selected_mode="single" 改为多选
时间: 2023-07-03 16:24:45 浏览: 43
要将 `selected_mode="single"` 改为多选,只需要将其改为 `selected_mode="multiple"` 即可。具体操作可以按照以下步骤进行:
1. 打开代码编辑器,找到需要修改的代码行。
2. 将 `selected_mode="single"` 改为 `selected_mode="multiple"`。
3. 保存修改并运行程序。
现在,用户就可以在图表中多选图例项了。
相关问题
legend_opts=opts.LegendOpts(selected_mode=)
在这个代码中,`LegendOpts`是Pyecharts库中的一个类,用于配置图例(legend)的相关选项。其中,`selected_mode`是图例中选中模式的配置项。它有几种可选的取值,分别是:
- `'single'`:单选模式,即只能选中一个图例项。
- `'multiple'`:多选模式,即可以选中多个图例项。
- `None`:不限制选择模式。
所以,你需要在`selected_mode`中填入你需要的选中模式。
def train_selected_model(): # global model_var # selected_model = model_var.get() # if selected_model == "线性回归": # train_linear_regression() # elif selected_model == "决策树": # train_decision_tree() # elif selected_model == "随机森林": # train_random_forest() 解释每一句代码含义
这段代码定义了一个名为`train_selected_model()`的函数,其功能是根据用户选择的模型类型训练相应的模型。具体来说:
- `global model_var`:声明`model_var`为全局变量。
- `selected_model = model_var.get()`:获取用户选择的模型类型,并将其赋值给变量`selected_model`。
- `if selected_model == "线性回归":`:如果用户选择的模型类型为线性回归,则执行下一行代码。
- `train_linear_regression()`:调用`train_linear_regression()`函数,训练线性回归模型。
- `elif selected_model == "决策树":`:如果用户选择的模型类型为决策树,则执行下一行代码。
- `train_decision_tree()`:调用`train_decision_tree()`函数,训练决策树模型。
- `elif selected_model == "随机森林":`:如果用户选择的模型类型为随机森林,则执行下一行代码。
- `train_random_forest()`:调用`train_random_forest()`函数,训练随机森林模型。
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