def generate_geo_chart(data): # 统计各个地区的数量 location_counts = {} for result in data: location = result.location split_parts = split_location(location) for i, part in enumerate(split_parts): if i >= 2: # 只处理前两个元素 break if part in location_counts: location_counts[part] += 1 else: location_counts[part] = 1 # 创建 Geo 实例并设置地图类型 geo = Geo() geo.add_schema(maptype="china") # 添加数据到 Geo 实例 for part, count in location_counts.items(): try: geo.get_coordinate(part) geo.add( series_name="地域分布", data_pair=[(part, count)], type_=ChartType.EFFECT_SCATTER, # 散点图类型 symbol_size=10, # 散点大小 label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True), # 显示标签 ) except Exception as e: print(f"坐标不存在: {part}, 错误原因: {str(e)}") # 设置全局配置项 geo.set_global_opts( visualmap_opts=opts.VisualMapOpts( max_=max(location_counts.values()), # 数据的最大值 is_piecewise=True, # 是否分段显示 ), ) # 渲染地域分布图并保存到文件 geo.width = "100%vh" geo.height = "100vh" geo.render("templates/geo_chart.html")

时间: 2023-11-22 21:52:05 浏览: 48
这段代码是一个 Python 函数,用于生成一个地域分布图。它的输入参数是一个包含数据的列表。该函数首先统计每个地区的数量,然后使用 pyecharts 库创建一个 Geo 实例,并设置地图类型为中国地图。接下来,该函数将数据添加到 Geo 实例中,以创建一个散点图。如果某些地区的坐标不存在,则该函数将显示一个错误消息。最后,该函数设置一些全局配置项,并将生成的地域分布图保存到文件中。
相关问题

def generate_pinyin_for_chinese(s: string):

这是一个函数定义,但是定义中的 `string` 应该是小写的 `str`。此函数的作用是生成汉字的拼音,可以使用第三方库 `pypinyin` 来实现。以下是一个可能的实现: ```python from pypinyin import pinyin, Style def generate_pinyin_for_chinese(s: str) -> str: """ 生成汉字的拼音 :param s: 待转换的汉字字符串 :return: 转换后的拼音字符串 """ py_list = pinyin(s, style=Style.NORMAL, strict=False) return ' '.join([py[0] for py in py_list]) ``` 这个函数使用 `pinyin` 函数将汉字转换为拼音列表,然后再将拼音列表中的每个拼音取第一个字母,最后使用空格连接起来返回一个字符串。

from flask import Flask, request app = Flask(__name__) @app.route('/', methods=['POST']) def generate_search_value(): search_key = request.form['searchKey'] search_value = generate_value_for_key(search_key) result = "Generated search value for {}: {}".format(search_key, search_value) return result def generate_value_for_key(key): # 在这里编写根据 searchKey 生成 searchValue 的代码 return "Generated value for {}".format(key) if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=3264)

这段代码创建了一个基于 Flask 的 Web 服务器,它监听来自客户端的 POST 请求,解析请求中的 searchKey 参数,并将其传递给 generate_value_for_key 函数进行处理,最后将处理结果返回给客户端。 具体来说,这段代码做了以下几件事情: 1. 创建了一个 Flask 应用对象,命名为 app。 2. 定义了一个路由,表示处理客户端发送的根路径(即 /)的 POST 请求。当客户端发送此类请求时,Flask 会调用 generate_search_value 函数来处理请求。 3. 在 generate_search_value 函数中,使用 request.form['searchKey'] 获取请求中的 searchKey 参数,并将其传递给 generate_value_for_key 函数进行处理。 4. 在 generate_value_for_key 函数中,根据传入的 key 参数生成相应的搜索值,并将其返回。 5. 最后,启动 Flask 应用程序,使其在本地计算机的所有网络接口上监听端口号 3264。这意味着其他计算机可以使用本地计算机的 IP 地址和 3264 端口号来访问该应用程序。 需要注意的是,这段代码中的 generate_value_for_key 函数没有被实现,你需要根据自己的需求编写该函数的代码。此外,如果你想在生产环境中使用 Flask,你需要进行更多的配置和安全性考虑,例如使用 WSGI 服务器和设置安全密钥等。

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import random from collections import deque # 定义状态类 class State: def __init__(self, location, direction, grid): self.location = location # 吸尘器位置坐标 self.direction = direction # 吸尘器方向 self.grid = grid # 环境状态矩阵 # 定义操作符 actions = ['UP', 'DOWN', 'LEFT', 'RIGHT'] movements = { 'UP': (-1, 0), 'DOWN': (1, 0), 'LEFT': (0, -1), 'RIGHT': (0, 1) } def move(state, action): # 根据操作进行移动 row, col = state.location dr, dc = movements[action] new_location = (row + dr, col + dc) new_direction = action new_grid = state.grid.copy() new_grid[row][col] = 0 return State(new_location, new_direction, new_grid) # 实现广度优先搜索算法 def bfs(initial_state): queue = deque([initial_state]) while queue: state = queue.popleft() if is_goal_state(state): return state for action in actions: new_state = move(state, action) queue.append(new_state) return None # 判断是否为目标状态 def is_goal_state(state): for row in state.grid: for cell in row: if cell != 0: return False return True # 构造初始状态 def generate_initial_state(): location = (random.randint(0, 2), random.randint(0, 2)) direction = random.choice(actions) grid = [[1 if random.random() < 0.2 else 0 for _ in range(3)] for _ in range(3)] return State(location, direction, grid) # 运行搜索算法 initial_state = generate_initial_state() goal_state = bfs(initial_state) # 评价性能 def calculate_path_cost(state): path_cost = 0 for row in state.grid: for cell in row: if cell != 0: path_cost += 1 return path_cost def calculate_search_cost(): search_cost = 0 queue = deque([initial_state]) while queue: state = queue.popleft() search_cost += 1 if is_goal_state(state): return search_cost for action in actions: new_state = move(state, action) queue.append(new_state) return search_cost path_cost = calculate_path_cost(goal_state) search_cost = calculate_search_cost() print("目标状态路径代价:", path_cost) print("搜索开销:", search_cost) 错误为:list index out of range 请改正

从工作表中获取数据并写入下拉框中 data_list = [] for row in range(2, self.data_sheet.max_row + 1): cell_value = self.data_sheet.cell(row=row, column=1).value if cell_value: data_list.append(cell_value) def on_material_name_keyrelease(event): # 获取用户输入的内容 user_input = self.material_name11.get() if not user_input: # 如果用户没有输入任何内容,则展示所有选项 self.material_name11.configure(values=data_list) else: # 根据用户输入的内容过滤下拉框的选项 filtered_options = [option for option in data_list if user_input in option] if filtered_options: # 如果有符合条件的选项,则更新下拉框的选项并展开下拉框 self.material_name11.configure(values=filtered_options) self.material_name11.event_generate('<Down>') # 根据用户输入的内容在数据表中筛选出对应的行 for row in range(2, self.data_sheet.max_row + 1): cell_value = self.data_sheet.cell(row=row, column=1).value if cell_value == user_input: # 找到对应的行后,将第4列的值填入material_qty14中 self.material_qty14.set(self.data_sheet.cell(row=row, column=4).value) break else: # 如果没有符合条件的选项,则关闭下拉框 self.material_name11.event_generate('<Escape>') # 创建标签 self.label10 = ttk.Label(self.container_top, text="PEGA-料号:") self.label10.grid(row=0, column=0, padx=5, pady=5)這段代碼在下拉框輸入内容時會出現開頭有跟表中數據,彈出的下拉框影響用戶正常輸入,修改為用戶正常輸入,下拉框選項也正常彈出

def train_step(real_ecg, dim): noise = tf.random.normal(dim) for i in range(disc_steps): with tf.GradientTape() as disc_tape: generated_ecg = generator(noise, training=True) real_output = discriminator(real_ecg, training=True) fake_output = discriminator(generated_ecg, training=True) disc_loss = discriminator_loss(real_output, fake_output) gradients_of_discriminator = disc_tape.gradient(disc_loss, discriminator.trainable_variables) discriminator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_discriminator, discriminator.trainable_variables)) ### for tensorboard ### disc_losses.update_state(disc_loss) fake_disc_accuracy.update_state(tf.zeros_like(fake_output), fake_output) real_disc_accuracy.update_state(tf.ones_like(real_output), real_output) ####################### with tf.GradientTape() as gen_tape: generated_ecg = generator(noise, training=True) fake_output = discriminator(generated_ecg, training=True) gen_loss = generator_loss(fake_output) gradients_of_generator = gen_tape.gradient(gen_loss, generator.trainable_variables) generator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_generator, generator.trainable_variables)) ### for tensorboard ### gen_losses.update_state(gen_loss) ####################### def train(dataset, epochs, dim): for epoch in tqdm(range(epochs)): for batch in dataset: train_step(batch, dim) disc_losses_list.append(disc_losses.result().numpy()) gen_losses_list.append(gen_losses.result().numpy()) fake_disc_accuracy_list.append(fake_disc_accuracy.result().numpy()) real_disc_accuracy_list.append(real_disc_accuracy.result().numpy()) ### for tensorboard ### # with disc_summary_writer.as_default(): # tf.summary.scalar('loss', disc_losses.result(), step=epoch) # tf.summary.scalar('fake_accuracy', fake_disc_accuracy.result(), step=epoch) # tf.summary.scalar('real_accuracy', real_disc_accuracy.result(), step=epoch) # with gen_summary_writer.as_default(): # tf.summary.scalar('loss', gen_losses.result(), step=epoch) disc_losses.reset_states() gen_losses.reset_states() fake_disc_accuracy.reset_states() real_disc_accuracy.reset_states() ####################### # Save the model every 5 epochs # if (epoch + 1) % 5 == 0: # generate_and_save_ecg(generator, epochs, seed, False) # checkpoint.save(file_prefix = checkpoint_prefix) # Generate after the final epoch display.clear_output(wait=True) generate_and_save_ecg(generator, epochs, seed, False)

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