百度深度学习7日—Day01数据可视化以及框架安装

• 快速安装paddlepaddle
• 开始安装paddle
• 验证paddlepaddle环境

• 爬取丁香园公开的统计数据
• 安装第三方库pyecharts
• 数据可视化地图
• 全国地图
• 增长趋势图
• 以及我们的饼状图

快速安装paddlepaddle

7日的学习，我们将从学习paddlepaddle深度学习框架开始，一步一步接触到神经网络的训练，评估，部署。
所以，我们需要先从安装paddlepaddle框架开始
所幸，paddlepaddle的安装十分的简单

开始安装paddle

paddlepaddle中提供了快速安装的帮助教程
我们可以访问https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick
大家可以根据自己的环境选择不同的安装方式
这里，我选择的是Windows环境下conda的安装
我的具体环境是python3.6.10+CUDA10.1+cudnn7.3+
*注意！*我们安装的是gpu的版本，接下来的教程只针对想要安装gpu版本且拥有CUDA环境的人
（关于CUDA的安装可以通过搜索很容易得到，因为篇幅，这里不过多叙述）
（使用cpu版本的安装方法同样可以在这个页面找到，而且会简单很多）

这里，我们需要先给anaconda添加国内源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/
conda config --set show_channel_urls yes

最好的话，我们可以新建一个conda的虚拟环境，专门给paddle用
这里name是随意的

conda create --name paddle python=3.7
activate paddle

我们可以通过输入命令来验证一下python环境
输入以下指令确认python位置

where python3

检查 Python 3 的版本，确认是 3.5.1+/3.6/3.7

python3 --version

然后，我们通过命令安装（使用的国内源）

conda install paddlepaddle-gpu cudatoolkit=10.0

验证paddlepaddle环境

我们进入刚刚的虚拟环境
输入python进入python解释器
输入

import paddle.fluid
paddle.fluid.install_check.run_check()

如果出现Your Paddle Fluid is installed successfully!
说明我们已经成功安装了

疫情数据可视化

神经网络训练中最重要的几件事，其中无非就有训练集的一个收集和预处理
那么第一天
就让我们来看看通过爬虫得到数据并且通过pyecharts进行可视化

爬取丁香园公开的统计数据

上网的全过程:

普通用户
打开浏览器 --> 往目标站点发送请求 --> 接收响应数据 --> 渲染到页面上。

爬虫程序
模拟浏览器 --> 往目标站点发送请求 --> 接收响应数据 --> 提取有用的数据 --> 保存到本地/数据库。

爬虫的过程：

1.发送请求（requests模块）

2.获取响应数据（服务器返回）

3.解析并提取数据（re正则）

4.保存数据

我们用到了：
request模块：

requests是python实现的简单易用的HTTP库，官网地址：http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/

re模块：

re模块是python用于匹配字符串的模块，该模块中提供的很多功能是基于正则表达式实现的，

import json
import re
import requests
import datetime

today = datetime.date.today().strftime('%Y%m%d')   #20200315

def crawl_dxy_data():
"""
爬取丁香园实时统计数据，保存到data目录下，以当前日期作为文件名，存JSON文件
"""
response = requests.get('https://ncov.dxy.cn/ncovh5/view/pneumonia') #request.get()用于请求目标网站
print(response.status_code)                                          # 打印状态码

try:
url_text = response.content.decode()                             #更推荐使用response.content.deocde()的方式获取响应的html页面
#print(url_text)
url_content = re.search(r'window.getAreaStat = (.*?)}]}catch',   #re.search():扫描字符串以查找正则表达式模式产生匹配项的第一个位置 ，然后返回相应的match对象。
url_text, re.S)                          #在字符串a中，包含换行符\n，在这种情况下：如果不使用re.S参数，则只在每一行内进行匹配，如果一行没有，就换下一行重新开始;
#而使用re.S参数以后，正则表达式会将这个字符串作为一个整体，在整体中进行匹配。
texts = url_content.group()                                      #获取匹配正则表达式的整体结果
content = texts.replace('window.getAreaStat = ', '').replace('}catch', '') #去除多余的字符
json_data = json.loads(content)
with open('data/' + today + '.json', 'w', encoding='UTF-8') as f:
json.dump(json_data, f, ensure_ascii=False)
except:
print('<Response [%s]>' % response.status_code)

def crawl_statistics_data():
"""
获取各个省份历史统计数据，保存到data目录下，存JSON文件
"""
with open('data/'+ today + '.json', 'r', encoding='UTF-8') as file:
json_array = json.loads(file.read())

statistics_data = {}
for province in json_array:
response = requests.get(province['statisticsData'])
try:
statistics_data[province['provinceShortName']] = json.loads(response.content.decode())['data']
except:
print('<Response [%s]> for url: [%s]' % (response.status_code, province['statisticsData']))

with open("data/statistics_data.json", "w", encoding='UTF-8') as f:
json.dump(statistics_data, f, ensure_ascii=False)

if __name__ == '__main__':
crawl_dxy_data()
crawl_statistics_data()

运行以上代码，我们需要在代码同目录下创建data文件夹
运行成功后，在data文件夹下能够得到两个文件
分别是：
statistics_data.json
和一个今天日期的json

安装第三方库pyecharts

Echarts 是一个由百度开源的数据可视化工具，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 是一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。pyecharts api可以参考：

https://pyecharts.org/#/zh-cn/chart_api

使用 options 配置项，在 pyecharts 中，一切皆 Options。

主要分为全局配置组件和系列配置组件。

（1）系列配置项 set_series_opts(),可配置图元样式、文字样式、标签样式、点线样式等；

（2）全局配置项 set_global_opts()，可配置标题、动画、坐标轴、图例等;

pyecharts非常好用！！！
我们通过pip安装

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyecharts

如果下载时出现断线和速度过慢的问题导致下载失败，可以尝试使用其他国内源
当出现Successfully installed pyecharts-1.7.1 simplejson-3.17.0时
我们就安装成功了

数据可视化地图

全国地图

import json
import datetime
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts import options as opts

# 读原始数据文件
today = datetime.date.today().strftime('%Y%m%d')   #20200315
datafile = 'data/'+ today + '.json'
with open(datafile, 'r', encoding='UTF-8') as file:
json_array = json.loads(file.read())

# 分析全国实时确诊数据：'confirmedCount'字段
china_data = []
for province in json_array:
china_data.append((province['provinceShortName'], province['confirmedCount']))
china_data = sorted(china_data, key=lambda x: x[1], reverse=True)                 #reverse=True,表示降序，反之升序

print(china_data)
# 全国疫情地图
# 自定义的每一段的范围，以及每一段的特别的样式。
pieces = [
{'min': 10000, 'color': '#540d0d'},
{'max': 9999, 'min': 1000, 'color': '#9c1414'},
{'max': 999, 'min': 500, 'color': '#d92727'},
{'max': 499, 'min': 100, 'color': '#ed3232'},
{'max': 99, 'min': 10, 'color': '#f27777'},
{'max': 9, 'min': 1, 'color': '#f7adad'},
{'max': 0, 'color': '#f7e4e4'},
]
labels = [data[0] for data in china_data]
counts = [data[1] for data in china_data]

m = Map()
m.add("累计确诊", [list(z) for z in zip(labels, counts)], 'china')

#系列配置项,可配置图元样式、文字样式、标签样式、点线样式等
m.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(font_size=12),
is_show=False)
#全局配置项,可配置标题、动画、坐标轴、图例等
m.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='全国实时确诊数据',
subtitle='数据来源：丁香园'),
legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(pieces=pieces,
is_piecewise=True,   #是否为分段型
is_show=True))       #是否显示视觉映射配置
#render（）会生成本地 HTML 文件，默认会在当前目录生成 render.html 文件，也可以传入路径参数，如 m.render("mycharts.html")
m.render(path='./data/数据.html')

这里代码都有完善的注释，就不拆解来讲了

### 数据可视化湖北省地图

```python
import json
import datetime
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts import options as opts

# 读原始数据文件
today = datetime.date.today().strftime('%Y%m%d')   #20200315
datafile = 'data/'+ today + '.json'
with open(datafile, 'r', encoding='UTF-8') as file:
json_array = json.loads(file.read())

# 分析湖北省实时确诊数据
# 读入规范化的城市名称，用于规范化丁香园数据中的城市简称
with open('/home/aistudio/data/data24815/pycharts_city.txt', 'r', encoding='UTF-8') as f:
defined_cities = [line.strip() for line in f.readlines()]

def format_city_name(name, defined_cities):
for defined_city in defined_cities:
if len((set(defined_city) & set(name))) == len(name):
name = defined_city
if name.endswith('市') or name.endswith('区') or name.endswith('县') or name.endswith('自治州'):
return name
return name + '市'
return None

province_name = '湖北'
for province in json_array:
if province['provinceName'] == province_name or province['provinceShortName'] == province_name:
json_array_province = province['cities']
hubei_data = [(format_city_name(city['cityName'], defined_cities), city['confirmedCount']) for city in
json_array_province]
hubei_data = sorted(hubei_data, key=lambda x: x[1], reverse=True)

print(hubei_data)

labels = [data[0] for data in hubei_data]
counts = [data[1] for data in hubei_data]
pieces = [
{'min': 10000, 'color': '#540d0d'},
{'max': 9999, 'min': 1000, 'color': '#9c1414'},
{'max': 999, 'min': 500, 'color': '#d92727'},
{'max': 499, 'min': 100, 'color': '#ed3232'},
{'max': 99, 'min': 10, 'color': '#f27777'},
{'max': 9, 'min': 1, 'color': '#f7adad'},
{'max': 0, 'color': '#f7e4e4'},
]

m = Map()
m.add("累计确诊", [list(z) for z in zip(labels, counts)], '湖北')
m.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(font_size=12),
is_show=False)
m.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='湖北省实时确诊数据',
subtitle='数据来源：丁香园'),
legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(pieces=pieces,
is_piecewise=True,
is_show=True))
m.render(path='./data/湖北省数据.html')

增长趋势图

import numpy as np
import json
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts import options as opts

# 读原始数据文件
datafile = 'data/statistics_data.json'
with open(datafile, 'r', encoding='UTF-8') as file:
json_dict = json.loads(file.read())

# 分析各省份2月1日至今的新增确诊数据：'confirmedIncr'
statistics__data = {}
for province in json_dict:
statistics__data[province] = []
for da in json_dict[province]:
if da['dateId'] >= 20200201:
statistics__data[province].append(da['confirmedIncr'])

# 获取日期列表
dateId = [str(da['dateId'])[4:6] + '-' + str(da['dateId'])[6:8] for da in json_dict['湖北'] if
da['dateId'] >= 20200201]

# 全国新增趋势
all_statis = np.array([0] * len(dateId))
for province in statistics__data:
all_statis = all_statis + np.array(statistics__data[province])

all_statis = all_statis.tolist()
# 湖北新增趋势
hubei_statis = statistics__data['湖北']
# 湖北以外的新增趋势
other_statis = [all_statis[i] - hubei_statis[i] for i in range(len(dateId))]

line = Line()
line.add_xaxis(dateId)
line.add_yaxis("全国新增确诊病例",   #图例
all_statis,       #数据
is_smooth=True,   #是否平滑曲线
linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=4, color='#B44038'),#线样式配置项
itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color='#B44038',          #图元样式配置项
border_color="#B44038",   #颜色
border_width=10))         #图元的大小
line.add_yaxis("湖北新增确诊病例", hubei_statis, is_smooth=True,
linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2, color='#4E87ED'),
label_opts=opts.LabelOpts(position='bottom'),              #标签在折线的底部
itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color='#4E87ED',
border_color="#4E87ED",
border_width=3))
line.add_yaxis("其他省份新增病例", other_statis, is_smooth=True,
linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2, color='#F1A846'),
label_opts=opts.LabelOpts(position='bottom'),              #标签在折线的底部
itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color='#F1A846',
border_color="#F1A846",
border_width=3))
line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="新增确诊病例", subtitle='数据来源：丁香园'),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(max_=16000, min_=1, type_="log",    #坐标轴配置项
splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True),#分割线配置项
axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=True)))#坐标轴刻度线配置项
line.render(path='./data/趋势图.html')

以及我们的饼状图

import json
import datetime
from pyecharts.charts import Map, Pie
from pyecharts import options as opts

# 读原始数据文件
today = datetime.date.today().strftime('%Y%m%d')   #20200315
datafile = 'data/'+ today + '.json'
with open(datafile, 'r', encoding='UTF-8') as file:
json_array = json.loads(file.read())

# 分析全国实时确诊数据：'confirmedCount'字段
china_data = []
for province in json_array:
china_data.append((province['provinceShortName'], province['confirmedCount']))
china_data = sorted(china_data, key=lambda x: x[1], reverse=True)                 #reverse=True,表示降序，反之升序

print(china_data)
labels = [data[0] for data in china_data]
counts = [data[1] for data in china_data]

m = Pie(init_opts=opts.InitOpts(height='900px'))
m.add("累计确诊", [list(z) for z in zip(labels, counts)], center=["50%", "60%"], radius=['0%', '40%']) #,)center=[100,50]

m.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}", font_size=12),
is_show=False)

#全局配置项,可配置标题、动画、坐标轴、图例等
m.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='全国实时确诊数据',
subtitle='数据来源：丁香园'),
legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False, type_="scroll", pos_left="80%", orient="vertical"),
)

#render（）会生成本地 HTML 文件，默认会在当前目录生成 render.html 文件，也可以传入路径参数，如 m.render("mycharts.html")
m.render(path='./data/饼状图.html')

可以看到，pyecharts使用非常的方便
结果图放不出来，大家可以自行运行查看

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