c = ( WordCloud() .add( # 系列名称,用于 tooltip 的显示,legend 的图例筛选。 series_name="热点分析", # 系列数据项,[(word1, count1), (word2, count2)] data_pair=data1, # 单词字体大小范围 word_size_range=[6, 66]) # 全局配置项 .set_global_opts( # 标题设置 title_opts=opts.TitleOpts( title="热点分析", title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=23) ), # 提示框设置 tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=True), ) .render("basic_wordcloud.html") )

时间: 2024-02-14 10:22:51 浏览: 32
这段代码是用 Python 的 pyecharts 库画词云图,其中 WordCloud() 表示创建一个词云图对象,add() 方法添加数据,data_pair 是一个列表,里面包含多个元组,每个元组有两个值,分别是单词和对应的出现次数;word_size_range 表示单词字体大小的范围;set_global_opts() 方法用于设置全局配置项,包括标题设置和提示框设置;最后用 render() 方法将词云图渲染成 HTML 文件。
相关问题

import pandas as pd from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Line # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('6004021055.xlsx') # 提取数据 week = data['week'] need = data['need'] # 创建折线图对象 line = Line() line.set_global_opts( xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='week', split_number=18, interval=10), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='need', split_number=10, interval=10, axislabel_opts={"interval": 10}), title_opts=opts.TitleOpts(title='6004021055'), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross") ) # 设置图例 legend_data = ['需求'] line.add_xaxis(week) line.add_yaxis(legend_data[0], need, is_smooth=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) # 显示中文标签 line.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, position='top')) # 生成HTML文件 line.render('line_chart_6004021055.html')这个代码还是会在生成的图像上之间出现数据,我要求是只有鼠标放上去才显示

你可以使用 `label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)` 选项来隐藏数据标签然后使用 `tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis",_pointer_type="cross")` 选项来设置鼠标停时显示数据。下面是修改后的代码: ```pythonimport pandas as pd from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Line # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('6004021055.xlsx') # 提取数据 week = data['week'] need = data['need'] # 创建折线图对象 line = Line() line.set_global_opts( xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='week', split_number=18, interval=10), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='need', split_number=10, interval=10, axislabel_opts={"interval": 10}), title_opts=opts.TitleOpts(title='6004021055'), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross") ) # 设置图例 legend_data = ['需求'] line.add_xaxis(week) line.add_yaxis(legend_data[0], need, is_smooth=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) # 显示中文标签 line.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, position='top')) # 生成HTML文件 line.render('line_chart_6004021055.html') ``` 这样修改后,生成的折线图上只有鼠标放上去才会显示数据。

word_cloud = ( WordCloud() .add(series_name='评论热词',data_pair=word_cloud_data,word_size_range=[20,200]) .set_global_opts( title_opts = opts.TitleOpts( title='评论热词',title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=23) , tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=True), ) )) word_cloud.render_notebook() TypeError: init() got an unexpected keyword argument 'tooltip_opts'

根据你提供的代码,问题出现在`title_opts`参数的设置上。`title_opts`接受的参数不包括`tooltip_opts`,因此出现了`TypeError`错误。要解决这个问题,你可以将`tooltip_opts`移到与`title_opts`同级的位置上,或者将其放在`set_global_opts()`函数外部。 以下是修正后的代码示例: ```python word_cloud = ( WordCloud() .add( series_name='评论热词', data_pair=word_cloud_data, word_size_range=[20, 200] ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts( title='评论热词', title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=23) ), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=True) ) ) word_cloud.render_notebook() ``` 请注意,上述的修正仅仅是根据代码片段进行的推测。如果问题仍然存在或者有其他问题,请提供更多的上下文或完整的代码以便我能够更好地帮助你。

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import pandas as pd from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Line # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('6004020918.xlsx') # 提取数据 week = data['week'] need = data['need'] # 定义三步指数平滑函数 def triple_exponential_smoothing(series, alpha, beta, gamma, n_preds): result = [series[0]] season_length = len(series) // n_preds # 初始化水平、趋势和季节性指数 level, trend, season = series[0], series[1] - series[0], sum(series[:season_length]) / season_length for i in range(1, len(series) + n_preds): if i >= len(series): # 预测新值 m = i - len(series) + 1 result.append(level + m * trend + season) else: # 更新水平、趋势和季节性指数 value = series[i] last_level, level = level, alpha * (value - season) + (1 - alpha) * (level + trend) trend = beta * (level - last_level) + (1 - beta) * trend season = gamma * (value - level) + (1 - gamma) * season result.append(level + trend + season) return result # 设置三步指数平滑法参数 alpha = 0.2 beta = 0.5 gamma = 0.4 n_preds = 177 # 预测的值数量 # 进行三步指数平滑预测 predictions = triple_exponential_smoothing(need[:177], alpha, beta, gamma, n_preds) # 创建折线图对象 line = Line() line.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='时间序列预测分析'), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top='5%'), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross") ) # 添加预测值数据 line.add_xaxis(week[:177]) line.add_yaxis('预测值', predictions, is_smooth=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) # 添加实际值数据 line.add_yaxis('实际值', need[:177], is_smooth=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) # 生成HTML文件 line.render('time_series_forecast.html')修改代码,使预测出的为负的数据取0

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