Python大作业——爬虫+可视化+数据分析+数据库（可视化篇

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from pyecharts import Bar, Line, Pie, Map, Grid
 
# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')
 
# 设置图表样式
plt.style.use('fivethirtyeight')
 
# 基于Deaths的条形图可视化
deaths_bar = Bar('COVID-19 Deaths by Country')
deaths_bar.add('Deaths', df['Country'].tolist(), df['Deaths'].tolist(), is_stack=True, category_gap='30%')
deaths_bar.render('deaths_bar.html')
 
# 基于ConfirmedCases的地图可视化
confirmed_map = Map()
confirmed_map.add('Confirmed Cases', [i[0] for i in df[['Country', 'ConfirmedCases']].values], 'china')
confirmed_map.set_global_opts(visualmap_opts=dict(is_show=True, range_color=['lightskyblue', 'yellow', 'orangered']))
confirmed_map.render('confirmed_map.html')
 
# 基于每日新增确诊的散点图可视化
daily_new_cases_scatter = Bar('Daily New Cases Scatter')
daily_new_cases_scatter.add('', df['Date'].tolist(), df['NewCases'].tolist(), is_random=True)
daily_new_cases_scatter.render('daily_new_cases_scatter.html')
 
# 基于每日新增死亡的散点图可视化
daily_new_deaths_scatter = Bar('Daily New Deaths Scatter')
daily_new_deaths_scatter.add('', df['Date'].tolist(), df['NewDeaths'].tolist(), is_random=True)
daily_new_deaths_scatter.render('daily_new_deaths_scatter.html')
 
# 基于每日新增恢复的散点图可视化
daily_new_recovered_scatter = Bar('Daily New Recovered Scatter')
daily_new_recovered_scatter.add('', df['Date'].tolist(), df['NewRecovered'].tolist(), is_random=True)
daily_new_recovered_scatter.render('daily_new_recovered_scatter.html')

这段代码使用了pyecharts库来创建图表，并展示了如何使用不同的图表类型来可视化COVID-19数据。这些图表包括条形图、地图和散点图，并且每个图表都被保存为一个HTML文件，以便在Web浏览器中查看。这个例子教会了如何使用pyecharts进行数据可视化，并展示了如何将Python爬虫和数据分析的结果进行可视化呈现。