用python写一个平顶山智慧城市可视化大屏

写一个平顶山智慧城市可视化大屏需要使用一些可视化工具和数据处理库，比如：

1. 地图可视化工具：folium、plotly、echarts等
2. 数据处理库：pandas、numpy等
3. 数据库：MySQL、MongoDB等

下面是一个简单的示例：

1. 安装必要的库

pip install folium pandas numpy mysql-connector-python pymongo

2. 获取数据

从数据库中获取需要展示的数据，比如交通流量、天气情况等。

import mysql.connector
import pandas as pd

# 连接MySQL数据库
conn = mysql.connector.connect(host="localhost", user="root", password="123456", database="city_data")
cursor = conn.cursor()

# 查询数据
sql = "SELECT * FROM traffic_data WHERE date='2021-01-01'"
cursor.execute(sql)
data = cursor.fetchall()

# 将数据转换为pandas.DataFrame格式
df = pd.DataFrame(data, columns=["id", "date", "hour", "road_name", "flow", "speed", "occupancy"])

# 关闭连接
cursor.close()
conn.close()

3. 数据处理

根据需要展示的数据，进行数据处理，比如按照地区、时间等维度进行聚合。

# 按照地区、时间维度进行聚合
df_grouped = df.groupby(["road_name", "hour"]).agg({"flow": "sum", "speed": "mean", "occupancy": "mean"}).reset_index()

4. 地图可视化

使用folium库生成交通流量热力图，并在地图上展示天气情况等其他数据。

import folium

# 创建地图
m = folium.Map(location=[33.77, 113.19], zoom_start=12)

# 添加热力图
heat_data = [[row["road_name"], row["hour"], row["flow"]] for index, row in df_grouped.iterrows()]
folium.plugins.HeatMapWithTime(heat_data, auto_play=True, max_opacity=0.8, min_opacity=0.1, radius=10).add_to(m)

# 添加天气情况等其他数据

# 保存地图
m.save("city_map.html")

参考以上步骤，可以根据需要展示的数据自行编写代码，生成平顶山智慧城市可视化大屏。