from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Calendar import os import pandas as pd data=pd.read_csv("E:\数据可视化\实验数据\实验数据\案例1：美国枪击暴力\数据\\fatal_encounters_dot_org .csv") data_2019=data[(data['Date (Year)']=='2019')] month=[] date=list(data_2019['Date&Description']) for i in range(len(date)): strs=str(date[i]) m=strs.split("/")[0] month.append(m) data_2019['month']=month day=[] for i in range(len(date)): strs=str(date[i]) d=strs.split("/")[1] month.append(d) data_2019['day']=day data_2019['year']=date_2019['Date (Year)'] data_2019['date']=pd.to_datetime(data_2019[['year','month','day']]) data_c=data_2019['date'].value_counts() date_c = data_c.index value= data_c.values z= zip( date_c,value) data_ca=pd.DataFrame(z).values.tolist() c =( Calendar () .add ("",data_ca,calendar_opts=opts.CalendarOpts(range_="2019")) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title ="2019年每天遭受致命伤害人数"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts( max_=20, min_=0, orient ="horizontal", is_piecewise = True , pos_top="230px",pos_left="100px", ), ) ) c.render() os.system('render.html')

根据你的代码，你使用了 pyecharts 库来绘制 2019 年每天遭受致命伤害人数的日历图。具体实现方法是：

1. 读取数据文件 `fatal_encounters_dot_org .csv` 中的 2019 年数据。
2. 从日期中提取出月份和日期，添加到数据中。
3. 将年、月、日三列转换为 `datetime` 类型的日期列。
4. 对日期列进行统计，得到每天遭受致命伤害人数。
5. 使用 `pyecharts` 库中的 `Calendar` 类创建日历图，设置为 2019 年的日历，添加统计好的数据。
6. 设置全局选项，包括标题和可视化选项。
7. 使用 `render()` 函数将图表渲染为 HTML 文件。
8. 使用 `os.system()` 函数在浏览器中打开渲染好的 HTML 文件。

需要注意的是，代码中有一处错误，第 12 行 `month.append(d)` 应该改为 `day.append(d)`。

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解释这段代码import pyecharts pyecharts.globals._WarningControl.ShowWarning = False import warnings warnings.filterwarnings('ignore') from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Line import pandas as pd pf = pd.read_csv("global_data.csv",error_bad_lines=False) y = pf['票房'].value_counts().index.tolist() x = pf['国家'].value_counts().index.tolist() line = ( Line() .add_xaxis(x[0:6]) .add_yaxis("", y[0:6]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="票房排名")) ) line.render_notebook()

这段代码的作用是利用 pyecharts 库绘制一个票房排名前六的国家的折线图，并将其嵌入到 Jupyter Notebook 中展示。具体实现过程如下：

1. 首先，将 pyecharts 库中的 _WarningControl.ShowWarning 设置为 False，禁止 pyecharts 库中的警告信息输出。

2. 然后，利用 warnings 库将所有警告信息都忽略，避免在运行过程中出现警告信息干扰。

3. 接着，通过 pandas 库读取名为 "global_data.csv" 的 CSV 文件，并将票房排名前六的国家的名称和对应的票房值分别存入列表 x 和 y 中。

4. 使用 pyecharts 库中的 Line 类创建一个折线图，并将 x 和 y 的前六个元素作为横纵坐标的数据。

5. 最后，设置折线图的标题为 "票房排名" 并将其嵌入到 Jupyter Notebook 中进行展示。

from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.charts import Line

这是一个关于使用pyecharts库绘制柱状图和折线图的代码。你可以使用以下代码来创建一个柱状图和折线图：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar, Line

# 创建一个柱状图
bar_chart = (
    Bar()
    .add_xaxis(["A", "B", "C", "D", "E"])
    .add_yaxis("Series 1", [10, 20, 30, 40, 50])
    .add_yaxis("Series 2", [5, 15, 25, 35, 45])
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar Chart"))
)

# 创建一个折线图
line_chart = (
    Line()
    .add_xaxis(["A", "B", "C", "D", "E"])
    .add_yaxis("Series 1", [10, 20, 30, 40, 50])
    .add_yaxis("Series 2", [5, 15, 25, 35, 45])
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line Chart"))
)

# 渲染图表
bar_chart.render("bar_chart.html")
line_chart.render("line_chart.html")

这段代码使用pyecharts库创建了一个柱状图和一个折线图。你可以根据需要修改x轴和y轴的标签以及对应的数据。最后，调用`render`方法将图表渲染为HTML文件。你可以通过打开生成的HTML文件来查看图表。