Python 数据可视化 - 00 后高考大军

每年高考相关报道里，最容易引起注意的往往不是一大段文字，而是那些一眼就能看明白趋势的图表。对于练习 Python 数据可视化来说，高考人数、录取人数和地区分布都是很适合上手的示例数据。

这篇文章用一个完整的小案例，演示如何把同一组高考数据做成 3 类常见图表：

柱状图
折线图
地图

准备工作

charts
pyecharts

数据

示例数据直接整理自公开网页统计数据

使用前说明

本文保留的是当时可运行的旧版写法，尤其是地图部分更接近旧版 pyecharts API。如果你的本地环境是新版 pyecharts，部分接口可能需要按当前官方文档稍作调整。

常见类

经常见到或者使用的图表是柱状图和折线图，所以先从简单的入手。

1. 柱状图

# 高考人数
gaokao_num = [940,940,...,375]
gaokao_num.reverse()
# 录取人数
luqu_num = [700,705,...,221]
luqu_num.reverse()
# 录取率
luqu_lev= [74.46,75,...,59]
luqu_lev.reverse()
import charts
options = {
    'chart'   : {'zoomType':'xy'},
    #标题
    'title'   : {'text': '2000-2017年高考数据'},
    #副标题
    'subtitle': {'text': 'Source: edu.sina.com.cn'},
    #x轴    
    'xAxis'   : {'categories': ['2000',...,'2017']},
    #y轴  
    'yAxis'   : {'title': {'text': '万人/年'}},  
    }
series =  [{
    'type': 'column',
    'name': '高考人数',
    'data': gaokao_num
},{
    'type': 'column',
    'name': '录取人数',
    'data': luqu_num
}
]
charts.plot(series, options=options, show='inline')

由于我的pyecharts有点小问题，所以用了charts进行处理，使用pyecharts更加简单，这里就不重复了，有需要可以查看源码

《Python 数据可视化 - 00 后高考大军》

（高考人数与录取人数)
今年有 975万 考生(从表中看不出，因为我没写进去)，但是可以看出10-18年这段时间的高考人数是稳定的，毕竟人口基数大是没有办法的事。“千军万马过独木桥”这句话还真是有点应景哈。。。

2. 折线图

如果上面的柱状图没有问题的话，那折线图就非常简单了，只是将type由column修改为line就行了。

series =  [{
    'type': 'line',
    'name': '录取率',
    'data': luqu_lev,
    'marker':{
        'lineWidth':2,
        'lineColor':'#90ed7d'
    }
}
]

本来是将柱状图和折线图展示在一张图里面的，但是 Y 轴数值跨度太大，导致录取率变化不明显，所以这里将它们拆开显示会更清楚。

地图类

先放上一张高考难度排行榜。想当年我也是从困难模式过来的。真的心疼江苏的考生，好像数学又是葛军出题，看来又要上热搜了大江苏现在开始利用pyecharts制作地图类图表，看一下中国哪个省份的高考生最多

from pyecharts import Map
#处理数据
add =["北京",...,"西藏"]
num = [6.3,...,2.53]
dict_data = dict(zip(add,num))
data = [tuple(i) for i in zip(add,num)]
data_pro = data
geo = Map("各省高考人数分布",
         "data from : gaokao.eol.cn", 
          title_color="#fff",  
          title_pos="center", 
          width=1000,  
          height=600, 
          background_color='#404a59'
          )  
attr, value = geo.cast(data_pro)
geo.add("",  attr, value,
             visual_range=[0, 80],
             maptype='china',
             visual_text_color="#fff",  
             symbol_size=10,
             is_visualmap=True)  
geo.render("各省高考分布.html")#生成html文件  
geo#直接在notebook中显示

效果图：看来河南和广东的考生压力有点大呀(!_!)<

如何检查图表是否正常生成

如果你是在 notebook 环境里运行，通常会直接显示结果；如果是在本地脚本环境里运行，更建议额外确认两点：

HTML 文件是否成功生成
浏览器打开后地图是否正常加载

例如地图部分至少要看到：

ls 各省高考分布.html

如果文件已经生成，但页面空白，优先检查 pyecharts 版本和前端资源是否正确加载。

多说一点

强烈建议使用pyecharts,简单又好用，但是我这除了地图类可以使用pyecharts之外，其他的好像都出不来图，所以只能被逼无奈使用Charts库了。
最后希望各位高考考生都能够考的理想的成绩，然后就可以尽情的去嗨啦。。。

Python 数据可视化 - 00 后高考大军

准备工作

使用前说明

常见类

1. 柱状图

2. 折线图

地图类

如何检查图表是否正常生成

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