基于百度飞桨paddlepaddle的疫情可视化实战 |【大学生博客大赛】
百度paddlepaddle安装及疫情可视化实战 1. paddle安装可以参考官方文档 地址链接： https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick选择合适自己的方式进行安装 2. 疫情数据可视化 思路：通过爬虫得到数据并且通过pyecharts进行可视化 爬取丁香园公开的统计数据 上网的全过程: 普通用户打开浏览器 --> 往目标站点发送请求 --> 接收响应数据 --> 渲染到页面上。 爬虫程序模拟浏览器 --> 往目标站点发送请求 --> 接收响应数据 --> 提取有用的数据 --> 保存到本地/数据库。 爬虫的过程： 1.发送请求（requests模块） 2.获取响应数据（服务器返回） 3.解析并提取数据（re正则） 4.保存数据 我们用到了：request模块： requests是python实现的简单易用的HTTP库，官网地址：http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/ re模块： re模块是python用于匹配字符串的模块，该模块中提供的很多功能是基于正则表达式实现的， import json import re import requests import datetime today = datetime.date.today().strftime('%Y%m%d') #20200315 def crawl_dxy_data(): """ 爬取丁香园实时统计数据，保存到data目录下，以当前日期作为文件名，存JSON文件 """ response = requests.get('https://ncov.dxy.cn/ncovh5/view/pneumonia') #request.get()用于请求目标网站 print(response.status_code) # 打印状态码 try: url_text = response.content.decode() #更推荐使用response.content.deocde()的方式获取响应的html页面 #print(url_text) url_content = re.search(r'window.getAreaStat = (.*?)}]}catch', #re.search():扫描字符串以查找正则表达式模式产生匹配项的第一个位置 ，然后返回相应的match对象。 url_text, re.S) #在字符串a中，包含换行符\n，在这种情况下：如果不使用re.S参数，则只在每一行内进行匹配，如果一行没有，就换下一行重新开始; #而使用re.S参数以后，正则表达式会将这个字符串作为一个整体，在整体中进行匹配。 texts = url_content.group() #获取匹配正则表达式的整体结果 content = texts.replace('window.getAreaStat = ', '').replace('}catch', '') #去除多余的字符 json_data = json.loads(content) with open('data/' + today + '.json', 'w', encoding='UTF-8') as f: json.dump(json_data, f, ensure_ascii=False) except: print('<Response [%s]>' % response.status_code) def crawl_statistics_data(): """ 获取各个省份历史统计数据，保存到data目录下，存JSON文件 """ with open('data/'+ today + '.json', 'r', encoding='UTF-8') as file: json_array = json.loads(file.read()) statistics_data = {} for province in json_array: response = requests.get(province['statisticsData']) try: statistics_data[province['provinceShortName']] = json.loads(response.content.decode())['data'] except: print('<Response [%s]> for url: [%s]' % (response.status_code, province['statisticsData'])) with open("data/statistics_data.json", "w", encoding='UTF-8') as f: json.dump(statistics_data, f, ensure_ascii=False) if __name__ == '__main__': crawl_dxy_data() crawl_statistics_data() 运行以上代码，我们需要在代码同目录下创建data文件夹运行成功后，在data文件夹下能够得到两个文件分别是：statistics_data.json和一个今天日期的json 安装第三方库pyecharts Echarts 是一个由百度开源的数据可视化工具，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。pyecharts api可以参考：https://pyecharts.org/#/zh-cn/chart_api 使用 options 配置项，在 pyecharts 中，一切皆 Options。 主要分为全局配置组件和系列配置组件。 （1）系列配置项 set_series_opts(),可配置图元样式、文字样式、标签样式、点线样式等； （2）全局配置项 set_global_opts()，可配置标题、动画、坐标轴、图例等; pyecharts非常好用！！！我们通过pip安装 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyecharts 如果下载时出现断线和速度过慢的问题导致下载失败，可以尝试使用其他国内源当出现Successfully installed pyecharts-1.7.1 simplejson-3.17.0时我们就安装成功了 数据可视化地图 全国地图 import json import datetime from pyecharts.charts import Map from pyecharts import options as opts # 读原始数据文件 today = datetime.date.today().strftime('%Y%m%d') #20200315 datafile = 'data/'+ today + '.json' with open(datafile, 'r', encoding='UTF-8') as file: json_array = json.loads(file.read()) # 分析全国实时确诊数据：'confirmedCount'字段 china_data = [] for province in json_array: china_data.append((province['provinceShortName'], province['confirmedCount'])) china_data = sorted(china_data, key=lambda x: x[1], reverse=True) #reverse=True,表示降序，反之升序 print(china_data) # 全国疫情地图 # 自定义的每一段的范围，以及每一段的特别的样式。 pieces = [ {'min': 10000, 'color': '#540d0d'}, {'max': 9999, 'min': 1000, 'color': '#9c1414'}, {'max': 999, 'min': 500, 'color': '#d92727'}, {'max': 499, 'min': 100, 'color': '#ed3232'}, {'max': 99, 'min': 10, 'color': '#f27777'}, {'max': 9, 'min': 1, 'color': '#f7adad'}, {'max': 0, 'color': '#f7e4e4'}, ] labels = [data[0] for data in china_data] counts = [data[1] for data in china_data] m = Map() m.add("累计确诊", [list(z) for z in zip(labels, counts)], 'china') #系列配置项,可配置图元样式、文字样式、标签样式、点线样式等 m.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(font_size=12), is_show=False) #全局配置项,可配置标题、动画、坐标轴、图例等 m.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='全国实时确诊数据', subtitle='数据来源：丁香园'), legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(pieces=pieces, is_piecewise=True, #是否为分段型 is_show=True)) #是否显示视觉映射配置 #render（）会生成本地 HTML 文件，默认会在当前目录生成 render.html 文件，也可以传入路径参数，如 m.render("mycharts.html") m.render(path='./data/数据.html') 这里代码都有完善的注释，就不拆解来讲了 ### 数据可视化湖北省地图 ```python import json import datetime from pyecharts.charts import Map from pyecharts import options as opts # 读原始数据文件 today = datetime.date.today().strftime('%Y%m%d') #20200315 datafile = 'data/'+ today + '.json' with open(datafile, 'r', encoding='UTF-8') as file: json_array = json.loads(file.read()) # 分析湖北省实时确诊数据 # 读入规范化的城市名称，用于规范化丁香园数据中的城市简称 with open('/home/aistudio/data/data24815/pycharts_city.txt', 'r', encoding='UTF-8') as f: defined_cities = [line.strip() for line in f.readlines()] def format_city_name(name, defined_cities): for defined_city in defined_cities: if len((set(defined_city) & set(name))) == len(name): name = defined_city if name.endswith('市') or name.endswith('区') or name.endswith('县') or name.endswith('自治州'): return name return name + '市' return None province_name = '湖北' for province in json_array: if province['provinceName'] == province_name or province['provinceShortName'] == province_name: json_array_province = province['cities'] hubei_data = [(format_city_name(city['cityName'], defined_cities), city['confirmedCount']) for city in json_array_province] hubei_data = sorted(hubei_data, key=lambda x: x[1], reverse=True) print(hubei_data) labels = [data[0] for data in hubei_data] counts = [data[1] for data in hubei_data] pieces = [ {'min': 10000, 'color': '#540d0d'}, {'max': 9999, 'min': 1000, 'color': '#9c1414'}, {'max': 999, 'min': 500, 'color': '#d92727'}, {'max': 499, 'min': 100, 'color': '#ed3232'}, {'max': 99, 'min': 10, 'color': '#f27777'}, {'max': 9, 'min': 1, 'color': '#f7adad'}, {'max': 0, 'color': '#f7e4e4'}, ] m = Map() m.add("累计确诊", [list(z) for z in zip(labels, counts)], '湖北') m.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(font_size=12), is_show=False) m.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='湖北省实时确诊数据', subtitle='数据来源：丁香园'), legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(pieces=pieces, is_piecewise=True, is_show=True)) m.render(path='./data/湖北省数据.html') 增长趋势 on from pyecharts.charts import Line from pyecharts import options as opts # 读原始数据文件 datafile = 'data/statistics_data.json' with open(datafile, 'r', encoding='UTF-8') as file: json_dict = json.loads(file.read()) # 分析各省份2月1日至今的新增确诊数据：'confirmedIncr' statistics__data = {} for province in json_dict: statistics__data[province] = [] for da in json_dict[province]: if da['dateId'] >= 20200201: statistics__data[province].append(da['confirmedIncr']) # 获取日期列表 dateId = [str(da['dateId'])[4:6] + '-' + str(da['dateId'])[6:8] for da in json_dict['湖北'] if da['dateId'] >= 20200201] # 全国新增趋势 all_statis = np.array([0] * len(dateId)) for province in statistics__data: all_statis = all_statis + np.array(statistics__data[province]) all_statis = all_statis.tolist() # 湖北新增趋势 hubei_statis = statistics__data['湖北'] # 湖北以外的新增趋势 other_statis = [all_statis[i] - hubei_statis[i] for i in range(len(dateId))] line = Line() line.add_xaxis(dateId) line.add_yaxis("全国新增确诊病例", #图例 all_statis, #数据 is_smooth=True, #是否平滑曲线 linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=4, color='#B44038'),#线样式配置项 itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color='#B44038', #图元样式配置项 border_color="#B44038", #颜色 border_width=10)) #图元的大小 line.add_yaxis("湖北新增确诊病例", hubei_statis, is_smooth=True, linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2, color='#4E87ED'), label_opts=opts.LabelOpts(position='bottom'), #标签在折线的底部 itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color='#4E87ED', border_color="#4E87ED", border_width=3)) line.add_yaxis("其他省份新增病例", other_statis, is_smooth=True, linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2, color='#F1A846'), label_opts=opts.LabelOpts(position='bottom'), #标签在折线的底部 itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color='#F1A846', border_color="#F1A846", border_width=3)) line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="新增确诊病例", subtitle='数据来源：丁香园'), yaxis_opts=opts.AxisOpts(max_=16000, min_=1, type_="log", #坐标轴配置项 splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True),#分割线配置项 axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=True)))#坐标轴刻度线配置项 line.render(path='./data/趋势图.html') 需要自己完成的饼状图 import json import datetime from pyecharts.charts import Map, Pie from pyecharts import options as opts # 读原始数据文件 today = datetime.date.today().strftime('%Y%m%d') #20200315 datafile = 'data/'+ today + '.json' with open(datafile, 'r', encoding='UTF-8') as file: json_array = json.loads(file.read()) # 分析全国实时确诊数据：'confirmedCount'字段 china_data = [] for province in json_array: china_data.append((province['provinceShortName'], province['confirmedCount'])) china_data = sorted(china_data, key=lambda x: x[1], reverse=True) #reverse=True,表示降序，反之升序 print(china_data) labels = [data[0] for data in china_data] counts = [data[1] for data in china_data] m = Pie(init_opts=opts.InitOpts(height='900px')) m.add("累计确诊", [list(z) for z in zip(labels, counts)], center=["50%", "60%"], radius=['0%', '40%']) #,)center=[100,50] m.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}", font_size=12), is_show=False) #全局配置项,可配置标题、动画、坐标轴、图例等 m.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='全国实时确诊数据', subtitle='数据来源：丁香园'), legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False, type_="scroll", pos_left="80%", orient="vertical"), ) #render（）会生成本地 HTML 文件，默认会在当前目录生成 render.html 文件，也可以传入路径参数，如 m.render("mycharts.html") m.render(path='./data/饼状图.html') over！！！
