基于Python 的数据可视化应用与研究

姜 赵 谢晓伟

（江苏农牧科技职业学院，江苏 泰州225300）

1 概述

江苏省农产品质量追溯平台作为江苏省对农产品质量安全“源头治理”的有效措施，采集了大量农业企业、合作社、农户以及农产品指标数据，这些数据在有效进行质量追溯的同时，还可以进行深层次的加工利用，发现其内在规律、挖掘其潜在价值，通过数据可视化技术，将其直观呈现给用户，发挥大数据优势。

2 相关技术简介

2.1 Python 语言

Python 是一门解释型高级动态编程语言，它具有跨平台、开源、免费的特点。Python 是面向对象的程序设计语言，它支持命令式编程、函数式编程等，拥有大量的成熟扩展库，这些扩展库可以支持所有领域的应用开发。还有人将Python 比作是一种“胶水语言”（glue language），因为它可以融合许多种不同语言编写的程序，实现了无缝拼接，这样可以充分发挥各类语言和工具的优势，满足各类不同应用场景下的需求。它源自ABC 语言，Modula-3 对其带来了比较大的影响，它也融合了C 及UnixShell 的一些主要的使用习惯特点。发展至今，Python 的功能包括了类、函数、异常处理等，数据类型则包含表和字典等，同时通过模块来拓展系统，它将许多及其层面上的细节隐藏，交给编译器处理，并凸显出逻辑层面的编程思想，程序员可以花更多的时间用于思考程序的逻辑，而不是具体的实现细节，这一特征吸引了广大的程序员。

2.2 Echarts

作为一个可视化的开源库，它主要是通过Java Script 来得以最终实现，是由百度公司创建的，可以在PC 或移动设备上流畅运行，兼容性极高，当前绝大部分浏览器都可以使用。其底层主要是基于ZRender（一类矢量图形库），它所提供的数据可视化图表具有良好的可个性化定制性、交互性以及直观性等。它还可实现各类K 线图、饼图、散点图、柱状图以及折线图等的提供，此外，还包括盒形图，漏斗图、旭日图，关系图、线图以及地图等，而且对于不同的图相互间混搭也予以支持。本文中主要应用的是Pyecharts 库，它是Python 中一个成熟的扩展库，主要作用是用于生成Echarts 图表的类库，从本质上来讲是Echarts 与Python 的对接，使用Pyechsrts 既可以独立生成网页，也可以在Flask、Django 等应用架构中集成使用。

3 基于Python 的数据可视化实例

3.1 地图的展现

为展现全省各地区2020 年追溯企业的分布，我们从江苏省农产品质量追溯平台获取全省各市2020 年1-8 月份登记的追溯企业数据，并采用地图模式展现，在展现的地图中，通过地区颜色从蓝到红，展示数据的高低值，直观反映各地区开展农产品质量追溯的情况。

部分实现代码如图1 所示：

图1 地图代码实现

执行此段代码后，我们可以输出图2 所示的效果：

图2 地图效果展现

3.2 柱状、折线二合一展现

农产品的生长，我们关注其浇灌度的影响，降雨和蒸发量是决定其土壤水分的重要因素，我们对于降雨量和蒸发量采用柱状与折线图二合一的方式展现，部分实现代码如图3 所示：

图3 柱状图、折线图二合一代码实现

执行后效果如图4 所示：

图4 降雨量与蒸发量柱状、折线二合一效果展现

3.3 仪表盘的展现

对于纳入监管的主体，其抽检的结果也可以通过仪表盘的方式展现，可以让监管部门和监管人员一目了然看到该企业的农产品抽检情况，从而进一步加强监管的力度、提高监管的手段。其代码实现如图5 所示：

图5 仪表盘代码实现

执行程序后生成的仪表盘如图6 所示：

图6 仪表盘效果展现

4 结论

Python 语言的数据可视化功能十分强大，不光是Pyecharts库，还有其他的绘图库可以应用，本文仅通过三个实例的应用研究来抛砖引玉，期待大家一同研究，利用Python 在数据可视化方面的特长，充分发挥大数据的应用作用，为各行各业的业务开展提供有力的可视化数据支撑。