- Web端利用Js或其他接口如何确定当前使用人的地理位置？从而有针对性地显示当地省份的疫情地图。
- Python将得到的数据保存为json文件，JavaScript调用json文件。自动生成疫情数据。
- 数据来源问题已经解决，原本是根据支付宝的肺炎实时追踪手敲的，并保存在data_2020_02_12.py中。现在使用腾讯数据接口获取疫情数据。
- 省份确诊人数在市级上不产生颜色和数字变化，已解决。程序中城市的命名需要加"市"才能匹配地图上的位置。
- 世界确诊人数在国家上不产生颜色和数字变化，已解决。程序中国家的命名需要为"英文"才能匹配地图上的位置。
- readme.md即本说明文档
- images文件夹存放的是相关图片
- data_2020_02_12.py是根据支付宝手敲的数据，可以不看
- getData.py是利用腾讯数据接口获取疫情数据
- 中国疫情地图.py用于生成中国疫情地图.html文件
- 中国疫情地图.html用于在浏览器上展示，双击或拖拽到浏览器即可
- 肺炎实时追踪.html/.css将汇总各个页面，预计展示以下信息：
- 全国疫情确诊人数分布图
- 省份疫情确诊人数分布图
- 全球疫情确诊人数分布图
- 累计趋势分析
- 增长趋势分析
- 国内疫情数据汇总
- 国外疫情数据汇总
- 疫情实时讯息
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
- 安装库：pip install pyecharts
- 安装地图文件：
- 全球国家地图: pip install echarts-countries-pypkg
- 中国省级地图: pip install echarts-china-provinces-pypkg
- 中国市级地图: pip install echarts-china-cities-pypkg
- 中国区县级地图: pip3 install echarts-china-counties-pypkg
- 中国区域地图: pip3 install echarts-china-misc-pypkg
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts import options as opts
#将数据处理成列表
locate = ['北京','天津','河北','山西','内蒙古','辽宁','吉林','黑龙江','上海','江苏','浙江','安徽','福建','江西','山东','河南','湖北','湖南','广东','广西','海南','重庆','四川','贵州','云南','陕西','甘肃','青海','宁夏','新疆','西藏']
popu = [10,8,18,8,5,29,8,17,27,24,12,11,6,7,22,16,11,14,18,5,1,7,14,4,6,8,6,15,13,39,25,21]
list1 = [[locate[i],popu[i]] for i in range(len(locate))]
map_1 = Map()
map_1.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="全国疫情确诊人数分布图"),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=50) #最大数据范围
)
map_1.add("确诊人数", list1, maptype="china")
map_1.render('map1.html')示例效果图：
pyechart旧版本和新版本不兼容，且代码编写风格迥异，旧版本不再维护，鼓励大家使用新版本。
- pip install pygal
- 锚点目标：
<div id="test" name="test"></div>- 锚点：注意在href的属性值前加“#”
<div id="test" href="#test"></div>- 全国疫情确诊人数分布图
- 省份疫情确诊人数分布图
- 在有网情况下省份定位显示省份疫情地图，无网显示默认
- 利用Javascript制作下拉表单，用户可以通过点击，选择显示的省份
- 全球疫情确诊人数分布图
- 累计趋势分析
- 增长趋势分析
- 国内疫情数据汇总
- 国外疫情数据汇总
- 疫情实时讯息
- 疫情发展预测
- python绘制中国地图
- pyecharts官网
- pyecharts效果图展示
- python制作疫情实时分布图
- 数据可视化：使用pyecharts制作疫情地图——进击的小梓
- （源代码）用Python制作疫情的实时数据地图（PS：全国以及每个省）——刘凤飞
- 疫情数据来自腾讯数据接口
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