：
运行后会在当前目录生成 map_jiangsu_0803.html,用浏览器打开后结果如下：
当鼠标移动到对应区域后，会显示出对应地级市今日新增人数。
上述脚本虽然可以实现我们的功能，但是颜色灰灰的，太过于单调，接下来我们来想办法进行美化,实现代码如下：
代码解释如下：
运行后会在当前目录生成 map_jiangsu_0803_new.html,用浏览器打开后结果如下：
同理我们可以得到现有确诊人数分布如下：
进而我们可以得到累计确诊人数分布如下：
