可视化效果一：2020年印美日新冠累计确诊人数
2020年是新冠疫情爆发的一年，随着疫情的爆发，国内外确诊人数成了大家关心的热点，相信大家都有看过类似的疫情报告.本案例对印度美国日本三个国家确诊人数的进行了可视化处理，形成了可视化的疫情确诊人数报告.
可视化效果二：全国疫情地图可视化
可视化效果三：动态GDP增长图
此处没有办法进行动态变化，希望大家自行想象，接下来开始可视化的学习。
JSON是一种轻量级的数据交互格式，可以按照JSON指定的格式去组织和封装数据
JSON本质上是一种带有特定格式的字符串
主要功能：json就是一种在各个编程语言中流通的数据格式，负责不同编程语言中的数据传递和交互 类似于：国际通用语言-英语，中国56个民族不同地区的通用语言-普通话
各种编程语言存储数据的容器不尽相同，在Python中有字典dict这样的数据类型，而其它语言可能没有对应的字典
为了让不同的语言都能够相互通用的互相传递数据，JSON就是一种非常良好的中转数据格式。
json格式数据转化
json格式说白了就是python的列表或者字典，唯一的要求就是列表内部嵌套的必须是字典，二对于字典本身的话，就没有任何格式或者形式上的要求。
json本质上是字符串。
Python数据和Json数据之间的相互转化
通过代码来对该知识点进行熟悉
列表嵌套字典形式：
如果包含中文，那么要加上ensure_ascii=False
字典形式：
概况：
Echarts是个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而Python是门富有表达力的语言，很适合用于数据处理.当数据分析遇上数据可视化时pyecharts诞生了。
打开官方网站pyecharts.org
然后打开一个画廊的功能网站 Document
pyecharts模块安装
使用在前面学过的pip命令即可快速安装PyEcharts模块
打开命令提示符，再输入pip install pyecharts
然后输入python，再导入import pyecharts
显示到这里，说明安装没有错误，可以正常使用。
构建完成我们的折线图之后进行运行操作，会发现旁边文件栏中出现了render.html，点击该文件的网页功能就可以查看相应的网页功能。
全局配置选项：
set_global_opts方法：
这里全局配置选项可以通过set_global_opts方法来进行配置，相应的选项和选项的功能如下：
当我们完成了图表后，就可以通过set_global_opts方法
在我们上面原有的基础上进行如下操作：
- 配置图表的标题
- 配置图例
- 配置鼠标移动效果
- 配置工具栏
- 等整体配置项
在进行查看就会发现这个全局配置出来的可视化图相当不错啦，当然要对这个图进一步改善，引入更多的全局配置内容，那么就需要通过pyecharts的官网了解啦。
打开一个网站ab173，这是一个懒人工具网站。在里面找到Json视图，然后可以把你选中的数据存放到如下的格式化处理器中，点击校验或者回车操作，这时候可以通过点击视图，将一大串的内容整合成相应的字典、列表包形式。
很多需要的数据都可以通过第三方网站进行展示和模拟。
打开pycharm，进行相应的编码：
再打开json视图，将我们简化过的内容放置于该网站的Json视图中即可，可以查看
遗憾的是我这边暂时没有相应的数据文件和内容，没有办法在网页上对该可视化图进行显示。
基本地图演示：
通过ab173网站，在其中的前端中找到rgb颜色对照表
虽然没有相应的数据，但是不妨碍我们对代码进行熟悉和操作，让我们打开pychart
下面是百度的空气质量可视化图：
目前还是以熟悉为主，多多借鉴官网上的代码，能够有效提升自己的构图水平！
掌握构建一个基础的柱状图并能够反转x和y轴
通过Bar构建基础柱状图
如果想要反转x、y轴的话，实际上只需要用到bar.reversal_axis()即可
为了将数字标签全都移到右边，我们可以在其中增加相应的
Timeline()——时间线
柱状图描述的是分类数据，回答的是每一个分类中「有多少？」这个问题。这是柱状图的主要特点，同时柱状图很难动态的描述一个趋势性的数据.这里pyecharts.为我们提供了一种解决方案——时间线
如果说一个Bar、Line对象是一张图表的话，时间线就是创建一个一维的x轴，轴上每一个点就是一个图表对象。
创建时间线的代码：
下面的时间线可以来回移动，显示2021或者2022的GDP数据。
如果想要添加自动播放功能的话，可以加上下面的设置代码
加上主题的话，可以再增加，如下是目前该可视化代码的完整版本啦：
列表的sort方法
在前面我们学习过sorted函数，可以对数据容器进行排序。
在后面的数据处理中，我们需要对列表进行排序，并指定排序规则，sorted函数就无法完成了。
我们补充学习列表的sort方法。
使用方式：
参数key，是要求传入一个函数，表示将列表的每一个元素都传入函数中，返回排序的依据
参数reverse，是否反转排序结果，True表示降序，False表示升序
列表的sort方法：
带名函数形式
[['b', 55], ['a', 33], ['c', 11]]
需求分析：
简单分析后，发现最终效果图中需要：
- GDP数据处理为亿级
- 有时间轴，按照年份为时间轴的点
- x轴和y轴反转，同时每一年的数据只要前8名国家
- 有标题，标题的年份会动态更改
- 设置了主题为LIGHT
首先先编一个GDP数据，存储在记事本上，至于是否合理暂且不论，嘿嘿。
有亿点点夸张，嘿嘿，但是我们确实实现了这个可视化图像
下面是我捏造的数据：
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我是辣之友号的签约作者“新闻资讯”！
希望本篇文章《使用Python进行数据可视化与Spyder分析》能对你有所帮助！
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