python可视化制图（折线图）

""" 简单折线图python程序（三国确诊人数） """ # 可视化折线程序 import json # 调用json包 from pyecharts.charts import Line # 调用pyecharts包中的charts法 from pyecharts.options import TitleOpts, LegendOpts, ToolboxOpts, LabelOpts # 在txt文件中已经处理好数据格式为json正确形式（删除了开头的字母和末尾的“）；”） # 打开数据文件 f_us = open("H:/fengmin/python-heima/折线图数据/美国.txt", "r", encoding="UTF-8") f_jp = open("H:/fengmin/python-heima/折线图数据/日本.txt", "r", encoding="UTF-8") f_in = open("H:/fengmin/python-heima/折线图数据/印度.txt", "r", encoding="UTF-8") # 读取美国的全部数据 us_data = f_us.read() jp_data = f_jp.read() in_data = f_in.read() # json转python字典 us_dict = json.loads(us_data) jp_dict = json.loads(jp_data) in_dict = json.loads(in_data) # 获取trend key(因为层级关系复杂，所以分开获取key） us_trend_data = us_dict['data'][0]['trend'] jp_trend_data = jp_dict['data'][0]['trend'] in_trend_data = in_dict['data'][0]['trend'] # 获取x轴的时间数据（取一年的2020年的） us_x_data = us_trend_data['updateDate'][:314] jp_x_data = jp_trend_data['updateDate'][:314] in_x_data = in_trend_data['updateDate'][:314] # 获取y轴的数据 us_y_data = us_trend_data['list'][0]['data'][:314] jp_y_data = jp_trend_data['list'][0]['data'][:314] in_y_data = in_trend_data['list'][0]['data'][:314] # 构建折线图对象 line = Line() # 添加x轴和y轴数据 line.add_xaxis(us_x_data) line.add_yaxis("美国确诊人数", us_y_data, label_opts=LabelOpts(is_show=False)) # labelops可以将原本标在图线上的数据隐藏掉 line.add_yaxis("日本确诊人数", jp_y_data, label_opts=LabelOpts(is_show=False)) line.add_yaxis("印度确诊人数", in_y_data, label_opts=LabelOpts(is_show=False)) # 对图像进行全局设置（注意逗号） line.set_global_opts( title_opts =TitleOpts(title="三国家确诊人数图线", pos_left="center", pos_bottom="1%"), legend_opts=LegendOpts(is_show=True), toolbox_opts=ToolboxOpts(is_show=False) # 也可以显示工具箱 ) # 生成图像 line.render() # 关闭文件（一定要关闭，否则报错） f_us.close() f_jp.close() f_in.close()

输出结果图

 

总结

以上是生活随笔为你收集整理的python可视化制图（折线图）的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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