def index_city_2():
time = request.args.get("time")
data = pd.read_csv(
r"./static/data/5Number of specialist disease prevention hospitals in China.csv"
)
columns = data.columns.values
data_x = data["地区"].values.tolist()
data_y = data[time].values.tolist()
province_distribution = {i: j for i, j in zip(data_x, data_y)}
provice = list(province_distribution.keys())
values = list(province_distribution.values())
map = Map("中国专业疾病预防医院{}儿童死亡数量".format(time), '', width="50%")
map.add("",
provice,
values,
visual_range=[min(values), max(values)],
maptype='china',
is_visualmap=True,
visual_text_color='#000')
return render_template(
'index.html',
myechart=map.render_embed(),
script_list=map.get_js_dependencies(),
text='''
疾病预防控制中心不仅是完成上级疾病预防控制任务的基层执行者，也有着指导基层医疗卫生机构完成疾病预防和控制具体工作的责任。而专科疾病防治院相比于一般的医院，有更强的针对性，面对不同疾病能提出更有效的治疗方案，在医疗水平不算发达的农村地区，专科疾病防治院往往能提供紧缺的“救命药”。
分析上述两个图标近10年来的数据，疾病预防控制中心在中东和北部地区有一定发展，但是其他地区总体趋于停滞；而专科疾病防治院在近10年发展趋于停滞，只在中部地区有较小发展，但是这两种机构对于降低中国5岁以下儿童乃至其他群体的死亡率有着非常重要的意义。
联系2018年中国5岁以下儿童主要死因分析数据，除去占比最高的“损伤和中毒”，“肿瘤”、“呼吸道疾病”、“传染类疾病”等疾病对儿童生命安全健康也有很大威胁。这些疾病中病发前的预防、病发时的控制以及病发后的针对性治疗，每一个环节都不掉链子才能真正守护儿童们的健康成长。而“诊断不明”在近10年儿童主要死因占比一直没有明显下降，这些都可以成为医疗救助的核心突破口。
因而，虽然许多地区的数据反映出病预防控制中心及专科疾病防治院已完成基本覆盖，能满足基本救援需求，但我国的发展已经迈入新时代，我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾，而这两种医疗机构的发展停滞是不是就是不平衡不充分发展的一种体现呢？这值得我们思考，更值得我们努力。
''',
text1=
'''这次项目的数据采集主要围绕中国儿童死亡情况展开，搜集了近10年来中国5岁以下儿童（包含全体、城市、农村）死亡率数据、其主要死因的分析数据及可能存在的预防控制和专科救助情况数据。
总体来说我国5岁以下儿童死亡率在医疗水平提高以及国家专项纲要推动等因素下已经实现较大幅度的降低，但是农村儿童较高的死亡率仍然可以作为儿童生命安全健康任务的核心突破点。而对于儿童生存环境中存在的各种危险因素，人们的重视程度还是不够，要切实解决这些危险问题，首要做到的就是具体情况具体分析，切不可以以偏概全，对于家庭因素、地区因素、环境因素都要点对点提出宣传及解决建议。而针对疾病预防控制中心及专科疾病防治院的发展，最大问题是发展遇到瓶颈，被暂时性的饱和假象拖慢了发展脚步。儿童的疾病防治与专科诊疗问题从来不是“医疗机构基本覆盖”、“救援需求基本满足”可以解决，更充分的发展，更尖端技术的推广仍然任重道远。'''
)
def pyecharts(indicator1, startY, endY):
from pyecharts import Map
import pandas as pd
pd.core.common.is_list_like = pd.api.types.is_list_like
from pandas_datareader import wb
import matplotlib
matplotlib.use("agg")
import matplotlib.pyplot as plt
# mathces = wb.search('gdp.*capita.*const')
startYear = startY
endYear = endY
countryCode = 'all'
indicatorCode = indicator1
dat = wb.download(indicator=indicatorCode,
country=countryCode,
start=startYear,
end=endYear)
data = dat.unstack()
index = data.index
districts = index
print(districts)
areas = data.values[:, 0]
print(areas)
map_1 = Map(indicator1, width=1200, height=600)
map_1.add("",
districts,
areas,
maptype='world',
is_visualmap=True,
visual_range=[min(areas), max(areas)],
visual_text_color='#000',
is_map_symbol_show=False,
is_label_show=False)
ret_html = render_template(
'pyecharts.html',
myechart=map_1.render_embed(),
mytitle=u"HeatMap",
host=' https://chfw.github.io/jupyter-echarts/echarts',
script_list=map_1.get_js_dependencies())
return ret_html
def map(request):
try:
value = [155, 10, 66, 78]
attr = ["福建", "山东", "北京", "上海"]
map = Map("全国地图示例", width=1200, height=600)
map.add("", attr, value, maptype='china', is_label_show=True)
map.on(events.MOUSE_CLICK, on_click)
context = dict(
myechart=map.render_embed(),
host=REMOTE_HOST,
script_list=map.get_js_dependencies()
)
except Exception:
raise Http404
return render(request, 'echarts/map.html', context)
def index(request):
user = request.user
town_list = District.objects.all()
template = loader.get_template("index.html")
mymap = Map(width=400)
attr = ["安怀镇", "大鹏镇"]
value = [1, 2]
mymap.add("",
attr,
value,
maptype=u"平南县",
is_label_show=True,
is_map_symbol_show=True,
is_toolbox_show=False)
context = dict(user=user,
map_myecharts=mymap.render_embed(),
host=REMOTE_HOST,
town_list=town_list,
map_script_list=mymap.get_js_dependencies())
return HttpResponse(template.render(context, request))
def ewide3(request):
template = loader.get_template('ewpyecharts.html')
value = [20, 190, 253, 77, 65]
attr = ['汕头市', '汕尾市', '揭阳市', '阳江市', '肇庆市']
map = Map("水务数据可视化--产销差筛选钻取", width=1200, height=600)
map.add("", attr, value, maptype='广东', is_visualmap=True,
visual_text_color='#000')
map.render()
context = dict(
myechart=map.render_embed(),
host=REMOTE_HOST,
script_list=map.get_js_dependencies()
)
gauge = Gauge("水务数据可视化")
gauge.add("产销差", "完成率", 66.66)
gauge.show_config()
return HttpResponse(template.render(context, request))
def xiong_map():
value = [
200,
190,
]
attr = ['汕头市', '汕尾市']
map = Map("雄哥的势力范围", width=1200, height=600)
map.add("",
attr,
value,
maptype="广东",
is_visualmap=True,
visual_text_color="#000",
is_label_show=True)
# map.render()
return render_template(
'map.html',
myechart=map.render_embed(),
host=REMOTE_HOST,
script_list=map.get_js_dependencies(),
)
