[{\"Title\":\"今天觉得心情如何?\",\"Value\":\"很好\"},{\"Title\":\"今天觉得开心么?\",\"Value\":\"很好\"}] QString 转json

时间: 2023-08-28 13:05:55 浏览: 80
要将QString转换为JSON格式,你可以使用Qt的Json模块来完成。以下是一个示例代码,将QString转换为JSON字符串: ```cpp #include <QJsonDocument> #include <QJsonObject> #include <QJsonArray> QString jsonString = "[{\"Title\":\"今天觉得心情如何?\",\"Value\":\"很好\"},{\"Title\":\"今天觉得开心么?\",\"Value\":\"很好\"}]"; // 创建一个JSON数组 QJsonArray jsonArray; // 将QString解析为JSON数组 QJsonDocument jsonDocument = QJsonDocument::fromJson(jsonString.toUtf8()); if (jsonDocument.isArray(
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这段代码已经很好地使用了CSS样式,但是为了进一步优化,可以考虑以下几点: 1. 为了提高可读性和可维护性,可以将CSS样式分离到外部文件。这样可以让HTML文件更加简洁,而且在多个页面中使用相同的样式时,也可以减少重复代码。 2. 考虑使用CSS预处理器(如Sass、Less等)来简化样式的编写。预处理器可以让编写样式更加灵活、快捷和易于维护。 3. 考虑使用Flexbox或Grid来布局。这些布局技术可以让页面的布局更加灵活和简单,而且直接使用CSS样式就可以实现。 4. 考虑使用CSS动画和过渡效果,以增强用户体验。这些效果可以让页面更加生动和有趣,提高用户留存率。 5. 考虑使用响应式设计,以适应不同屏幕大小和设备类型。这可以让页面在PC、平板电脑和手机等设备上都有良好的显示效果,提高用户体验。

修改及优化代码import pandas as pd from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Scatter df['上映年份'] = df['上映年份'].str[:4] # 数据聚合 data = df[['上映年份', '评分人数']].groupby('上映年份').agg({'上映年份': 'mean', '评分人数': 'sum'}).reset_index() # 绘制散点图 scatter = ( Scatter() .add_xaxis(data['上映年份'].tolist()) .add_yaxis("电影评分", data['电影评分'].tolist(), symbol_size=10, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .add_yaxis("评分人数", data['评分人数'].tolist(), symbol_size=10, yaxis_index=1, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="电影年份评分人数散点图"), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='上映年份', type_="category"), yaxis_opts=[ opts.AxisOpts(name='电影评分', type_="value"), opts.AxisOpts(name='评分人数', type_="value", position="right") ], datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(is_show=True, range_start=0, range_end=20, orient='horizontal')] ) ) scatter.render_notebook()

代码看起来很好,但是有一些小的修改和优化可以让它更加清晰和易读: ``` import pandas as pd from pyecharts.charts import Scatter from pyecharts import options as opts # 将电影上映年份转换为四位数的年份格式 df['上映年份'] = df['上映年份'].str[:4] # 使用 groupby 聚合数据 data = df.groupby('上映年份').agg({'评分人数': 'sum', '电影评分': 'mean'}).reset_index() # 绘制散点图 scatter = ( Scatter() .add_xaxis(data['上映年份'].tolist()) .add_yaxis("电影评分", data['电影评分'].tolist(), symbol_size=10, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .add_yaxis("评分人数", data['评分人数'].tolist(), symbol_size=10, yaxis_index=1, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="电影年份评分人数散点图"), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='上映年份', type_="category"), yaxis_opts=[ opts.AxisOpts(name='电影评分', type_="value"), opts.AxisOpts(name='评分人数', type_="value", position="right") ], datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(is_show=True, range_start=0, range_end=20, orient='horizontal')] ) ) scatter.render_notebook() ``` 这个版本的代码使用了更清晰的变量名,将聚合操作移到了一行代码中,使用了更好的缩进和换行,使得代码更加易读。

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