visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=100, is_piecewise=False)

根据提供的上下文信息，这里的 `is_piecewise=False` 是对可视化图表中的视觉映射（Visual Map）进行配置的一个参数。具体来说，这个参数控制了是否开启分段（Piecewise）模式来显示视觉映射。当 `is_piecewise=True` 时，会将视觉映射的取值范围分成若干个段落，每个段落对应一个颜色或者其他的视觉表现方式；而当 `is_piecewise=False` 时，视觉映射会以渐变的方式来展示取值范围，整个范围内使用一个颜色或者其他表现方式来表示。在这里，`is_piecewise=False` 表示不使用分段模式，即整个可视化映射范围内使用相同的颜色。

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pyecharts设置visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=80000)对应阶段不同颜色显示

对于pyecharts中的VisualMap组件，我们可以通过设置visualmap_opts参数来控制可视化效果。其中，max_参数表示可视化的最大值，可以根据实际数据进行设置。相应地，我们可以根据需要设置多个阶段（即不同的数值区间），并为每个阶段指定特定的颜色。具体实现方式可以参考以下代码：

import random
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts import options as opts

# 模拟数据
data = [("海门", random.randint(1000, 80000)) for _ in range(20)]

# 定义阶段和颜色
stages = [0, 10000, 30000, 50000, 80000]
colors = ["#f5e0a9", "#d88273", "#bf444c", "#99292e", "#7c1c2a"]

# 绘制地图
m = (
    Map()
    .add(series_name="城市", data_pair=data, maptype="china")
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="中国地图"),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=80000, is_piecewise=True, pieces=[
            {"min": stages[i], "max": stages[i+1], "color": colors[i]}
            for i in range(len(stages) - 1)
        ]),
    )
)
m.render("visual_map.html")

在上述代码中，我们使用Map组件绘制中国地图，并通过add方法传入数据和地图类型。接着，通过set_series_opts方法和label_opts参数设置样式，再通过set_global_opts方法和title_opts参数设置标题、通过visualmap_opts参数设置VisualMap组件。特别地，我们设置max_参数为80000，并将is_piecewise参数设置为True表示需要根据不同阶段设置颜色，pieces参数则指定了具体的阶段和颜色。最后，将结果渲染为html文件即可。

需要注意的是，在为VisualMap组件设置多个阶段时，min参数表示最小值，max参数表示最大值，颜色则通过color参数指定。因此，我们可以通过字典等方式轻松地构建pieces参数。

c = ( Geo() .add_schema(maptype="china", is_roam=False) .add("全国", df1, type_="scatter", symbol_size=6) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_piecewise=True, max_=130), title_opts=opts.TitleOpts(title="Python岗位按照城市数量统计(单位/百)")))

根据你提供的代码，这里的 `df1` 可能不符合 Geo 库期望的数据格式，导致了 ValueError 异常，你需要检查一下 `df1` 的格式是否正确。Geo 库期望的 `df1` 格式应该是一个二元组的列表，每个二元组分别代表一个数据点的名字和值。如果你的 `df1` 格式不正确，可以通过下面的代码将其转换为 Geo 库期望的格式：

data_pair = [(str(name), value) for name, value in zip(df1.index.tolist(), df1.values.tolist())]

然后将 `c` 变量中的 `df1` 替换为 `data_pair` 即可，如下所示：

data_pair = [(str(name), value) for name, value in zip(df1.index.tolist(), df1.values.tolist())]

c = (
    Geo()
    .add_schema(maptype="china", is_roam=False)
    .add("全国", data_pair, type_="scatter", symbol_size=6)
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    .set_global_opts(
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_piecewise=True, max_=130),
        title_opts=opts.TitleOpts(title="Python岗位按照城市数量统计(单位/百)")
    )
)