解释代码：import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import Line from pyecharts.commons.utils import JsCode from pyecharts.options import AxisTickOpts

时间: 2023-06-09 17:07:56 浏览: 197
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pyecharts数据和代码

这行代码是用来导入pyecharts库中的一些选项及功能，具体包括opts、Line和AxisTickOpts等。其中，opts是图表的各种选项配置，比如标题、颜色等；Line是pyecharts库提供的一种图表类型，用于绘制折线图；AxisTickOpts则是用于设置坐标轴刻度线的相关选项，比如刻度线的样式、颜色等。另外，还通过from pyecharts.commons.utils import JsCode导入了一个叫做JsCode的工具，用来执行一些JavaScript代码。
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pyecharts 数据和代码

pyecharts 的数据和代码，里面有excel和源代码
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website:pyecharts.org来源

from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar data = [("类别A", 23), ("类别B", 45), ("类别C", 30), ("类别D", 18)] bar = ( Bar() .add_xaxis(data[::1]) .add_yaxis("数量", ...

使用jupyter notebook出现错误ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) Cell In[8], line 4 2 import pandas as pd 3 import datetime ----> 4 from pyecharts import options as opts 5 from pyecharts.charts import * 6 from pyecharts.commons.utils import JsCode ModuleNotFoundError: No module named 'pyecharts'

这个错误提示是因为Jupyter Notebook环境中没有安装pyecharts模块。你可以在Jupyter Notebook中尝试使用以下命令安装pyecharts模块： !pip install pyecharts 也可以在Notebook中使用以下命令安装： ...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['KaiTi'] plt.rcParams['font.serif']=['KaiTi'] import seaborn as sns sns.set_style("darkgrid",{"font.sans-serif":['KaiTi','Arial']}) import warnings from pylab import * from pyecharts.charts import * from pyecharts import options as opts from pyecharts.commons.utils import JsCode import textwrap warnings.filterwarnings("ignore") %matplotlib inline df = pd.read_csv(r"JD_消费者数据20180201-20180415.csv", sep=',') df.head()解释这段代码

然后，代码对数据框进行了一系列的数据可视化处理，包括设置绘图字体、导入Seaborn库进行样式设置、导入PyEcharts库进行图表绘制、以及屏蔽警告信息。最后，代码使用了"%matplotlib inline"命令，以便在Jupyter ...

from pyecharts.commons.utils import JsCode

from pyecharts.commons.utils import JsCode js_code = JsCode(""" function(params) { console.log(params); } """) 然后，你就可以将 js_code 对象传递给图表的相应属性。例如，如果你想在饼图的点击...

from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Grid, Liquid from pyecharts.commons.utils import JsCode l1 = ( Liquid() .add("lq", [0.6, 0.7], center=["60%", "50%"]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="多个 Liquid 显示")) ) l2 = Liquid().add( "lq", [0.3254], center=["25%", "50%"], label_opts=opts.LabelOpts( font_size=50, formatter=JsCode( """function (param) { return (Math.floor(param.value * 10000) / 100) + '%'; }""" ), position="inside", ), ) grid = Grid().add(l1, grid_opts=opts.GridOpts()).add(l2, grid_opts=opts.GridOpts()) grid.render("multiple_liquid.html")请给这段代码添加注释，详细解释一下这段代码

from pyecharts.commons.utils import JsCode # 引入 pyecharts 库的 JsCode 模块，用于设置 JavaScript 代码 # 创建第一个水球图表 l1 = ( Liquid() # 实例化 Liquid 类 .add("lq", [0.6, 0.7], center=["60%", ...

from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.commons.utils import JsCode from pyecharts.globals import ThemeType list2 = [ {"value": 12, "percent": 12 / (12 + 3)}, {"value": 23, "percent": 23 / (23 + 21)}, {"value": 33, "percent": 33 / (33 + 5)}, {"value": 3, "percent": 3 / (3 + 52)}, {"value": 33, "percent": 33 / (33 + 43)}, ] list3 = [ {"value": 3, "percent": 3 / (12 + 3)}, {"value": 21, "percent": 21 / (23 + 21)}, {"value": 5, "percent": 5 / (33 + 5)}, {"value": 52, "percent": 52 / (3 + 52)}, {"value": 43, "percent": 43 / (33 + 43)}, ] c = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT)) .add_xaxis([1, 2, 3, 4, 5]) .add_yaxis("product1", list2, stack="stack1", category_gap="50%") .add_yaxis("product2", list3, stack="stack1", category_gap="50%") .set_series_opts( label_opts=opts.LabelOpts( position="right", formatter=JsCode( "function(x){return Number(x.data.percent * 100).toFixed() + '%';}" ), ) ) .render("stack_bar_percent.html") )这个代码执行了没反应

这段代码给出了一个绘制堆叠柱状图并显示百分比标签的示例，但是在执行这段代码时，它只会生成一个HTML文件(stack_bar_percent.html)，并不会显示任何输出，因为它是在本地生成HTML文件。你可以在浏览器中打开HTML...

如上代码 报错 AttributeError: module 'pyecharts.options' has no attribute 'GraphicItemStyleOpts'

from pyecharts import options as opts from pyecharts.commons.utils import JsCode # 数据 data = [ [10.0, 8.04, 10.0], [8.0, 6.95, 8.0], [13.0, 7.58, 13.0], [9.0, 8.81, 9.0], [11.0, 8.33, 11.0], ...

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

根据您提供的代码，报错可能是由于缺少必要的库文件或者变量名错误所致。请您检查以下几点： 1. 检查您是否已正确导入 pyecharts、pandas、numpy 库文件。 2. 检查您的数据变量 marry_data 是否已正确定义。 3. ...

from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Line # 定义鼠标事件回调函数 def on_click(params): start, end = params["event"]["coord"] # 遍历所有的数据，判断是否在框选区域内 for i, item in enumerate(line_chart._option['series'][0]['data']): x, y = item if (x >= start[0] and x <= end[0] and y >= start[1] and y <= end[1]): # 在框选区域内，将该数据删除 line_chart._option['series'][0]['data'].pop(i) # 更新图表 line_chart.set_option(line_chart._option) # 创建图表实例 line_chart = Line() # 添加鼠标事件 line_chart.on("click", on_click) # 设置图表配置项和数据 line_chart.set_global_opts( ..., toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True, feature={"saveAsImage":{}}), ) line_chart.add_series( ..., ) # 渲染图表 line_chart.render("line.html")

from pyecharts.commons.utils import JsCode # 创建图表实例 line_chart = Line() # 设置事件触发器 line_chart.add_js_funcs("myChart.on('click', function (params) { console.log(params) });") # 设置图表...

from pyecharts.charts import Scatter from pyecharts.commons.utils import JsCode c = ( Scatter() #创建散点图对象 .add_xaxis(salary_data.salary_down.astype(int))#添加x周数据（薪资） .add_yaxis( "数据分析岗位数量", #y轴数据说明 [list(z) for z in zip(salary_data.job_count, salary_data.city)],#Y轴数据，岗位，城市 label_opts=opts.LabelOpts(#Js代码控制气泡显示提示文字 formatter=JsCode( "function(params){return params.value[2]}" #提示 ) ), ) .set_global_opts(#全局变量 title_opts=opts.TitleOpts(title="数据分析就业岗位数量与平均起薪"),#设置标题 tooltip_opts=opts.TooltipOpts(#Js代码控制气泡弹窗提示文字 formatter=JsCode( "function (params) {return params.value[2]+ '平均薪资：'+params.value[0]}" ) ), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(#控制 type_="size", max_=1500, min_=200, dimension=1 ), xaxis_opts=opts.AxisOpts(min_=6000,name='平均起薪'),#设置X轴起始值，X轴名字 yaxis_opts=opts.AxisOpts(min_=300,max_=1550,name='岗位数量'),#设置Y轴起始值，Y轴名字 ) ) c.render_notebook() 运行这段代码 并将该图 改为 散点颜色和大小均与数值相关

from pyecharts.commons.utils import JsCode c = ( Scatter() .add_xaxis(salary_data.salary_down.astype(int)) .add_yaxis( "数据分析岗位数量", [list(z) for z in zip(salary_data.job_count, salary_...
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from pyecharts.commons.utils import JsCode from pyecharts.globals import ThemeType list2, list3 = {...} # 数据列表 c = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT)) .add_xaxis([1, 2, 3, 4, ...

按照要求，编写python 代码： 已知“weather.csv ”文件中的数据为西安2022年全年中每一天的气温数据，给出一部分展示： 日期,最高气温,最低气温,天气 2022-01-01,11,-4,晴 2022-01-02,-6,-20,晴 2022-01-03,8,0,多云 …… 要求利用pyecharts 编写代码实现播放效果的，随日期而变化的最高温与最低温折线图，即随着日期的变化，每天的最高温度与最低温度的折线图逐渐显示出来 注意：用pyecharts 实现，且折线图为双线折线图，动态播放的实现采用for循环

from pyecharts.commons.utils import JsCode # 读取数据 df = pd.read_csv('weather.csv') # 将日期列转换为日期格式 df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期']) # 定义最高温与最低温的折线图 line = Line() # ...

pyecharts AttributeError: 'Line' object has no attribute 'on'

from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Line from pyecharts.commons.utils import JsCode # 构造数据 x_data = ["周一", "周二", "周三", "周四", "周五", "周六", "周日"] y_data ...

c = ( Bar() #创建柱状图对象 .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'])) )这段代码哪有问题，如何改

from pyecharts import options as opts from pyecharts.commons.utils import JsCode 2. 可能需要定义x_axis_data和y_axis_data的值，以便正确显示数据。可以使用以下语句进行定义： x_axis_data = ...

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']) ) )请帮我对这段代码改进，我想在y轴添加2条辅助线，一条是平均值，另一条是最小值

from pyecharts import options as opts from pyecharts.commons.utils import JsCode # 定义数据 x_axis_data = ["北京", "上海", "广州", "深圳", "成都", "西安"] y_axis_data = [200, 180, 160, 140, 120, 100]...

上述代码报错 NameError: name 'JsCode' is not defined

from pyecharts import options as opts from pyecharts.commons.utils import JsCode c = ( Map() .add("东北地区", region1.values.tolist(), "china") .add("华北地区", region2.values.tolist(), "china") ...

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