如何利用Pyecharts可视化微信好友

 更新时间:2019年07月04日 11:45:06   作者:Python编程与实战  
这篇文章主要给大家介绍了关于如何利用Pyecharts可视化微信好友的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家学习或者使用Pyecharts具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面来一起学习学习吧

前言

最近在研究 pyecharts  的用法,它是 python 的一个可视化工具,然后就想着结合微信来一起玩

不多说,直接看效果:


环境配置

pip install pyecharts
pip install snapshot_selenium
pip install echarts-countries-pypkg
pip install echarts-china-provinces-pypkg
pip install echarts-china-cities-pypkg
pip install echarts-china-counties-pypkg
pip install wxpy

获取好友

主要是获取好友基本数据,用来做数据可视化

代码如下:

from wxpy import Bot, Chat

class Demo(Chat):

 @staticmethod
 def get_friend():
 bot = Bot()
 friends = bot.friends(update=True)

 friend_data = []
 for friend in friends:
  if friend.sex == 1:
  sex = "男"
  elif friend.sex == 2:
  sex = "女"
  else:
  sex = ""
  friend_dict = {
  "city": friend.city,
  "province": friend.province,
  "sex": sex,
  "signature": friend.signature,

  }
  friend_data.append(friend_dict)

 return friend_data

返回的是微信好友列表,包含好友城市,省份,性别和个性签名等数据。

地理坐标图

地理坐标系组件用于地图的绘制,支持在地理坐标系上绘制散点图,线集。

在 pyecharts  中地理坐标图主要是基于 Geo 模块

def geo_base():
 city_data = get_data()
 geo = Geo(init_opts=opts.InitOpts(theme="vintage"))
 for city in city_data:
 try:
  geo.add_schema(maptype="china", itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="gray"))
  geo.add("微信好友分布地图", [city], type_="effectScatter", symbol_size=10)
  geo.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
  geo.set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(), title_opts=opts.TitleOpts(title="微信好友分布地图"), )
 except Exception as e:
  print(e)
  pass

 # geo.render("geo.html")
 make_snapshot(driver, geo.render(), "geo.png")

运行完之后会在当前目录生成一个 geo.png 的图片

该图片就是微信好友中国分布地图

热力图

热力图也是基于 Geo 模块

唯一的区别在 add 函数中 type 的为 heatmap

代码如下:

def heat_map():
 city_data = get_data()
 geo = Geo(init_opts=opts.InitOpts(theme="vintage"))
 for city in city_data:
 try:
  geo.add_schema(maptype="广东", itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="gray"))
  geo.add("广东好友热力图", [city], type_="heatmap", symbol_size=10)
  geo.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
  geo.set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(), title_opts=opts.TitleOpts(title="热力图"), toolbox_opts=opts.ToolboxOpts())
 except :
  pass

 geo.render("heat.html")

比如可以选择某个省份的数据,运行之后的效果:

以上就是微信中的广东好友分布热力图

全国分布图

地图是基于 Map 模块进行扩展

主要用到函数是 add

 def add(
 # 系列名称,用于 tooltip 的显示,legend 的图例筛选。
 series_name: str,

 # 数据项 (坐标点名称,坐标点值)
 data_pair: Sequence,

 # 地图类型,具体参考 pyecharts.datasets.map_filenames.json 文件
 maptype: str = "china",

 # 是否选中图例
 is_selected: bool = True,

 # 是否开启鼠标缩放和平移漫游。
 is_roam: bool = True,

 # 当前视角的中心点,用经纬度表示
 center: Optional[Sequence] = None,

 # 当前视角的缩放比例。
 zoom: Optional[Numeric] = 1,

 # 自定义地区的名称映射
 name_map: Optional[dict] = None,

 # 标记图形形状
 symbol: Optional[str] = None,

 # 是否显示标记图形
 is_map_symbol_show: bool = True,

 # 标签配置项,参考 `series_options.LabelOpts`
 label_opts: Union[opts.LabelOpts, dict] = opts.LabelOpts(),

 # 提示框组件配置项,参考 `series_options.TooltipOpts`
 tooltip_opts: Union[opts.TooltipOpts, dict, None] = None,

 # 图元样式配置项,参考 `series_options.ItemStyleOpts`
 itemstyle_opts: Union[opts.ItemStyleOpts, dict, None] = None,
)

代码如下:

def map_base():
 province_data = province_list()
 maps = Map()
 maps.add("", province_data, "china")
 maps.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="微信好友分布图"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts())

 make_snapshot(driver, geo.render(), "map.png")

运行之后,就是生成文章开头所示的图片,是不是很有趣呀!

词云图

好友城市分布词云图

c = (
  WordCloud()
  .add("", city_list, word_size_range=[15, 50], shape="diamond", word_gap=10)
  .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="diamond"))
 )
 make_snapshot(driver, c.render(), "world.png")

效果如下:

条形图

先来看下效果:

代码如下:

def bar_datazoom_slider() -> Bar:
 city_data = get_data()
 c = (
 Bar(init_opts=opts.InitOpts(page_title="条形图"))
 .add_xaxis([city[0] for city in city_data])
 .add_yaxis("城市人数", [city[1] for city in city_data])
 .set_global_opts(
  title_opts=opts.TitleOpts(title="好友城市分布条形图"),
  datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(orient="vertical")]
 )
 )
 return c

最后,再提供大家微信头像另一种好玩的方式:

先看图:

除此之外,还能定制文字,将自己想制作的文字,输入即可!

源码下载:点击这里

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对脚本之家的支持。

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