Faker.choose()

时间: 2023-12-16 12:25:22 浏览: 24
Faker.choose()是一个Python库Faker中的一个函数,它可以从预定义的一些列表中随机选择一个元素,并返回一个包含7个元素的列表。这些预定义的列表包括Faker.clothes、Faker.drinks、Faker.phones、Faker.fruits、Faker.animal、Faker.dogs和Faker.week。这个函数可以用于生成测试数据或者模拟随机选择的场景。
相关问题

c = ( Bar() #创建柱状图对象 .add_xaxis(Faker.choose()) #Faker.choose()生成随机的文字标签,Faker.values()则是生成随机的数字 .add_yaxis("商家A", Faker.values()) .add_yaxis("商家B", Faker.values()) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-基本示例", subtitle="我是副标题2"),pos_left="right") )这个代码哪里有问题

这个代码中有两个问题: 1. 变量 `opts` 没有被定义,需要在代码的开头导入 `from pyecharts import options as opts`,或者直接使用 `pyecharts` 的命名空间,即 `pyecharts.options`。 2. `pos_left` 这个参数应该在 `set_global_opts` 方法的调用中,而不是在 `add_yaxis` 方法的调用中。正确的写法如下: ``` c = ( Bar() # 创建柱状图对象 .add_xaxis(Faker.choose()) # Faker.choose()生成随机的文字标签,Faker.values()则是生成随机的数字 .add_yaxis("商家A", Faker.values()) .add_yaxis("商家B", Faker.values()) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-基本示例", subtitle="我是副标题2"), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="right") ) ) ``` 这样就可以正确地设置柱状图的标题和图例位置了。

from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.faker import Faker c = ( Bar() .add_xaxis(Faker.choose()) .add_yaxis("商家A", Faker.values()) .add_yaxis("商家B", Faker.values()) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-Brush示例", subtitle="我是副标题"), brush_opts=opts.BrushOpts(), ) .render("bar_with_brush.html") )这个代码如何修改,让其在pycharm中显示出可视化图形来

在PyCharm中显示可视化图形,需要在代码中添加以下两行: ```python from pyecharts.render import make_snapshot from snapshot_selenium import snapshot as driver ``` 并在代码末尾添加以下代码: ```python make_snapshot(driver, c.render(), "bar_with_brush.png") ``` 这将生成一个名为"bar_with_brush.png"的图像文件,其中包含可视化图表。 完整修改后的代码如下: ```python from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.faker import Faker from pyecharts.render import make_snapshot from snapshot_selenium import snapshot as driver c = ( Bar() .add_xaxis(Faker.choose()) .add_yaxis("商家A", Faker.values()) .add_yaxis("商家B", Faker.values()) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-Brush示例", subtitle="我是副标题"), brush_opts=opts.BrushOpts(), ) ) make_snapshot(driver, c.render(), "bar_with_brush.png") ```

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from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.faker import Faker from pyecharts.commons.utils import JsCode js_code_formatter_01=""" function(param){ return Number(param.value).toFixed(2); } """ show_data1=marry_data.loc["全国合计"] x_axis_data=pd.Series(show_data1.index).apply(lambda x:x[:-1]).values.tolist() #保留2位的方法(1) y_axis_data=show_data1.apply(lambda x:round(x,2)).values.tolist() y_axis_data=show_data1.values.tolist() c = ( Bar( init_opts=opts.InitOpts( width="1000px",height="400px",theme="dark" ) ) #创建柱状图对象,可设置背景,大小等基础属性 .add_xaxis(x_axis_data) #Faker.choose()生成随机的文字标签,Faker.values()则是生成随机的数字,position调整位置,rotate调整文字方向 # .add_yaxis("全国数据分布", y_axis_data ,label_opts=opts.LabelOpts(position="inside",rotate=90,color="yellow",font_size=12,font_weight="blod",formatter=JsCode(js_code_formatter_01))) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="全国结婚登记数量", subtitle="万对"),legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="right") ,visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=show_data1.max(),min_=show_data1.min(),range_color=['#3867d6','#45aaf2','#0fb9b1','#26de81','#fed330','#fa8231','#eb3b5a']) , markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(name="平均值",type_="average"), opts.MarkLineItem(name="最小值",type_="min")]) ) #visualmap是设置颜色映射,即可调整颜色 #legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="right")可以调整图例的位置,不仅可用left,right等 还可用数字如 20%代表距左边图形20%的位置 #notebook中可用c.render_notebook()方法 用前先要把pyechar中的render删除 c.render_notebook()这段代码报错,请帮我修改

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