2020年高考已经落下帷幕，各地高考成绩近期陆续出来了，各大网站也都被各类高考信息刷屏，小编凑巧发现百度推出了“高考搜索大数据”网页，吸引了上亿人次浏览。
其中有一个高考报考迁移图很有意思，如下图所示：
这是百度根据用户的真实搜索数据统计出各省考生最想去的10个省份，以此画出各省迁移图，看起来很有趣，于是我决定用python模拟实现这一过程，主要步骤如下：
第一步：整理数据
通过浏览器自带抓包工具得到数据接口：
https://voice.baidu.com/api/commonkvapi?aid=gaokao&data={"migration.list":{"descId":6}}&=
返回的为json格式数据
接下来我们需要用python模拟爬取数据，原数据如上图，最后要把数据整理成字典格式，字典的键为省份，字典的值为该省考生最想去的前十个省份，格式如下：
{'青海': ['青海', '北京', '陕西', '江苏', '四川', '湖北', '上海', '甘肃', '山东', '重庆']}
实现这一过程的python代码如下：
import requestsimport jsonurl='https://voice.baidu.com/api/commonkvapi?aid=gaokao&data={"migration.list":{"descId":6}}&='header = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0(Windows NT 6.1; Win64; x64; rv:69.0) Gecko/20100101 Firefox/69.0'}response = requests.get(url, headers=header)results=json.loads(response.text)['data']['migration.list']dict={}for i in results: top_10=[] province=i['province'] for m in i['list'][2]['list'][:10]: top_10.append(m['name']) dict[province]=top_10print(dict)
第二步：用pyecharts画出迁徙图
本次用的是0.5.11版本的pyecharts
画迁徙图的公式为：
from pyecharts import GeoLines, Stylestyle = Style()geo_style = style.add()citylines = GeoLines("2020年全国高考报考迁徙图", **style.init_style)citylines.add("迁徙图",[('北京','海南'),('北京','黑龙江'),('北京','西藏')],**geo_style)citylines.render()
把上面这段代码记住，以后需要画迁徙图直接往里面套就行了，下面给大家详细介绍一下参数作用：
1.style是图表初始化配置，例如图像大小、背景颜色、标题位置等；
2.style的add参数介绍：
is stack：是否堆积is convert：x,y轴是否交换is_legend_show:是否显示图例legend_orient：图列方向，有'horizontal'（默认水平显示），'vertical'（垂直）可选legend_pos：图例位置，有'left', 'center'（默认）, 'right'可选legend_text_size/color：图例名称字体大小/颜色is_x/yaxis_show：是否显示x/y轴x/yaxis_interval：x/y轴标签的显示间隔x/yaxis_min/max：x/y轴刻度最小值/最大值x/yaxis_label_textsize/textcolor：x/y轴标签字体大小/颜色xaxis_rotate：x轴标签旋转角度is_splitline_show：是否显示网格线is_label_show：是否显示标签label_pos：标签的位置，有'top'(默认), 'left', 'right', 'bottom','inside','outside'可选label_text_color/size：标签字体颜色/大小is_random：是否随机排列颜色列表label_color：自定义标签颜色mark_point/line：标记点/线，默认有'min', 'max', 'average'可选。可自定义标记点线，具体格式如：[{'coord': [x, y], 'name': '目标标记点'}]，记住格式是一个列表mark_point/line_symbol：标记点/线图形，默认为'pin'（点），有'circle'（圆形）, 'rect'（正方形）, 'roundRect'（圆角正方形）, 'triangle'（三角形）, 'diamond'（菱形）, 'pin'（点）, 'arrow'（箭头）可选mark_point/line_symbolsize：标记点/线图形大小mark_point/line_textcolor：标记点/线字体颜色
3.citylines表示定义1个迁徙图对象，可以添加标题以及初始化图标样式；
4.citylines.add可以添加标签、路线图以及图形样式
公式代码生成图形如下：
很基础的图形，没有任何样式。
套上述公式完成本次迁徙图，代码如下：
from pyecharts import GeoLines, Stylestyle = Style( title_color="#fff", title_pos="center", width=1200, height=900, background_color="#08192D")geo_style = style.add( legend_orient="vertical", legend_pos="left", legend_top = "center", legend_text_color="#fff", is_label_show=True, line_curve=0.2, line_opacity=0.6, geo_effect_symbol="plane", geo_effect_symbolsize=8, label_pos="right", label_formatter="{b}", label_text_color="#eee", symbol_size = 0.2, label_text_size=8, label_color=['#24936E','#6A4C9C','#0089A7','#BEC23F','#D0104C'])citylines = GeoLines("2020年全国高考报考迁徙图", **style.init_style)for city in list(dict.keys()): line_=[] for i in dict[city]: line_.append(tuple((city,i))) citylines.add("{0}".format(city),line_,**geo_style)citylines.render()
生成结果如下：
看起来有点乱，不过可以通过点击左边标签选择显示单个省份，以河南为例：
通过分析，发现各地的考生想留在本省的居多，最后，我还想对这些迁徙图的目的地省市的出现次数进行排名，代码如下：
re_list=[]for city in list(dict.keys()): re_list+=dict[city]re_dict={}for i in list(set(re_list)): re_dict[i]=re_list.count(i)attr=sorted(re_dict.items(),key=lambda k:k[1],reverse=True)chart = Bar("最受喜爱省份排名", **style.init_style)chart.add("", [i[0] for i in attr], [i[1] for i in attr], is_stack=True,xaxis_rotate=45)chart.render('最受喜爱省份排名.html')
图形如下：
通过上图我们可以看出，考生们一般偏爱东南沿海等发达城市，毕竟大城市好大学比较多，而且能够得到更多的见识。
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