data_category = True
时间: 2024-04-26 14:23:31 浏览: 11
这段代码定义了一个布尔类型变量 `data_category`,并将其赋值为 `True`。根据变量名和其后面的代码逻辑来看,这个变量可能用于区分数据集的类型,`True` 表示数据集为分类数据集,`False` 则表示数据集为回归数据集,不过具体实现可能需要查看后续代码才能确定。在 Python 中,布尔类型变量只有两个取值,即 `True` 和 `False`。这两个取值分别代表逻辑上的真和假,可以用于控制程序的流程和决策。
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from pyecharts.charts import Line import pyecharts.options as opts c = ( Line(init_opts=opts.InitOpts(theme = ThemeType.CHALK)) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="电影数量"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"), yaxis_opts=opts.AxisOpts( type_="value", axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=True), splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True), ), ) .add_xaxis(xaxis_data=Year['上映年份']) .add_yaxis( series_name="电影数量", y_axis=Year['电影数量'], symbol="emptyCircle", is_symbol_show=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts( color="red"), markpoint_opts=opts.MarkPointOpts( data=[opts.MarkPointItem(type_="max",name="最大值")] ) ) .set_series_opts(is_sort=True) ) c.render_notebook() 请修改一下代码,将折线图中x轴中上映年份以升序的形式排列在图中呈现出来
可以通过对传入的 `xaxis_data` 进行排序来实现 x 轴的升序排列。修改后的代码如下:
```python
from pyecharts.charts import Line
import pyecharts.options as opts
c = (
Line(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.CHALK))
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="电影数量"),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(
type_="value",
axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=True),
splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True),
),
)
.add_xaxis(xaxis_data=Year['上映年份'].sort_values())
.add_yaxis(
series_name="电影数量",
y_axis=Year['电影数量'],
symbol="emptyCircle",
is_symbol_show=True,
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="red"),
markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_="max", name="最大值")])
)
.set_series_opts(is_sort=True)
)
c.render_notebook()
```
其中,用 `sort_values()` 方法对 `Year['上映年份']` 进行排序。
将下列数据(上映年份 电影数量 0 2017 12 1 2019 10 2 2016 8 3 2018 7 4 2015 7 5 2022 6 6 2012 6 7 2013 5 8 2009 4 9 2007 4 10 2010 4 11 2011 3 12 2021 3 13 2002 3 14 2014 2 15 2005 2 16 2004 2 17 2003 2 18 2001 2 19 1996 1 20 1993 1 21 1994 1 22 2008 1 23 1997 1 24 1999 1 25 2006 1 26 1982 1)以from pyecharts.charts import Line import pyecharts.options as opts c = ( Line(init_opts=opts.InitOpts(theme = ThemeType.CHALK)) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="电影数量"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"), yaxis_opts=opts.AxisOpts( type_="value", axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=True), splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True), ), ) .add_xaxis(xaxis_data=Year['上映年份']) .add_yaxis( series_name="电影数量", y_axis=Year['电影数量'], symbol="emptyCircle", is_symbol_show=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts( color="red"), markpoint_opts=opts.MarkPointOpts( data=[opts.MarkPointItem(type_="max",name="最大值")] ) ) ) c.render_notebook()在这段代码的基础下,以折线图是升序的格式输出
可以在代码中添加一行 `.set_series_opts(is_sort=True)`,来将折线图按照 x 轴的升序排列。修改后的代码如下:
```
from pyecharts.charts import Line
import pyecharts.options as opts
Year = {'上映年份': ['2017', '2019', '2016', '2018', '2015', '2022', '2012', '2013', '2009', '2007', '2010', '2011', '2021', '2002', '2014', '2005', '2004', '2003', '2001', '1996', '1993', '1994', '2008', '1997', '1999', '2006', '1982'], '电影数量': [12, 10, 8, 7, 7, 6, 6, 5, 4, 4, 4, 3, 3, 3, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]}
c = (
Line(init_opts=opts.InitOpts(theme="CHALK"))
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="电影数量"),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(
type_="value",
axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=True),
splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True),
),
)
.add_xaxis(xaxis_data=Year['上映年份'])
.add_yaxis(
series_name="电影数量",
y_axis=Year['电影数量'],
symbol="emptyCircle",
is_symbol_show=True,
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="red"),
markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_="max", name="最大值")]),
)
.set_series_opts(is_sort=True)
)
c.render_notebook()
```
执行后会得到一个升序排列的折线图。
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