line.render_notebook()没有显示图片

时间: 2024-01-22 12:02:47 浏览: 249
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解决render-notebook图片不显示.docx

如果 `line.render_notebook()` 没有显示图片，可能是以下几个原因： 1. 没有正确安装渲染器插件。你需要安装 `ipython` 和 `ipywidgets` 模块，然后在终端输入 `jupyter nbextension enable --py --sys-prefix widgetsnbextension` 命令启用插件。 2. 图片文件路径不正确。确保你使用正确的文件路径来加载图片，如果文件路径有误，那么图片将无法显示。 3. 图片文件损坏或格式不受支持。如果你的图片文件已经损坏或者格式不受支持，那么它们将无法正确地显示。 如果以上方法都无法解决问题，你可以尝试使用其他的渲染器插件，例如 `matplotlib` 或 `bokeh` 来显示图片。
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pyecharts_v1.7_jb51.rar

c.render_notebook() 这个例子展示了如何利用 PyEcharts 创建一个带有标题的柱状图，并展示四种水果的销量。 总的来说，PyEcharts 是 Python 数据可视化的强大工具，无论你是数据分析初学者还是经验丰富的...

from pyecharts.charts import Line import pyecharts.options as opts line=Line() # 添加x轴和y轴数据 line.add_xaxis(Group1) line.add_yaxis("Color", RateSum1) # 设置标题和x轴标签 line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="按颜色分类下的总评数"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="Type")) # 显示图表 line.render_notebook()无法显示数值

如果您的代码可以正常运行，但是显示的图表上没有数值，可能是因为您没有设置标记点的标签。在这个例子中，您可以添加mark_point_label_opts选项来设置标记点的标签样式，例如： line.add_yaxis("Color", Rate...

line = Line() line.add_xaxis(date_count_cali['Year_Month'].tolist()) line.add_yaxis('客流量',date_count_cali['2011'].tolist(),is_smooth = True) line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="折线图"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value"),) # 显示图表 line.render_notebook()找出数据格式错位的原因

你这段代码中，第二行的 date_count_cali['Year_Month'].tolist() 和第三行的 date_count_cali['2011'].tolist() 返回的列表长度不一致，导致数据格式错位。请检查一下这两个列表的长度是否一致，如果不一致需要...

line = Line() line.add_xaxis(date_count['Year_Month'].dt.month.tolist()) line.add_yaxis('客流量',date_count['Count'].tolist(),is_smooth = True) line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="折线图"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value"),) # 显示图表 line.render_notebook()，找出这段代码数据错位的原因

这段代码的数据错位可能是因为 date_count 数据中的时间列 Year_Month 不是按照时间顺序排列的。可以尝试在读取数据时将时间列按照...line.add_xaxis(date_count['Year_Month'].dt.strftime('%Y-%m').tolist())

#【例8-14】组合图表上下布局。 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar, Grid, Line,Scatter A = ["小米", "三星", "华为", "苹果", "魅族", "VIVO", "OPPO"] CA = [100,125,87,90,78,98,118] B = ["草莓", "芒果", "葡萄", "雪梨", "西瓜", "柠檬", "车厘子"] CB = [78,95,120,102,88,108,98] bar = Bar() bar.add_xaxis(A) bar.add_yaxis("商家A",CA) bar.add_yaxis("商家B", CB) bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Grid-Bar")) bar.render_notebook() line=Line() line.add_xaxis(B) line.add_yaxis("商家A", CA) line.add_yaxis("商家B", CB) line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Grid-Line", pos_top="48%"), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top="48%")) line.render_notebook() grid = Grid() grid.add(bar, grid_opts=opts.GridOpts(pos_bottom="60%")) grid.add(line, grid_opts=opts.GridOpts(pos_top="60%")) grid.render_notebook() 做注释

这段代码使用了 pyecharts 库绘制了一个上下布局的组合图表，包括一个柱状图和一条折线图。 首先，定义了两个列表 A 和 B，分别代表两个商家的商品名称。...最后调用 grid.render_notebook() 将图表渲染出来。

解释这段代码import pyecharts pyecharts.globals._WarningControl.ShowWarning = False import warnings warnings.filterwarnings('ignore') from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Line import pandas as pd pf = pd.read_csv("global_data.csv",error_bad_lines=False) y = pf['票房'].value_counts().index.tolist() x = pf['国家'].value_counts().index.tolist() line = ( Line() .add_xaxis(x[0:6]) .add_yaxis("", y[0:6]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="票房排名")) ) line.render_notebook()

这段代码的作用是利用 pyecharts 库绘制一个票房排名前六的国家的折线图，并将其嵌入到 Jupyter Notebook 中展示。具体实现过程如下： 1. 首先，将 pyecharts 库中的 _WarningControl.ShowWarning 设置为 False，...

bar.render_notebook()怎么用

bar.render_notebook()是用于在Jupyter Notebook中显示Bokeh图表的方法。 下面是一个简单的示例代码： from bokeh.plotting import figure, show from bokeh.io import output_notebook from bokeh.models ...

优化代码以X轴的区域进行缩放显示line = ( Line() .add_xaxis(data['year'].tolist()) .add_yaxis("电影评分", data['rating'].tolist()) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="电影评分趋势图"), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value"), ) ) line.render_notebook()

可以考虑以下优化方式： 1. 将data中的数据转换为numpy数组，可以提高绘图速度。 2. 为了让X轴坐标轴标签不重叠，可以通过设置x轴标签旋转角度来解决。 3. 可以考虑添加数据标签，方便...line.render_notebook()

line = ( Line() .add_xaxis(data['year'].tolist()) .add_yaxis("电影评分", data['rating'].tolist()) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="电影评分趋势图"), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value"), ) ) line.render_notebook()为代码添加区域缩放

你可以在 set_global_opts() 方法...line.render_notebook() 这样就会在图表下方添加一个区域缩放的滑动条，可以拖动滑动条来缩放图表区域。你也可以通过修改 datazoom_opts 参数来调整区域缩放的样式和行为。

pie == create_pie(datas,"饼图-评分对比") pie.render_notebook()

The second line of code calls the render_notebook() method on the pie object, which renders the chart in a Jupyter notebook. This assumes that you are using Jupyter Notebook or JupyterLab to run ...

# 统计每年的平均评分 data = pd.concat([dates_year, dates_ratings], axis=1) data.columns = ['year', 'rating'] data = data.groupby('year').mean().reset_index() # 绘制折线图 line = ( Line() .add_xaxis(data['year'].tolist()) .add_yaxis("电影评分", data['rating'].tolist()) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="电影评分趋势图"), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='上映年份',type_="category"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='电影评分',type_="value"), datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(is_show=True,range_start=0,range_end=20,orient='horizontal')], # 添加区域缩放 ) # 缩放区域空值条所放的位置 ) line.render_notebook() 将其改为年份评分人数散点图

可以使用散点图来展示每年的评分和评分人数的关系，代码如下： ...scatter.render_notebook() 这样就可以得到一张电影年份评分人数散点图，其中横轴表示年份，左纵轴表示电影评分，右纵轴表示评分人数。

import pandas as pd from pyecharts.render import NotebookRender from pyecharts.charts import Line from pyecharts import options as opts # 读取数据 dates_year = df['上映年份'].str[:4] dates_ratings = df['电影评分'] # 统计每年的平均评分 data = pd.concat([dates_year, dates_ratings], axis=1) data.columns = ['year', 'rating'] data = data.groupby('year').mean().reset_index() # 绘制折线图 line = ( Line() .add_xaxis(data['year'].tolist()) .add_yaxis("电影评分", data['rating'].tolist()) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="电影评分趋势图"), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value"), ) ) bar.render_notebook() 优化代码

3. 由于数据已经按年份进行了分组统计，因此不需要再次使用pyecharts库中的Line类进行绘图。 优化后的代码如下： python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据并按年份统计平均...

import csv import pandas as pd data=pd.read_csv('data.csv') year = data.groupby('上映')['电影名'].count() year #或者用year = data['上影时间'].value_counts() import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import Line #注意缩进问题 c = ( Line(init_opts=opts.InitOpts(theme = ThemeType.CHALK)) .add_xaxis(list(year.index)) .set_global_opts( yaxis_opts=opts.AxisOpts( type_="value", axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=True), ), ) .add_yaxis( series_name="电影数量", y_axis=Year['电影数量'], symbol="emptyCircle", is_symbol_show=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts( color="red"), markpoint_opts=opts.MarkPointOpts( data=[opts.MarkPointItem(type_="max",name="最大值")] ) ) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="1982-2022年电影数量总和")) ) c.render_notebook()该代码折线图，请修改代码中存在问题，将 折线图显现出来并在折线图上展现数据

代码中有几个问题需要修改，包括： 1. 缺少注释符号 # 在第一行和第二行之间。 2. 在第5行中，Year 应该改为 year（小写）。...运行后，折线图将在 Jupyter Notebook 中显示出来，并且每个数据点都将在图表上标记。

from pyecharts.charts import Line import pyecharts.options as opts c = ( Line(init_opts=opts.InitOpts(theme = ThemeType.CHALK)) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="电影数量"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"), yaxis_opts=opts.AxisOpts( type_="value", axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=True), splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True), ), ) .add_xaxis(xaxis_data=Year['上映年份']) .add_yaxis( series_name="电影数量", y_axis=Year['电影数量'], symbol="emptyCircle", is_symbol_show=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts( color="red"), markpoint_opts=opts.MarkPointOpts( data=[opts.MarkPointItem(type_="max",name="最大值")] ) ) .set_series_opts(is_sort=True) ) c.render_notebook() 请修改一下代码，将折线图中x轴中上映年份以升序的形式排列在图中呈现出来

可以通过对传入的 xaxis_data 进行排序来实现 x 轴的升序排列。修改后的代码如下： python from pyecharts.charts ...c.render_notebook() 其中，用 sort_values() 方法对 Year['上映年份'] 进行排序。

# 绘制折线图 line = ( Line() .add_xaxis(data['year'].tolist()) .add_yaxis("电影评分", data['rating'].tolist()) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="电影评分趋势图"), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value"), ) .render("rating_trend.html") ) 将其在notebook中显示

可以使用 NotebookDisplay 函数将生成的 HTML 文件嵌入到 ...).render_notebook(notebook_render) notebook_render.show() 运行上述代码后，就可以在 Jupyter Notebook 中看到电影评分趋势图的折线图了。

将下列数据（上映年份 电影数量 0 2017 12 1 2019 10 2 2016 8 3 2018 7 4 2015 7 5 2022 6 6 2012 6 7 2013 5 8 2009 4 9 2007 4 10 2010 4 11 2011 3 12 2021 3 13 2002 3 14 2014 2 15 2005 2 16 2004 2 17 2003 2 18 2001 2 19 1996 1 20 1993 1 21 1994 1 22 2008 1 23 1997 1 24 1999 1 25 2006 1 26 1982 1）以from pyecharts.charts import Line import pyecharts.options as opts c = ( Line(init_opts=opts.InitOpts(theme = ThemeType.CHALK)) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="电影数量"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"), yaxis_opts=opts.AxisOpts( type_="value", axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=True), splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True), ), ) .add_xaxis(xaxis_data=Year['上映年份']) .add_yaxis( series_name="电影数量", y_axis=Year['电影数量'], symbol="emptyCircle", is_symbol_show=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts( color="red"), markpoint_opts=opts.MarkPointOpts( data=[opts.MarkPointItem(type_="max",name="最大值")] ) ) ) c.render_notebook()在这段代码的基础下，以折线图是升序的格式输出

可以在代码中添加一行 .set_series_opts(is_sort=True)，来将折线图按照 x 轴的升序排列。修改后的代码如下： from pyecharts.charts import ...c.render_notebook() 执行后会得到一个升序排列的折线图。

jupyter notebook界面没有render_notebook没有图形

在Jupyter Notebook中，如果pyecharts图形界面无法显示，可能是由于以下原因导致的： 1. 未正确安装pyecharts或相关依赖库。请确保已正确安装pyecharts和其所需的依赖库，可以使用以下命令进行安装： shell pip ...

color0 = ['#FF76A2','#24ACE6'] color_js0="""new echarts.graphics.LinearGradient(0,1,0,0, [{offset:0,color:'#FFCOCB'},{offset:1,color:'#ed1941'}],false)""" color_js1="""new echarts.graphics.LinearGradient(0,1,0,0, [{offset:0,color:'#FFFFFF'},{offset:1,color:'#009ad6'}],false)""" t1=Timeline() for i in range(0,len(data_bj)): corrdy_high = list(data_bj['最高温度'])[i] corrdx = list(data_bj['日期'])[i] corrdy_low = list(data_bj['最低温度'])[i] x_max = list(data_bj['日期'])[i]+datetime.timedelta(days=10) y_max = int(max(list(data_bj['最高温度'])[0:i+1]))+3 y_min = int(max(list(data_bj['最低温度'])[0:i+1]))-3 title_date = listlist(data_bj['日期'])[i].strftime('%Y-%m-%d') c=( Line( init_opts=opts.InitOpts( theme='dark', #设置动画 animation_opts=opts.AnimationOpts(animation_delay_update=800), #设置宽度、高度 width='1500px', height='900px',) ) .add_xaxis(list(data_bj['日期'])[0:i]) .add_yaxis( series_name="", y_axis=list(data_bj['最高温度'])[0:i], is_smooth=True,is_symbol_show=False, linestyle_opts={ 'normal':{ 'width':3, 'shadowColor':'rgba(0,0,0,0.5)', 'shadowBlur':5, 'shadowOffsetY':10, 'shadowOffsetX':10, 'curve':0.5, 'color':JsCode(color_js0) } }, itemstyle_opts={ "normal":{ "color":JsCode( """new echarts.graphics.LinearGradient(0,0,0,1,[{offset:0,color:'#ed1941'},{offset:1,color:'#009ad6'}],false) """), "barBorderRadius":[45,45,45,45], "shadowColor":"rgb(0,160,221)" } }, ) .add_yaxis( series_name="", y_axis=list(data_bj['最低温度'])[0:i], is_smooth=True,is_symbol_show=False, itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color=JSCode(color_js1)), linestyle_opts={ 'normal':{ 'width':3, 'shadowColor':'rgba(0,0,0,0.5)', 'shadowBlur':5, 'shadowOffsetY':10, 'shadowOffsetX':10, 'curve':0.5, 'color':JsCode(color_js1) } }, ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts("莆田2022年每日最高最低温度变化\n\n{}".format(title_date),pos_left=330,padding=[30,20]), xaxis_opts=opts.AxisOpts.AxisOpts(type="time",max_=x_max), yaxis_opts=opts.AxisOpts.AxisOpts(min_=y_min,max_=y_max), ) ) t1.add(c,"{}".format(list(data_bj['日期'])[i])) t1.add_schema( axis_type='time', play_interval=100,#播放速度 pos_bottom="-29px", is_loop_play=False,#是否循环播放 width="780px", pos_left="30px", is_auto_play=True, is_timeline_show=False) t1.render_notebook() 代码存在什么问题

这段代码存在一些问题，但是由于缺少上下文，我无法确定所有问题。以下是我能够发现的一些问题： 1.代码中使用了一些未定义的变量，例如data_bj等。 2.JsCode拼写错误，应该为JsCode。 3.在itemstyle_opts中使用...

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要掌握在TMS320VC5402 DSP上配置定时器和中断服务程序的技能，关键在于理解该处理器的硬件结构和编程环境。这份资料《TMS320VC5402 DSP习题答案详解：关键知识点回顾》将为你提供详细的操作步骤和深入的理论知识，帮助你彻底理解和应用这些概念。 参考资源链接：[TMS320VC5402 DSP习题答案详解：关键知识点回顾](https://wenku.csdn.net/doc/1zcozv7x7v?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，你需要熟悉TMS320VC5402 DSP的硬件结构，尤其是定时器和中断系统的工作原理。定时器是DSP中用于时间测量、计
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LiveLy-公寓管理门户：创新体验与技术实现

资源摘要信息:"LiveLy是一个针对公寓管理开发的门户应用，旨在提供一套完善的管理系统，包括社区日历、服务请求处理、会议室预订以及居民付款等综合功能。它支持管理员和居民两种不同的体验，分别通过预设的姓氏“admin”和“resident”以及PIN码“12345”进行登录验证。由于服务器有节能的睡眠机制，首次使用时可能会因为需要初始化而耗时较长，需要用户保持耐心。 根据描述，该系统特别强调了用户体验（UX）设计，特别是在移动设备上的表现。过去的公寓门户网站往往在操作简便性上存在缺陷，并且在移动设备上的适配效果不佳，LiveLy则试图打破这一固有模式，提供一个更加流畅和易于使用的平台。 从技术层面来看，LiveLy采用了以下技术栈： 1. Angular 6：这是一种由Google开发的开源前端框架，用于构建动态网页应用，支持单页面应用（SPA）的开发。Angular 6是这一框架的第六个主要版本，它在性能和安全性方面进行了显著改进，同时也提供了一套完整的前端工具链。 2. Stripe：Stripe是一个在线支付处理平台，它提供了一套API，允许开发者在应用中集成支付功能。Stripe支持多种支付方式，如信用卡、借记卡、支付钱包等，并提供了高级的安全措施，如令牌化处理，来保护用户的支付信息。 3. Java：作为后端开发语言，Java被广泛应用于企业级应用开发中，它具有跨平台、面向对象和健壮性等特点。Java的Spring Boot框架进一步简化了基于Spring的应用开发，允许快速创建独立的、生产级别的Spring基础应用。 4. Spring Boot：它是基于Spring框架的一个模块，使得开发者能够快速启动并运行Spring应用。Spring Boot提供了许多自动配置功能，简化了企业级应用的构建和部署。 5. PostgreSQL：这是一个开源的对象-关系数据库系统，它具有强大的功能和性能，广泛用于Web应用和商业应用中。PostgreSQL支持复杂的查询，具有可扩展性和高度的可靠性，是现代应用数据库的流行选择。 6. Cypress：虽然在描述中没有明确提及，但从压缩包子文件的名称列表中推断，可能指的是Cypress.io，这是一个用于现代Web应用的端到端测试工具，允许开发者编写和运行测试，确保应用的功能性和用户界面的响应性。 此外，文件名称“lively-index-master”暗示了这是一个项目源代码的主分支，其中“master”通常指代主版本或主分支，是版本控制系统中默认的、稳定的代码分支。 综合以上信息，LiveLy是一个面向社区管理的综合解决方案，它通过高效的技术架构和重视用户体验的设计理念，提供了一个适用于现代公寓管理的门户系统。随着持续开发，它可能会包含更多前沿的技术和创新的管理功能。"