懂得一千零一种,赋予你失败的方法！

文章目录可视化练习题 ---- 2018年12月份1号-10号全国大部分城市的站点PM2.5检测一、柱状图输出合肥、黄山、芜湖的PM2.5指数二、折线图绘制合肥、黄山、芜湖的PM2.5平均值的变化三、柱线混合图形画出合肥市的高新区和庐阳区的pm2.5的值。可视化练习题 ---- 2018年12月份1号-10号全国大部分城市的站点PM2.5检测近些年空气污染在我国很多地区非常严重，其中PM2.5作为衡量空气质量的一个重要指标，当前数据为2018年12月份1号-10号全国大部分城市的站点检测数据。接..

文章目录数据集需求代码实现① python数据预处理② Flask框架传送数据③ HTML渲染可视化展示数据集本篇的数据来源 https://www.kaggle.com/gpreda/covid-world-vaccination-progress主要信息：国家 - 这是提供疫苗接种信息的国家；国家ISO代码 - 国家的ISO代码；日期 - 数据输入日期；对于某些日期，我们只有每日接种疫苗，对于其他日期，只有（累计）总数；疫苗接种总数 - 这是该国疫苗接种总数的绝对值；接种的总..

文章目录数据集需求代码实现① python数据预处理② Flask框架传送数据③ HTML渲染可视化展示数据集本篇的数据来源 https://www.kaggle.com/gpreda/covid-world-vaccination-progress主要信息：国家 - 这是提供疫苗接种信息的国家；国家ISO代码 - 国家的ISO代码；日期 - 数据输入日期；对于某些日期，我们只有每日接种疫苗，对于其他日期，只有（累计）总数；疫苗接种总数 - 这是该国疫苗接种总数的绝对值；接种的总..

文章目录数据集案例① 需求② 代码实现▶ 读取数据集整体浏览▶ 统计每个区不同餐饮类型销售表现▶ 可视化③ 效果展示数据集本篇的数据来源 https://www.kaggle.com/datasets该数据集是关于可以向北京居民提供外卖服务的餐馆信息，包括北京的哪个地区，餐​​馆的食品类别，餐馆的品牌，餐馆的地址以及外卖的联系电话，通过一些简单的数据清洗处理绘制简单的图像 ☆ﾐ(o*･ω･)ﾉ返回顶部案例① 需求通过对数据集的分析，提出以下需求：统计北京各类型餐饮的雷达图~..

文章目录Echarts --- 可视化练习（line04 ---- 堆叠面积图）FlaskHTML效果展示知识点小归纳Echarts — 可视化练习（line04 ---- 堆叠面积图）勿以恶小而为之，勿以善小而不为。惟贤惟德，能服于人。——刘备Flask# -*- coding: utf-8# @Time : 2020/11/17 20:17# @Author : ZYX# @File : line04_堆叠面积图.py# @software: PyCh..

文章目录Echarts --- 可视化练习（line02 ---- 平滑曲线、区域面积）FlaskHTML效果展示：知识点小归纳：Echarts — 可视化练习（line02 ---- 平滑曲线、区域面积）人的追求是无限的，人的精力是有限的；追求可能得到的，放弃不可能得到的；得不到你所爱的，就爱你所得到的。祝你幸福！Flask# -*- coding: utf-8# @Time : 2020/11/10 8:20# @Author : ZYX# @File ..

Echarts — 可视化练习（line09 — 数据共享）人生：缺少思考，显得平庸；没有坎坷，显得单纯；失去追求，显得空虚；缺乏朝气，显得无趣；没有远见，显得肤浅。完美人生，靠你去争取。愿幸福！Flaskfrom flask import Flask,render_template# 可视化app = Flask(__name__)@app.route("/")def index(): return render_template("line09.html")if __

Echarts — 可视化练习（pie06 — 环形嵌套饼图）别人想什么，我们控制不了；别人做什么，我们也强求不了。唯一可以做的，就是尽心尽力做好自己的事，走自己的路，按自己的原则，好好生活。即使有人亏待了你，时间也不会亏待你，人生更加不会亏待你！善待别人，就是善待自己。 ----- 摘自知乎Flask:# -*- coding: utf-8# @Author : ZYX# @File : pie06_嵌套环形饼图.py# @software: PyChar

Echarts — 可视化练习（pie07 — endode 定义数据集的维度编码）岁月，不贪恋于儿时的天真；不留恋于少年时的懵懂；不迷恋于青春时的清纯；不执著于成熟后的踌躇满志，它只会勇往无前，迈着匆匆的步伐，裹挟着猝不及防的你。from flask import Flask,render_template# 视图app = Flask(__name__)@app.route("/")def index(): return render_template("pie07.ht

文章目录数据集案例① 需求② 代码实现▶ 读取数据集整体浏览▶ 统计每个区不同餐饮类型销售表现▶ 可视化③ 效果展示数据集本篇的数据来源 https://www.kaggle.com/datasets该数据集是关于可以向北京居民提供外卖服务的餐馆信息，包括北京的哪个地区，餐​​馆的食品类别，餐馆的品牌，餐馆的地址以及外卖的联系电话，通过一些简单的数据清洗处理绘制简单的图像 ☆ﾐ(o*･ω･)ﾉ返回顶部案例① 需求通过对数据集的分析，提出以下需求：统计北京各类型餐饮的占比饼图~..

文章目录数据集案例① 需求② 代码实现▶ 读取数据集整体浏览▶ 统计每个区不同餐饮类型销售表现▶ 获取每个地区的分类合并数据 ---- 二次优化版▶ 获取每种餐饮类型的信息▶ 可视化③ 效果展示数据集本篇的数据来源 https://www.kaggle.com/datasets该数据集是关于可以向北京居民提供外卖服务的餐馆信息，包括北京的哪个地区，餐​​馆的食品类别，餐馆的品牌，餐馆的地址以及外卖的联系电话，通过一些简单的数据清洗处理绘制简单的图像 ☆ﾐ(o*･ω･)ﾉ返回顶部案..

文章目录数据集案例① 需求② 代码实现▶ 读取数据集整体浏览▶ 统计每个区不同餐饮类型销售表现▶ 获取每个地区的分类合并数据 ---- 优化版▶ 转换坐标☛ 代码思路图▶ 可视化☠ 注意③ 效果展示数据集本篇的数据来源 https://www.kaggle.com/datasets该数据集是关于可以向北京居民提供外卖服务的餐馆信息，包括北京的哪个地区，餐​​馆的食品类别，餐馆的品牌，餐馆的地址以及外卖的联系电话，通过一些简单的数据清洗处理绘制简单的图像 ☆ﾐ(o*･ω･)ﾉ返回顶部..

文章目录需求代码实现需求使用折线图展示“大数据”相关职位招聘数量差异提取相关信息 ---- “大数据”分组聚合代码实现Python、Flaskimport pandas as pdfrom flask import Flask,render_template# 读取数据集data = pd.read_csv("G:\Projects\pycharmeProject-C\Flask\dataset\zl0507.csv")# 检查空值print(data.isnul..

文章目录一、热力图介绍二、案例① 分析提取需求② 代码实现▶读取数据▶简单清洗▶提取需求信息▶Flask部分▶可视化部分③ 效果展示④ 代码优化▶ 如何优化？▶ 具体优化一、热力图介绍热力图，有时也称之为交叉填充表。该图形最典型的用法就是实现列联表的可视化，即通过图形的方式展现两个离散变量之间的组合关系类型：关系型数据的可视化特点：热力图体现了两个离散变量之间的组合关系Echarts官方实例：返回顶部二、案例① 分析提取需求数据集数据主要字段：日期、省份、城市、新增确诊..

Echarts — 可视化练习（热力图heatmap）不要强迫自己什么事情都要做对，因为有时候，犯错能让我们变得更好。不要尝试去弄清每件事，因为有时候一些事情不是用来理解的，而是要懂得接受它们。因为你自卑，所以你自尊心强，所以你多疑敏感，所以你缺乏安全感，所以你控制欲强，所以你占有欲强，所以你的小心思很多，所以你的烦恼也不少。Flaskimport pandas as pdfrom flask import Flask,render_templatefrom flask_sqlalche

Echarts — 可视化练习（scatter02 — 安斯库姆四重奏）安斯库姆四重奏（Anscombe’s quartet）是四组基本的统计特性一致的数据，但由它们绘制出的图表则截然不同。每一组数据都包括了11个(x,y)点。这四组数据由统计学家弗朗西斯·安斯库姆（Francis Anscombe）于1973年构造，他的目的是用来说明在分析数据前先绘制图表的重要性，以及离群值对统计的影响之大。这四组数据的共同统计特性如下：在四幅图中，由第一组数据绘制的图表（左上图）是看起来最“正常”的，可以

Echarts — 可视化练习（scatter01 — 基础散点图）如果有来生，要做一棵树，站成永恒，没有悲欢的姿势。一半在土里安详，一半在风里飞扬，一半洒落阴凉，一半沐浴阳光，非常沉默非常骄傲，从不依靠，从不寻找。Flask:# -*- coding: utf-8# @Time : 2020/12/15 15:32# @Author : ZYX# @File : scatter01_basic.py# @software: PyCharmfr

Python+Flask+Echarts可视化数据可视化的实现可以通过许多的方法，比如熟知的python就可以利用内置matplotlib库进行图形绘制，今天就来介绍一种Python+Flask+Echarts的联合方式进行数据可视化，下面是部分数据及截图，将会按照具体需求进行案例说明。Flask工程基本结构资源包主要指的就是要利用到的外部资源基本步骤：利用python的pandas读取数据集按照题目要求提取有效数据，整合为新的数据集将处理好的数据集转为List创建Flask应

Echarts — 可视化练习（pie05 — 普通饼图添加阴影效果）微笑是岁月的使然，是生命的必然，它最能打动人的心弦。只要是发自内心的微笑，就能给人以舒坦。正所谓：智者微笑，庸者炫耀。心灵的愉悦，是来自精神的富有，来自心态的知足，至于那些浮华的东西只是表面，唯有发自内心的微笑，方可自在天地间。所以说：做人除了微笑，没有什么值得炫耀。# -*- coding: utf-8# @Time : 2020/12/10 16:03# @Author : ZYX# @File

Echarts — 可视化练习（pie04 — 饼图标签的对齐方式）人生路漫漫，其实人生路上所经历的挫折磨难，换个角度想，也并非全是坏事，　　纵然结果不尽人意，但至少还是能让我们从中领悟到什么，能成长些许，让我们阅历更加丰富。　　面对失败，切勿消极秃废，遇到低谷，切勿怨天尤人，无论生活给予我们什么，无论每天的日子是快乐还是苦闷，都应微笑来迎接每一天，只要心态好，总能遇见美好，只要不消沉，总能找到出口。　　生活中，所遭遇的磨难，其实也并非一无是处，它们教会我们坚强，教会我们更勇敢面对生活。教会我

Echarts — 可视化练习（pie03 — 环形图）在匆匆流逝的时光里，在悠悠老去的岁月中，无论每天迎接我们的是风和日丽，还是阴雨连绵，我们依然要有一颗感恩的心。感恩岁月，感恩生命路上所有的相遇，也要感恩亲爱的自己！　　感恩岁月，赐予我们一份美丽的缘分，使我们遇见了一些温暖的人。即使是寒风凛冽的冬日，依然能感受到春风拂面的温暖；即使在伤心迷茫之时，他们如花灿烂的笑容和友好的关爱，足以温润我们冰冷的心房，使我们笑逐颜开。　　感谢自己，即使遇见一些冷漠无情，自私自利的人，终于学会了沉默不语，学会

Echarts — 可视化练习（pie02 — 南丁格尔玫瑰图<raidus\area>）从生命的开始，我们便和这个世界有了相遇的情分，同时又和这个世界彼此诱惑着、彼此探索着、彼此交融着、又彼此利用着……人生的旅途上，每个人都是以独立的形象而存在的。所以，人与人之间，除了特殊的感情以外，总是无法站在同一个高度上，对除自己以外的人和事保持一致的知性。“ 恨铁不成钢 ” “ 望子成龙 ” “ 望女成凤 ” 永远都是父母心中期盼儿女有所作为的主题。童年，很多不是很“ 优秀 ” 的，特别是那

【数据清洗实战 — Deep Dive in the Space Race】数据清洗+可视化本篇的数据来源 https://www.kaggle.com/datasets该数据集源含一张张数据表，主要包含世界各地的火箭发射信息，通过一些简单的数据清洗处理绘制简单的图像 ☆ﾐ(o*･ω･)ﾉ目录：一、数据清洗      1、数据提取      2、数据类型转换&n

Echarts — 可视化练习（bar01）冬醒来，变魔术似的为大地盖上了厚厚的素色“棉被”。极目远望，洁白一片。茫茫四野，似乎没有了色彩，没有了生机，唯有寂静——这也许是人们对冬天的最初印象吧。请千万不要这么认为！其实冬天就是一幅大写意的泼墨画，朴素中透露着高雅；冬天，是一曲别样动听的歌，此处无声胜有声。冬天的骨子里，仍然潜涌着不息的生命活力！看到雪地里那不远处的农屋窗户里亮出的灯光了吗？你不难想象，也许在屋内的灯光下，一家人此时此刻正围着火炉，品一壶热茶，悠闲地唠叨着一年四季所经历的风风雨雨和大

Echarts — 可视化练习（line01）或许这样的夜我早已习惯，一个人静静的躺在床上，看月亮。被乌云遮盖着那仅剩三分之一的月光，在这漆黑的夜晚，依然是那么的亮。蜡根已断半，烛焰在他生命的尽头扔挣扎着发出那最耀眼的火光。这黑夜，仅有麦芽黄点缀着泼墨的淡香。夜极静，只听得见雨滴“嘀嘀响咔”的打在玻璃上的脆响。雨声敷衍着我的心跳，不知不觉，脑海中又浮现出那紫色的回忆，想起普罗旺斯，想起薰衣草，想起了你。不知何时，你的世界里有了黄衣草，你喜欢他的清淡，他的典雅。你说过，你最想去普罗旺斯看迷人的薰衣草

Echarts — 可视化练习（pie01）不乱于心，不困于情，吾随波逐流，困囿于万世红尘深海中，一路奔波，一路烟花交错。只见一只飞蛾孤身万灯丛中迷失了身影，臃肿身躯拖累了幼稚的翅膀，苦命挣扎失落茫茫人海，寻不见森林花香处。凡情已了，不恋红尘，不念过往，只待业火焚身，燃尽罪孽，净身澄心，方见我佛。背负着残缺不堪的肉身，何时能横渡苦海，登临彼岸。彼岸花开时，允我许一个愿望：我见你时一见钟情，你见我时一见倾心，彼此相逢一见如故，就是天意，于你我最美的缘分！# -*- coding: utf-8

Echarts — 可视化练习（radar01）落画素描，入景山水。平仄韵达的诗意，畅悠了季节的孤漠，拾起淡漠唐风的音符，装在七弦琴上，拨弹着日月，校音着声律。花落流水春风绿，一捧桃花醉月光。一笺长长的心卷，任凭风吹过往，一夜风流记否几页故事，长鸣萧声书时光。昏沉的灯光，朦胧了善良的心灵，沉沦了一段暗黑的歌舞。迷离中，风干了人性，吹瘦了人心。# -*- coding: utf-8# @Time : 2020/11/11 16:43# @Author : ZYX# @File

【Python+Flask+Echarts 】可视化样题二 — 绘制 北京、上海、广东三个地区 不同行业被淘汰的公司总数对比图形数据集展示：需求分析：数据预处理：导包from flask import Flask,render_templateimport pandas as pd读取数据集data = pd.read_csv("data/closed_company_utf8.csv",sep=",")提取有效列data = data[['co

【Python+Flask+Echarts】可视化练习题 — 航空火箭信息处理本篇的数据来源 https://www.kaggle.com/datasets该数据集源含一张张数据表，主要包含世界各地的火箭发射信息，通过一些简单的数据清洗处理绘制简单的图像 ☆ﾐ(o*･ω･)ﾉ目录：一、数据清洗      1、数据提取      2、数据类型转换 &nb