用python写一个智慧城市数据可视化大屏

写一个平顶山智慧城市可视化大屏需要使用一些可视化工具和数据处理库，比如： 1. 地图可视化工具：folium、plotly、echarts等 2. 数据处理库：pandas、numpy等 3. 数据库：MySQL、MongoDB等 下面是一个简单的示例： 1. 安装必要的库 ``` pip install folium pandas numpy mysql-connector-python pymongo ``` 2. 获取数据 从数据库中获取需要展示的数据，比如交通流量、天气情况等。 ```python import mysql.connector import pandas as pd # 连接MySQL数据库 conn = mysql.connector.connect(host="localhost", user="root", password="123456", database="city_data") cursor = conn.cursor() # 查询数据 sql = "SELECT * FROM traffic_data WHERE date='2021-01-01'" cursor.execute(sql) data = cursor.fetchall() # 将数据转换为pandas.DataFrame格式 df = pd.DataFrame(data, columns=["id", "date", "hour", "road_name", "flow", "speed", "occupancy"]) # 关闭连接 cursor.close() conn.close() ``` 3. 数据处理 根据需要展示的数据，进行数据处理，比如按照地区、时间等维度进行聚合。 ```python # 按照地区、时间维度进行聚合 df_grouped = df.groupby(["road_name", "hour"]).agg({"flow": "sum", "speed": "mean", "occupancy": "mean"}).reset_index() ``` 4. 地图可视化 使用folium库生成交通流量热力图，并在地图上展示天气情况等其他数据。 ```python import folium # 创建地图 m = folium.Map(location=[33.77, 113.19], zoom_start=12) # 添加热力图 heat_data = [[row["road_name"], row["hour"], row["flow"]] for index, row in df_grouped.iterrows()] folium.plugins.HeatMapWithTime(heat_data, auto_play=True, max_opacity=0.8, min_opacity=0.1, radius=10).add_to(m) # 添加天气情况等其他数据 # 保存地图 m.save("city_map.html") ``` 参考以上步骤，可以根据需要展示的数据自行编写代码，生成平顶山智慧城市可视化大屏。

<think>好的，我现在需要帮助用户找到用Python实现的实时数据可视化大屏示例代码。首先，我得理解用户的需求。他们想要一个实时更新的大屏数据可视化，可能用于监控、数据分析或展示等场景。用户提到了“大屏”，所以可能需要全屏显示，并且多个图表同时更新。 接下来，我应该回忆一下Python中常用的数据可视化库。Matplotlib和Seaborn是常用的，但实时更新方面可能不够高效。Plotly和Dash更适合交互式和实时应用，尤其是Dash，它是基于Flask的框架，适合构建网页应用，方便部署成大屏。另外，Bokeh也是一个选项，但Dash可能更简单易用。 用户需要示例代码，所以得考虑如何构建一个简单的实时仪表盘。可能需要使用后台数据生成，比如随机数据，并定期更新到前端。Flask作为后端服务器处理数据请求，前端用HTML/JS渲染图表，或者直接用Dash的组件。 然后，检查现有的引用资料。引用[3]提到了一个项目big_screen_base_flask-master.zip，这可能是基于Flask的大屏实现。应该推荐用户查看这个项目，里面可能有完整的代码结构。另外，引用[2]提到Matplotlib和Seaborn，但实时可能需要结合其他库，比如使用SocketIO实现实时通信。 可能的结构是：使用Flask提供网页服务，用Plotly生成图表，通过定时请求或WebSocket实现数据的实时推送。需要示例代码的结构，比如后端生成数据，前端通过JavaScript定时获取并更新图表。 需要注意的是，实时数据通常需要前后端的配合，前端可能需要使用Ajax或WebSocket来持续接收数据。Dash本身支持实时更新，但可能需要使用其Interval组件来定时触发回调，更新图表数据。 然后，我应该组织步骤：安装必要的库，编写后端代码，设计前端页面，整合数据更新逻辑。确保代码简洁，用户能够理解并运行。 最后，生成相关问题，帮助用户深入思考，比如性能优化、数据源处理、部署方式等。这些问题应该与实时数据可视化的实际应用相关，帮助用户进一步探索。</think>### 分步解答：Python实时数据可视化大屏示例 #### 1. 技术栈选择 实时数据可视化大屏通常需要以下技术组合： - **前端框架**：Dash（基于Flask+React）或纯HTML+JavaScript - **可视化库**：Plotly、ECharts、Highcharts - **实时通信**：WebSocket（SocketIO）或定时轮询 - **后端框架**：Flask或FastAPI[^3] #### 2. 基于Dash的实时仪表盘示例 ```python # 安装必要库：pip install dash plotly pandas import dash from dash import dcc, html from dash.dependencies import Input, Output import plotly.graph_objs as go import pandas as pd import numpy as np app = dash.Dash(__name__) app.layout = html.Div([ html.H1("实时数据大屏", style={'textAlign': 'center'}), dcc.Interval(id='interval', interval=1*1000), # 每秒更新 html.Div([ dcc.Graph(id='live-graph1', style={'width': '50%', 'display': 'inline-block'}), dcc.Graph(id='live-graph2', style={'width': '50%', 'display': 'inline-block'}) ]) ]) @app.callback( [Output('live-graph1', 'figure'), Output('live-graph2', 'figure')], [Input('interval', 'n_intervals')] ) def update_graph(n): # 生成实时数据 time = pd.date_range(start="2023-01-01", periods=20, freq="S") values = np.random.randn(20).cumsum() # 图表1：折线图 fig1 = go.Figure( go.Scatter(x=time, y=values, mode='lines+markers') ).update_layout(title="实时趋势图") # 图表2：柱状图 fig2 = go.Figure( go.Bar(x=time.astype(str), y=values) ).update_layout(title="实时分布") return fig1, fig2 if __name__ == '__main__': app.run_server(debug=True, port=8051) ``` #### 3. 关键特性说明 - **实时更新机制**：通过`dcc.Interval`组件定时触发更新 - **多图表布局**：使用HTML的inline-block实现并排布局 - **数据生成**：使用`numpy`模拟实时数据流 - **可视化类型**：支持折线图、柱状图等多种Plotly图表类型[^2] #### 4. 完整项目建议 参考开源项目`big_screen_base_flask`，包含： - 多数据源接入（数据库/API） - 自适应布局系统 - 主题样式配置 - 历史数据回溯功能 ```shell # 克隆项目 git clone https://gitcode.com/open-source-toolkit/8328d/big_screen_base_flask-master.zip ```