使用python代码制作可视化大屏
时间: 2025-07-05 08:08:14 浏览: 8
### 使用 Python 代码创建可视化大屏
#### 利用 Matplotlib 和 Seaborn 实现基础图表绘制
为了构建可视化大屏,可以先从简单的图表入手。Matplotlib 是一个强大的绘图库,能够帮助快速生成静态、动态以及交互式的图形。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 数据准备
data = {'apple': 10, 'banana': 15, 'orange': 7}
names = list(data.keys())
values = list(data.values())
plt.figure(figsize=(9, 3))
# 绘制柱状图
plt.subplot(131)
plt.bar(names, values)
# 绘制折线图
plt.subplot(132)
plt.plot(names, values)
# 绘制饼图
plt.subplot(133)
plt.pie(values, labels=names, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
plt.show()
```
此段代码展示了如何利用 `matplotlib` 来展示不同类型的基础图表[^2]。
#### Pyecharts 构建复杂的大屏组件
对于更复杂的视觉效果需求,则推荐使用 Pyecharts 库来完成更加美观且功能丰富的图表设计。下面是一个关于地图热力图的例子:
```python
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.options import VisualMapOpts
map_chart = (
Map(init_opts={'width': '800px', 'height': '600px'})
.add(
series_name="地区分布",
data_pair=[('北京', 10), ('天津', 20), ('上海', 30)],
maptype='china',
is_map_symbol_show=False,
visualmap_opts=VisualMapOpts(max_=30),
)
)
map_chart.render_notebook() # 如果是在 Jupyter Notebook 中运行则调用 render_notebook 方法显示图像;如果是脚本文件则可保存为 html 文件再打开查看.
```
这段代码说明了怎样借助于 `pyecharts` 这一工具包去创造具有地理信息的地图热力图,并调整其样式参数以适应实际应用场景中的具体要求[^3].
#### GitHub 开源项目简化开发流程
除了上述两种方式外,还有许多开源框架可以帮助加速整个项目的搭建过程。例如,在 GitHub 上有一个名为 big_screen 的仓库提供了完整的解决方案,仅需几行配置就能轻松部署属于自己的数据可视化平台[^4]. 用户可以根据官方文档指导来进行本地环境设置并尝试上传自定义的数据集进行测试.
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