解释代码types_dict = {} for types in df['类型']: for t in types.split('/'): if t.strip() != '': types_dict[t.strip()] = types_dict.get(t.strip(), 0) + 1 # 将数据转化为pyecharts需要的格式 kind = [] for k, v in types_dict.items(): kind.append({ 'value': v, 'name': k }) # 画图 treemap = TreeMap() treemap.add('豆瓣top250电影类型', kind) treemap.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='豆瓣top250电影类型的树状矩形图'), legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False) ) treemap.set_series_opts( label_opts=opts.LabelOpts(position='inside') ) treemap.render_notebook()

这段代码主要是为了对豆瓣top250电影的类型进行统计，并且将统计结果转换为Pyecharts所需要的格式，并最终绘制树状矩形图。

首先，代码使用一个空字典types_dict来存储电影类型及其出现的次数。然后，遍历数据集中的每个电影的类型（由'/'分隔），并将每个类型添加到types_dict中。如果该类型已经在types_dict中，则将其出现次数增加1，否则将其出现次数设置为1。

接下来，代码使用列表kind来存储Pyecharts的数据格式。对于types_dict中的每个类型和其对应的出现次数，将其转换为一个字典，并添加到kind列表中。其中，'value'键对应该类型出现的次数，'name'键对应该类型的名称。

然后，代码创建了一个TreeMap对象，并使用.add()方法将数据添加到图表中。同时，通过.set_global_opts()方法和.set_series_opts()方法设置了图表的一些属性。

最后，调用.render_notebook()方法在Jupyter Notebook中渲染图表。

相关问题

kind = df['类型'].str.split(" ").str[0].value_counts().nlargest(13) # 统计每个电影类型的数量 types_dict = {} for types in df['类型']: for t in types.split(' '): if t.strip() != '': types_dict[t.strip()] = types_dict.get(t.strip(), 0) + 1 # 将数据转化为pyecharts需要的格式 kind = [] for k, v in types_dict.items(): kind.append({ 'value': v, 'name': k }) # 画图 treemap = ( TreeMap() .add('豆瓣TOP250-电影类型图', kind) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='豆瓣top250电影类型的树状矩形图'), legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False) ) .set_series_opts( label_opts=opts.LabelOpts(position='inside') ) ) treemap.render_notebook() 修改代码使其能将数字显示出来

可以在 `label_opts` 中添加 `formatter` 参数，使其能将数字显示出来。修改后的代码如下：

import pandas as pd
from pyecharts.charts import TreeMap
from pyecharts import options as opts

df = pd.read_csv('douban_top250.csv', encoding='utf-8')

types_dict = {}
for types in df['类型']:
    for t in types.split(' '):
        if t.strip() != '':
            types_dict[t.strip()] = types_dict.get(t.strip(), 0) + 1

kind = []
for k, v in types_dict.items():
    kind.append({
        'value': v,
        'name': k
    })

treemap = (
    TreeMap()
    .add('豆瓣TOP250-电影类型图', kind)
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title='豆瓣top250电影类型的树状矩形图'),
        legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False)
    )
    .set_series_opts(
        label_opts=opts.LabelOpts(position='inside', formatter="{b}: {c}")
    )
)

treemap.render_notebook()

在 `label_opts` 中添加了 `formatter="{b}: {c}"`，其中 `{b}` 表示名称，`{c}` 表示数值，冒号后面的空格是为了美观。这样就能将数字显示出来了。

score_dict = {}while True: input_str = input().strip() if input_str == '#': break name, score = input_str.split() score = int(score) if name in score_dict: score_dict[name].append(score) else: score_dict[name] = [score]print('姓 名 平均成绩')for name, scores in score_dict: avg_score = sum(scores) / len(scores) print('{:<8} {:.2f}'.format(name, avg_score))

这段代码存在一些问题，应该修改为：

score_dict = {}

while True:
    input_str = input().strip()
    if input_str == '#':
        break
    name, score = input_str.split()
    score = int(score)
    if name in score_dict:
        score_dict[name].append(score)
    else:
        score_dict[name] = [score]

print('姓 名 平均成绩')
for name, scores in score_dict.items():
    avg_score = sum(scores) / len(scores)
    print('{:<8} {:.2f}'.format(name, avg_score))

主要修改包括：

- 对于 `for name, scores in score_dict`，应该改为 `for name, scores in score_dict.items()`，因为字典类型需要使用 `items()` 方法来遍历。
- 对于计算平均成绩，应该在遍历时进行，而不是在输入时计算。