pie.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}:{d}%"))

时间: 2024-05-25 07:15:34 浏览: 31
Null is a term used to indicate the absence of a value or an empty state. In computing, null is often used to represent a missing or undefined value, such as the absence of a variable or the lack of data in a database field. Null can also refer to a zero value or a placeholder value used to indicate that a value has not yet been assigned. In programming languages, null is often represented as a keyword or a special value that can be checked for and handled by the program.
相关问题

pie.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}:{d}%"))进行了什么操作

这段代码是用来设置饼图每个部分的标签格式的。具体来说,它调用了 Pyecharts 库中的 `set_series_opts()` 方法,该方法用于设置系列配置项。在这里,我们传入了 `label_opts` 参数来设置标签配置项。 `label_opts` 参数是一个字典类型,用于设置标签的样式和格式。在这里,我们使用了 `formatter` 属性来设置标签的格式化函数,它的作用是将饼图的每个部分的名称和占比格式化为指定的字符串格式。具体来说,`{b}` 表示部分名称,`{d}` 表示占比,`%` 表示百分号。这样设置后,标签格式化后的样子就是类似于“部分名称:占比%”的形式。 因此,这段代码的作用就是将饼图的每个部分的标签设置为指定的格式,使得饼图更加直观易懂。

如何使代码显现百分比和个数pie.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {d}%"))

As an AI language model, I am programmed to understand the concept of "null." In computer programming, "null" is a value that represents the absence of a value or an empty value. It is often used to indicate that a variable or an object has not been assigned a value yet. In databases, null is used to represent missing or unknown data.
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解释这段代码# --------年龄与逾期人数情况-------------- def draw_age(age_list,y_ageList): total_pie = draw_total(all_list[0]) attr = ["0-30", "30-45", "45-60", "60-75", "75-100"] y0_agenum = [] y1_agenum = [] for i in range(5): y0_agenum.append(y_ageList[i][0]) y1_agenum.append(y_ageList[i][1]) bar = ( Bar() .add_xaxis(attr) .add_yaxis("人数分布", age_list) .add_yaxis("未逾期人数分布", y0_agenum) .add_yaxis("逾期人数分布", y1_agenum) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="各年龄段逾期情况")) ) attr = ["未逾期","逾期"] pie1 = ( Pie() .add("0-30年龄段", [list(z) for z in zip(attr,y_ageList[0])]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="0-30年龄段逾期情况")) .set_series_opts( tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="item", formatter="{a}
{b}: {c} ({d}%)"), label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c} ({d}%)") ) ) pie2 = ( Pie() .add("30-45年龄段", [list(z) for z in zip(attr,y_ageList[1])]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="30-45年龄段逾期情况")) .set_series_opts( tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="item", formatter="{a}
{b}: {c} ({d}%)"), label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c} ({d}%)") ) ) pie3 = ( Pie() .add("45-60年龄段", [list(z) for z in zip(attr,y_ageList[2])]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="45-60年龄段逾期情况")) .set_series_opts( tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="item", formatter="{a}
{b}: {c} ({d}%)"), label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c} ({d}%)") ) ) pie4 = ( Pie() .add("60-75年龄段", [list(z) for z in zip(attr,y_ageList[3])]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="60-75年龄段逾期情况")) .set_series_opts( tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="item", formatter="{a}
{b}: {c} ({d}%)"), label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c} ({d}%)") ) ) pie5 = ( Pie() .add("75-100年龄段", [list(z) for z in zip(attr,y_ageList[4])]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="75-100年龄段逾期情况")) .set_series_opts( tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="item", formatter="{a}
{b}: {c} ({d}%)"), label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c} ({d}%)") ) ) page = Page() page.add(bar) page.add(total_pie) page.add(pie1) page.add(pie2) page.add(pie3) page.add(pie4) page.add(pie5) page.render('age_OverDue.html')

from pyecharts.charts import Bar, Line, Pie, Map, Scatter from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Grid # 数据准备 x_data = ["Mon", "Tue", "Wed", "Thu", "Fri", "Sat", "Sun"] y_data1 = [820, 932, 901, 934, 1290, 1330, 1320] y_data2 = [50, 60, 70, 80, 90, 100, 110] y_data3 = [200, 300, 400, 500, 600, 700, 800] y_data4 = [400, 500, 600, 700, 800, 900, 1000] y_data5 = [300, 400, 500, 600, 700, 800, 900] y_data6 = [100, 200, 300, 400, 500, 600, 700] bar = ( Bar() .add_xaxis(x_data) .add_yaxis("销量", y_data1) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="柱状图"), legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="日期"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="销量"), ) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{c}")) ) line = ( Line() .add_xaxis(x_data) .add_yaxis("访问量", y_data2, is_smooth=True) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="折线图"), legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="日期"), yaxis_opts=opts.AxisOpts( name="访问量", splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True), axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=True), ), ) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{c}")) ) pie = ( Pie() .pie = Pie("客户性别比例", "好友总人数:350", title_pos="center") .pie.use_theme("dark") .pie.add('', attr, value, is_label_show=True, is_legend_show=True, legend_top='bottom') ) map_data = [("广东", 104), ("湖南", 71), ("北京", 50), ("上海", 50)] map = ( Map() .add("销量", map_data, "china") .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="地图"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(), ) ) custom = "" grid = ( Grid() .add(bar, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="5%", pos_top="5%", width="30%", height="40%")) .add(line, grid_opts=opts.GridOpts(pos_right="5%", pos_top="5%", width="30%", height="40%")) .add(pie, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="35%", pos_top="10%", width="30%", height="80%")) .add(map, grid_opts=opts.GridOpts(pos_right="5%", pos_bottom="5%", width="30%", height="40%")) .add_js_funcs(custom) ) grid.render("123.html") 为什么pie和map图位置都在网页最中间

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