python---json格式和pyecharts模块

文章展示了如何在Python中进行JSON格式的数据转换,包括将字典和列表转换为JSON字符串,以及反向转换。同时,文章还介绍了如何使用PyEcharts库创建一个折线图,并提供了设置图表标题、图例、工具箱和颜色映射的示例。

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1. json格式要求

    json数据的格式可以是:{"name":"admin","age":18}

    也可以是:[{"name":"admin","age":18},{"name":"root","age":16},{"name":"张三","age":20}]

import json
# 准备列表,列表内每一个元素都是字典,将其转换为JSON
data = [{"name": "女帝", "等级": 36}, {"name": "姬如雪", "等级": 36}, {"name": "陆林轩", "等级": 36}]
json_str = json.dumps(data, ensure_ascii=False)
print(type(json_str))
print(json_str)
# 准备字典,将字典转换为JSON
d = {"name":"降臣", "addr":"玄冥教"}
json_str = json.dumps(d, ensure_ascii=False)
print(type(json_str))
print(json_str)
# 将JSON字符串转换为Python数据类型[{k: v, k: v}, {k: v, k: v}]
s = '[{"name": "女帝", "等级": 36}, {"name": "姬如雪", "等级": 36}, {"name": "陆林轩", "等级": 36}]'
l = json.loads(s)
print(type(l))
print(l)
# 将JSON字符串转换为Python数据类型{k: v, k: v}
s = '{"name": "蚩梦", "addr": "万毒窟"}'
d = json.loads(s)
print(type(d))
print(d)

2. pyecharts模块

    安装PyEcharts包:pip install pyecharts

    打开官方画廊(官方介绍):https://gallery.pyecharts.org/#/README

# 导包
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.options import TitleOpts, LegendOpts, ToolboxOpts, VisualMapOpts
# 创建一个折线图对象
line = Line()
# 给折线图对象添加x轴的数据
line.add_xaxis(["藏兵谷", "潞州", "凤翔"])
# 给折线图对象添加y轴的数据
line.add_yaxis("不良人", [90, 40, 20])

# 设置全局配置项set_global_opts来设置,
line.set_global_opts(
    title_opts=TitleOpts(title="不良人数目", pos_left="center", pos_bottom="1%"),
    legend_opts=LegendOpts(is_show=True),
    toolbox_opts=ToolboxOpts(is_show=True),
    visualmap_opts=VisualMapOpts(is_show=True),
)

# 通过render方法,将代码生成为图像
line.render()

3. json格式与python格式的相互转换

     通过json.dumps(data) 方法把python数据转化为 json数据

     data = json.dumps(data)

     如果有中文可以带上:ensure_ascii=False参数来确保中文正常转换

     通过 json.loads(data) 方法把josn数据转化为了 python列表或字典

     data = json.loads(data)

(日常美图时间)

### 安装 `pyecharts` 及其依赖项 当在 Jupyter Notebook 中安装 `pyecharts` 遇到模块找不到的问题时,可以按照以下方式解决: 确保 Python 环境配置正确,在命令行执行如下指令来安装最新版的 `pyecharts` 库[^1]。 ```bash pip install pyecharts ``` 如果仍然存在“No module named 'pyecharts'” 的报错,则可能是由于环境变量未更新或安装路径不对。建议重启终端后再试一次上述命令;另外也可以通过指定特定版本号的方式来规避潜在冲突: ```bash pip install pyecharts==1.9.0 ``` 对于某些情况下,可能是因为 Jupyter Notebook 版本过高而导致兼容性问题。此时可考虑降级至稳定版本以排除此类干扰因素[^4]: ```bash pip install jupyter notebook==6.1.0 ``` ### 处理 Pyecharts 图表不显示的情况 即使成功导入了 `pyecharts` 模块,但在实际绘制图表过程中仍可能出现空白页面的现象。这通常是由以下几个常见原因造成的: #### 缺失必要的 JavaScript 文件 为了使 Echarts 能够正常工作,必须加载相应的 JS 库。可以通过安装额外的支持包来引入这些资源[^3]: ```bash pip install echarts-countries-pypkg echarts-china-provinces-pypkg ``` 接着,在创建图表对象之前调用初始化函数设置全局主题样式以及注册所需的扩展组件: ```python from pyecharts.globals import CurrentConfig, ThemeType CurrentConfig.ONLINE_HOST = "https://assets.pyecharts.org/assets/" ``` #### 数据类型转换 有时会因为数据源来自 Pandas DataFrame 或 Numpy 数组而引发绘图异常。这是因为部分早期版本的 `pyecharts` 对非标准 Python 类型支持不佳所致[^5]。针对此情况,可以在传递给图表构造器前手动将数值字段转成纯量形式: ```python import pandas as pd data['销量'] = data['销量'].astype(int).tolist() ``` 以上措施能够有效改善大多数场景下的图表展示效果。当然,具体实施还需视实际情况灵活调整参数选项。
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