大数据可视化实训全部源码

# -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2022/6/1 16:01 # @Author : Tuomasi # @File : data_corp.py from data import SourceDataDemo class CorpData(SourceDataDemo): def __init__(self): """ 按照 SourceDataDemo 的格式覆盖数据即可 """ super().__init__() self.title = '全国企业大数据' self.counter = {'name': '企业总数量（全国）', 'value': 46897675} self.counter2 = {'name': '企业总数量（一线城市）', 'value': 6805564} self.echart1_data = { 'title': '行业分布', 'data': [ { "name": "批发零售业", "value": 16881396 }, { "name": "制造行业", "value": 6780200 }, { "name": "租赁商务服务", "value": 5358030 }, { "name": "农林牧渔业", "value": 3335899 }, { "name": "住宿餐饮业", "value": 2284813 }, { "name": "建筑业", "value": 2267361 }, ] } self.echart2_data = { 'title': '省份分布', 'data': [ { "name": "广东", "value": 5635811 }, { "name": "山东", "value": 3972598 }, { "name": "江苏", "value": 3793522 }, { "name": "河南", "value": 2787866 }, { "name": "河北", "value": 2402739 }, { "name": "四川", "value": 2083448 }, { "name": "浙江", "value": 2047431 }, { "name": "上海", "value": 1863549 }, { "name": "北京", "value": 1717739 }, { "name": "辽宁", "value": 1658253 } ] } self.echarts3_1_data = { 'title': 'IT互联网行业', 'data': [ {"name": "软件和信息技术服务", "value": 977084}, {"name": "电信、广播电视和卫星传输", "value": 106294}, {"name": "互联网和相关服务", "value": 258712}, ] } self.echarts3_2_data = { 'title': '金融行业', 'data': [ {"name": "金融行业", "value": 45}, {"name": "资本市场", "value": 172467}, {"name": "货币金融", "value": 202444}, {"name": "其他", "value": 57077}, {"name": "保险", "value": 104538}, ] } self.echarts3_3_data = { 'title': '运输物流仓储', 'data': [ {"name": "铁路", "value": 3331}, {"name": "邮政", "value": 118877}, {"name": "道路", "value": 564787}, {"name": "装卸搬运和运输代理", "value": 253375}, {"name": "航空", "value": 8060}, {"name": "水运", "value": 22755}, {"name": "仓储", "value": 143798}, ] } self.echart4_data = { 'title': '新一线城市', 'data': [ {"name": "IT互联网行业", "value": [16839,22356,38262,33763,27436,20337,12178,34248,31356,50089,16040,16927,30420,7847,11937]}, {"name": "房地产", "value": [13292,7770,17510,17584,14516,14485,9193,17220,10323,19205,15400,5051,12325,8481,9617]}, ], 'xAxis': ['青岛', '长沙', '重庆', '郑州', '西安', '苏州', '沈阳', '武汉', '杭州', '成都', '天津', '合肥', '南京', '佛山', '东莞'], } self.echart5_data = { 'title': '厦门行业分布', 'data': [ { "name": "批发零售业", "value": 167346 }, { "name": "租赁商务", "value": 55939 }, { "name": "制造行业", "value": 45326 }, { "name": "科学研究", "value": 22382 }, { "name": "住宿餐饮", "value": 21885 }, { "name": "IT互联网", "value": 18796 }, { "name": "建筑业", "value": 15244 }, { "name": "居民服务", "value": 12470 } ] } self.echart6_data = { 'title': '一线城市', 'data': [ {"name": "北京", "value": 1717739, "value2": 2000000 - 1717739, "color": "01", "radius": ['59%', '70%']}, {"name": "上海", "value": 1863549, "value2": 2000000 - 1863549, "color": "02", "radius": ['49%', '60%']}, {"name": "广州", "value": 1261475, "value2": 2000000 - 1261475, "color": "03", "radius": ['39%', '50%']}, {"name": "深圳", "value": 1962801, "value2": 2000000 - 1962801, "color": "05", "radius": ['30%', '40%']}, ] } self.map_1_data = { 'symbolSize': 80000, 'data': [ { "name": "舟山新区", "value": 161 }, { "name": "忻州", "value": 70784 }, { "name": "什邡", "value": 3 }, { "name": "哈密地区", "value": 5 }, { "name": "通辽", "value": 85136 }, { "name": "潍坊", "value": 397874 }, { "name": "保山", "value": 48480 }, { "name": "海宁", "value": 1 }, { "name": "仪征", "value": 1 }, { "name": "九江", "value": 115899 }, { "name": "耒阳", "value": 5 }, { "name": "景德镇", "value": 28611 }, { "name": "宿州", "value": 80494 }, { "name": "博尔塔拉蒙古自治州", "value": 1 }, { "name": "义马",