python数据处理第十一天

数据分析：Python的Pandas库数据处理 #生活知识# #编程教程#

import plotly.express as px

import json

filename='D:\matplotlib\eq_data_1_day_m1 (1).json'

with open(filename) as f:

all_eq_data=json.load(f)

all_eq_dicts = all_eq_data['features']

mags,titles,lons,lats = [],[],[],[]

for eq_dict in all_eq_dicts:

mag = eq_dict['properties']['mag']

title = eq_dict['properties']['title']

lon = eq_dict['geometry']['coordinates'][0]

lat = eq_dict['geometry']['coordinates'][1]

mags.append(mag)

titles.append(title)

lons.append(lon)

lats.append(lat)

fig = px.scatter(

x=lons,

y=lats,

labels={'x':'Jingdu','y':'Weidu'},

range_x=[-200,200],

range_y=[-90,90],

width=800,

height=800,

title='Sandiantu'

)

fig.write_html('global_earthquakes.html')

fig.show()

这里绘制散点图如下：

这里注意需要下载pandas才可以运行，

在国内下载pandas可用 

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

可用快速下载

也可以直接导入变量：

import plotly.express as px

from equ_explore_data import lons,lats

fig = px.scatter(

x=lons,

y=lats,

labels={'x':'Jingdu','y':'Weidu'},

range_x=[-200,200],

range_y=[-90,90],

width=800,

height=800,

title='Sandiantu'

)

fig.write_html('global_earthquakes.html')

fig.show()

显示震级：

import plotly.express as px

from equ_explore_data import lons,lats,mags

fig = px.scatter(

x=lons,

y=lats,

labels={'x':'经度','y':'纬度'},

range_x=[-200,200],

range_y=[-90,90],

width=800,

height=800,

title='全球地震散点图',

size=mags,

size_max=10,

)

fig.write_html('global_earthquakes.html')

fig.show()

效果图：

import plotly.express as px

from equ_explore_data import lons,lats,mags

fig = px.scatter(

x=lons,

y=lats,

labels={'x':'经度','y':'纬度'},

range_x=[-200,200],

range_y=[-90,90],

width=800,

height=800,

title='全球地震散点图',

size=mags,

size_max=10,

color=mags,

)

fig.write_html('global_earthquakes.html')

fig.show()

效果为：

网址：python数据处理第十一天 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/296109

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