from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar c = ( Bar() .add_xaxis( [ "名字很长的X轴标签1", "名字很长的X轴标签2", "名字很长的X轴标签3", "名字很长的X轴标签4", "名字很长的X轴标签5", "名字很长的X轴标签6", ] ) .add_yaxis("商家A", [10, 20, 30, 40, 50, 40]) .add_yaxis("商家B", [20, 10, 40, 30, 40, 50]) .set_global_opts( xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15)), title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-旋转X轴标签", subtitle="解决标签名字过长的问题"), ) .render("bar_rotate_xaxis_label.html") )这个代码执行了不显示可视化图片

时间: 2024-03-04 09:48:48 浏览: 18
这段代码给出了一个旋转X轴标签的柱状图示例,但是在执行这段代码时,它只会生成一个HTML文件(bar_rotate_xaxis_label.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文件(bar_rotate_xaxis_label.html)来查看生成的柱状图。如果你想在PyCharm中查看图表,可以尝试使用pyecharts_snapshot库将图表转换为图片并在Python Shell中显示。你还需要确保已经安装了pyecharts和pandas等必要的依赖库。以下是一个示例代码,将图表转换为图片并在Python Shell中显示: ``` from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.render import make_snapshot from snapshot_selenium import snapshot as driver c = ( Bar() .add_xaxis( [ "名字很长的X轴标签1", "名字很长的X轴标签2", "名字很长的X轴标签3", "名字很长的X轴标签4", "名字很长的X轴标签5", "名字很长的X轴标签6", ] ) .add_yaxis("商家A", [10, 20, 30, 40, 50, 40]) .add_yaxis("商家B", [20, 10, 40, 30, 40, 50]) .set_global_opts( xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15)), title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-旋转X轴标签", subtitle="解决标签名字过长的问题"), ) ) # 将图表转换为PNG图片并在Python Shell中显示 make_snapshot(driver, c.render(), "bar_rotate_xaxis_label.png") ``` 这段代码将生成一个bar_rotate_xaxis_label.png图片,并在Python Shell中显示该图片。

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import pandas as pd import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import Bar, Line from pyecharts.render import make_snapshot from snapshot_selenium import snapshot as driver x_data = ["1月", "2月", "3月", "4月", "5月", "6月", "7月", "8月", "9月", "10月", "11月", "12月"] # 导入数据 df = pd.read_csv('E:/pythonProject1/第8章实验数据/beijing_AQI_2018.csv') attr = df['Date'].tolist() v1 = df['AQI'].tolist() v2=df['PM'].tolist() # 对AQI进行求平均值 data={'Date':pd.to_datetime(attr),'AQI':v1} df1 = pd.DataFrame(data) total=df1['AQI'].groupby([df1['Date'].dt.strftime('%m')]).mean() d1=total.tolist() y1=[] for i in d1: y1.append(int(i)) # print(d1) # print(y1) # 对PM2.5求平均值 data1={'Date':pd.to_datetime(attr),'PM':v2} df2 = pd.DataFrame(data1) total1=df2['PM'].groupby([df2['Date'].dt.strftime('%m')]).mean() d2=total1.tolist() y2=[] for i in d2: y2.append(int(i)) # print(d2) bar = ( Bar() .add_xaxis(xaxis_data=x_data) .add_yaxis( series_name="PM2.5", y_axis=y2, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), color="#5793f3" ) .extend_axis( yaxis=opts.AxisOpts( name="平均浓度", type_="value", min_=0, max_=150, interval=30, axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value}"), ) ) .set_global_opts( tooltip_opts=opts.TooltipOpts( is_show=True, trigger="axis", axis_pointer_type="cross" ), xaxis_opts=opts.AxisOpts( type_="category", axispointer_opts=opts.AxisPointerOpts(is_show=True, type_="shadow"), ), ) ) line = ( Line() .add_xaxis(xaxis_data=x_data) .add_yaxis( series_name="AQI", yaxis_index=1, y_axis=y1, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), color='rgb(192,0, 0,0.2)' ) ) bar.overlap(line).render("five.html") bar.options.update(backgroundColor="#F7F7F7")

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