1.pyechartsԴ?码集뼯??
2.Python游戏用Python 和 Pyglet 编写一个我的世界小游戏 | 附源码
3.实战案例：Sakila数据可视化系统 基于 PyEcharts + Flask + Bootstrap
4.复杂流量关系怎么展示？四步搞定桑基图（附Python源码）
5.Pyecharts绘图教程（2）—— 绘制多种折线图（Line）参数说明+代码实战
6.python绘制箱形图全解（改进源码）

pyechartsԴ?뼯??

       第一章：实例演示

       这里提供一个具体的操作实例，展示如何使用 pyecharts 最新版本绘制中国地图，码集以及如何进行个性化地图定制。码集

       在开始之前，码集请确保已经通过 pip install pyecharts 安装了 pyecharts 库。码集当前演示的码集通达信天眼指标源码版本为 1.9.1，新版本已无需单独安装地图。码集

       我们将使用随机生成的码集数据来展示中国各省份的示例。

       实例1：添加数据项，码集默认中国地图显示

       首先，码集我们演示如何添加一组数据，码集运行后会生成一个 HTML 文件，码集通过打开文件即可查看生成的码集地图。

       接下来，码集我们将演示如何添加两组数据，码集只需在之前的基础上调用 add() 函数即可，操作简便。

       实例2：完整源码

       为方便读者实践，我们提供了一段完整源码，直接运行即可。

       第二章：常用配置项及参数解析

       在使用 pyecharts 绘制地图时，有许多配置项和参数可以进行个性化定制。

       配置项1：设置是否默认选中

       默认情况下，地图会自动选中数据。可以通过添加 is_selected=False 参数来改变默认行为，这样地图就不会自动显示数据。

       配置项2：设置地图颜色类型是否分段显示

       通过 visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=, is_piecewise=True) 可以使地图颜色根据数据范围分段显示。max_ 参数定义了数据的范围，is_piecewise=True 表示数据范围将被划分为多个段。

       配置项3：缩放和平移配置

       启用 is_roam 参数可以实现地图的spark 源码 maven缩放和平移功能。默认情况下，用户可以通过鼠标滚轮放大缩小地图，同时也可以通过鼠标拖动实现地图的平移。

       配置项4：关闭图形标记

       通过 is_map_symbol_show=False 参数可以关闭地图上的图形标记，这样地图上就不会显示任何点。

       配置项5：关闭标签名称显示

       使用 label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False) 参数可以关闭标签名称的显示，使得地图上省份的名称不被展示。

       配置项6：颜色设置

       可以通过系列配置项的 color 参数为标签设置颜色，例如 color="blue" 将标签颜色设置为蓝色。同时，通过设置图元样式配置的 areaColor 和 borderColor 来调整区域颜色和边框颜色，其中 normal 和 emphasis 两种模式分别代表常规和强调样式下的颜色。

       配置项7：地图画布初始化大小

       通过 Map() 函数中的 init_opts 参数可以设定地图画布的初始大小，例如 Map(init_opts=opts.InitOpts(height="px", width="px"))。

       通过以上配置，可以实现对地图的全面定制，满足不同需求。希望这些实例和配置解析能帮助您更好地使用 pyecharts 进行地图绘制与个性化定制。如果您觉得文章对您有所帮助，请给予支持。

Python游戏用Python 和 Pyglet 编写一个我的世界小游戏 | 附源码

       想通过Python学习编程的朋友们，不妨关注一下我们的公众号Python日志，这里提供丰富的资源，定期分享Python相关的小知识，为你的编程之旅添砖加瓦。若你对附带源码的我的世界小游戏感兴趣，只需在公众号回复“我的世界”，即可获取。

       为了实现这个小游戏，指标测试源码我们需要搭建相应的开发环境，具体包括Python版本（3.7.8）以及一些辅助模块，如requests、tqdm、pyfreeproxy和pyecharts等。同时，利用Python自带的模块，我们能够快速上手并进行游戏的开发。

       游戏开发的步骤分为几个关键环节，首先是安装Python并将其添加到环境变量中，随后利用pip工具安装所有必要的模块，确保开发环境的完整性。

       在实现游戏功能时，我们首先定义了游戏的玩法：通过ESC键释放鼠标并关闭窗口。接下来，我们开始构建游戏的核心——窗口类。尽管代码篇幅较长，但关键在于通过合理设计，实现游戏的基本交互逻辑，如移动、建筑创建与退出等。具体实现细节及完整代码，我们建议大家直接访问公众号Python日志，回复“我的世界”获取，以获得更直观的学习体验。

实战案例：Sakila数据可视化系统 基于 PyEcharts + Flask + Bootstrap

       本文以Sakila数据库为实例，介绍了如何基于PyEcharts、Flask和Bootstrap构建数据可视化系统，并总结了整个项目设计与实现过程。彩虹免费源码Sakila数据库是一个模拟DVD租赁业务的数据集，包含影片租赁活动、支付活动和归还活动等业务信息。

       首先，设计数据可视化系统框架，包括业务理解、图表设计和系统整合等方面。系统整合使用了PyEcharts与Flask框架，以及Bootstrap进行前后端分离开发，结合Sakila的六个实战案例，构建出一个完整的数据可视化系统。

       系统运行效果展示实时指标监控、历史数据变化趋势、客户地理位置分布、订单商品构成模型、门店盈利能力对比和门店多维竞争优势等图表。通过一个页面导航，将这些图表组织在一起，形成全面的数据可视化系统。

       系统源码结构包括前端页面、后端应用、数据模型、静态资源和模板文件等部分。开发流程从项目创建、模板复制到前后端联调，涉及主题模板选择、导航设计、图表元素设计、事件设计以及后台服务接口设计。layer源码解析

       在前端页面设计中，主题模板选择为Bootstrap的Matrix Admin，提供了美观的界面和清晰的组织方式。导航菜单设计按照图表类型组织内容，实现内容切换。图表元素设计包括页面元素和事件设计，通过循环实现图表页面的自定义。

       后台应用设计涉及数据库操作、数据逻辑、模板文件和业务逻辑程序的编写。服务接口设计包括页面请求和数据请求，异常请求设计则提供了友好的错误反馈。系统最终通过前后端联调实现功能的整合。

       针对部署问题，需要对Linux系统中自定义Python模块的文件路径和本地IP进行调整，确保能够正常部署在云服务器上。此外，对于地图页面渲染问题，需要确保引用了ECharts地图类的JS代码，以实现地图功能。

       部署后的系统在云服务器上可访问，例如通过IP ...6:/ 进行访问。不同解决方案（如帆软和达芬奇）在展示效果上可能有所不同，但都能提供全面的数据可视化支持。

       总结而言，通过Sakila数据库的实例，本文详细介绍了数据可视化系统的设计与实现过程，以及在开发、部署和优化过程中遇到的常见问题及解决方案。

复杂流量关系怎么展示？四步搞定桑基图（附Python源码）

       当面临复杂流量关系的可视化展示，桑基图无疑是一个高效的选择，尤其在Python编程中，只需简单四步即可实现。即使对代码不熟悉，借助Python库也能轻松操作。

       桑基图是一种强大的工具，常用于展示诸如人口流动（如跨国城市）、互联网用户行为（如产品页面浏览）或企业资金流动等复杂关系。其基本构造由节点、边和流量组成，边代表数据流，节点代表分类，线条宽度则表示流量大小，直观呈现数据分布与结构对比。

       以下是制作桑基图的四个步骤：

       第一步，整理数据。将所有流量关系转化为“起点-终点-值”的二维表，无论关系层次多深，都应包含其中。

       第二步，创建节点字典。收集所有独特的节点（包括出发点和目标点），以字典形式存储，确保键值对为"{ 'name': '节点名'}"，否则可能导致绘制空白图。

       第三步，构建关系字典。将二维表中的每一行转换为字典，如{ 'source': 'A', 'target': 'B', 'value': .0}，表示从节点A流向节点B的流量为。

       最后，利用Python库，如pyecharts的Sankey方法绘制图。默认情况下，桑基图为横向，通过orient参数调整为竖向。比如，设置orient='vertical'，并可能需要调整LabelOpts参数以优化标签显示，确保垂直方向的美观性。

       一个垂直方向的桑基图示例将直观展示调整后的效果。

Pyecharts绘图教程（2）—— 绘制多种折线图（Line）参数说明+代码实战

       Pyecharts绘图教程（2）—— 绘制多种折线图（Line）参数详解及实战

       在本期教程中，我们将深入探讨如何利用Pyecharts库绘制各种折线图，帮助零基础和进阶者掌握数据可视化的技巧。系列教程旨在提供实用指导，如有疑问或建议，欢迎随时联系我们的小编。

       1. 折线图介绍

       折线图是呈现数据随时间变化趋势的有效工具，通过连接数据点展示上升、下降和波动，帮助理解数据规律。

       2. 代码配置

       确保使用Pyecharts版本1.9.1

       数据配置：通过add_xaxis和add_yaxis设置坐标轴数据

       全局配置：set_global_opts控制全局样式，包括标题、图例等，详情将后续介绍

       3. 实战示例

       基础折线：is_smooth、is_step、is_connect_nones控制线条平滑、阶梯显示和空值处理

       颜色设置：color控制线条颜色，注意颜色反转问题

       标记点、图形、线样式、填充区域和标记区域的配置项

       4. 源码实践

       立即在线实践可视化代码：点击这里

       完成本期内容后，不妨动手练习，如果你喜欢，别忘了点赞、收藏或分享给更多人。更多绘图教程请关注公众号：Python当打之年。

python绘制箱形图全解（改进源码）

       在数据挖掘领域，异常值检测是至关重要的一步，它直接关系到实验结果的准确性。箱形图作为一种有效的异常值检测工具，其优势在于不受异常值影响，能够稳定地展示数据的离散分布，便于数据清洗。

       以下以一组学生成绩数据为例，演示如何利用箱形图进行异常值检测。

       我们希望检查是否存在因手误而输入错误的成绩，箱形图便能提供判断依据。

       在计算学生成绩数据的5种关键值时，包括：

       1. 下四分位数Q1

       2. 中位数（第二个四分位数）Q2

       3. 上四分位数Q3

       4. 上限

       5. 下限

       基于这些数据，我们可以绘制出相应的箱形图。通过观察，我们发现存在一个明显的异常值，可能是输入错误导致的。

       借助pyecharts库，上述过程可以轻松实现，操作简便。

       一、基本箱形图绘制

       使用prepare_data函数处理数据，得到上述5种关键值。

       二、显示异常值的箱形图绘制

       研究发现，Boxplot的prepare_data模块并不具备自动判断和绘制异常值的功能。因此，我对该模块进行了改进（源码附于文末）。

       改进后的prepare_data模块将返回两个列表，第一个列表包含与之前相同的5个关键值，第二个列表则包含所有异常值。

pyecharts使图表居中

              åœ¨ç½‘上找了很多使用pyecharts的方法看看能不能使生成的图表居中，可惜没有找到。后来看了看pyecharts给的源码，找到了生成html的模板源码文件，加了margin等css在里面就行了。

               æˆ‘çš„python使用的是anaconda，修改文件夹下的engine.py文件。

                åœ¨é‡Œé¢æ’å…¥margin等，再次生成html文件就可以啦！！！

                觉得好的话，记得支持一下哦！！！

Pyecharts绘图教程（1）—— Pyecharts可视化神器基础入门

       大家好，欢迎来到《Pyecharts绘图教程》系列的第一课，专为零基础和希望提升数据可视化技能的朋友们设计。Pyecharts是一款强大的Python数据可视化库，我们将从基础入门，逐步深入。

       首先，Pyecharts的特点在于其易用性和灵活性，支持多种图表类型，包括直角坐标系、基本图表、树形图、地理图、3D图以及组合图表等。版本方面，我们建议使用1.9.1版本，确保不会因不同版本的参数差异导致问题。安装可通过pip进行，建议使用国内镜像源以提高下载速度。

       在开始绘图之前，如需地图功能，可选择安装地图文件。接下来，我们提供实战示例，如Bar（柱状图）、Line（折线图）、Pie（饼图）等，以及Map（地图）和HTML组件等。学习过程中，可以在Jupyter notebook或生成html文件中查看你的作品，实战地址为：可视化源码在线运行。

       每完成一个实例，别忘了在实践中巩固知识，喜欢的朋友可以收藏并分享给更多人，一起探索更多可视化技巧。更多教程和资源，关注公众号Python当打之年将持续分享。