Python笔记——全球疫情图绘制

代码

import requests

from pyecharts.chartsimport *

from pyechartsimport optionsas opts

from datetimeimport date,datetime

# 丁香园实时数据接口

url ='https://lab.isaaclin.cn/nCoV/api/area'

# 利用json方法  发情对数据接口的请求  拿到数据之后 将其转成json数据

# verify=True  防止在请求数据的时候  接口阻断（判断不安全）

date1 = requests.get(url=url,verify=True).json()

# print(date1)

# 实时更新数据的日期

update_date = date.today()

# 定义每一个省的实时确诊数量

province_date = []

China_count =0

# 对接口拿到的数据  进行数据拆解

for itemin date1['results']:

# 先实现全国疫情确诊人数的数据

    if item['countryEnglishName'] =='China':

China_count += item['confirmedCount']

elif item['countryEnglishName'] =='United States of America':

province_date.append(('United States',item['confirmedCount']))

else:

province_date.append((item['countryEnglishName'],item['confirmedCount']))

province_date.append(('China',China_count))

print(province_date)

_map = (

# 地图集合  有形状的

    Map(

init_opts=opts.InitOpts(theme='dark',width='500'))#c初始显示的地图大小

        .add('累计确诊人数',province_date,'world',is_map_symbol_show=False)#显示地图区域

        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))#每一块的数据图形

        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='全球新冠病毒疫情地图',#设置图表标题

                        subtitle='更新日期：{}'.format(update_date)),#更新数据日期

                        legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),

visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_show=True,

max_=1000,is_piecewise=False,

#          最好使用rgb值

                                                  range_color=['#FFFFE0','#FFA07A','#CD5C5C','#8B0000'])  )#每一个省的地图模型)

)

# 渲染

_map.render('全球疫情图.html')