import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import Radar import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_excel("C:/Users/aptx0/Desktop/PF/TEXT/ZJ.xlsx") # 获取系统标签 hero = df['系统'] # 获取分数数据 scores = df[['等保分数', '供应链分数', '关基分数', '数据分数', '双新分数', '业务分数', '终端分数']].values.tolist() # 创建雷达图对象 radar = Radar() # 设置雷达图的指标 radar.add_schema( schema=[ opts.RadarIndicatorItem(name="等保分数"), opts.RadarIndicatorItem(name="供应链分数"), opts.RadarIndicatorItem(name="关基分数"), opts.RadarIndicatorItem(name="数据分数"), opts.RadarIndicatorItem(name="双新分数"), opts.RadarIndicatorItem(name="业务分数"), opts.RadarIndicatorItem(name="终端分数"), ] ) # 添加每个系统的数据 for i in range(len(hero)): radar.add( series_name=hero[i], data=[scores[i]], linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="4992ff"), ) # 设置图表样式 radar.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) radar.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="Radar-多例模式"), legend_opts=opts.LegendOpts(), ) # 渲染图表 radar.render("basic_radar_chart.html") # 设置单例模式 radar.set_global_opts( legend_opts=opts.LegendOpts(selected_mode="single"), title_opts=opts.TitleOpts(title="Radar-单例模式"), ) # 渲染图表 radar.render("radar_selected_mode.html")

这段代码是用来生成雷达图的。首先，它使用pandas库读取了一个Excel文件，然后获取了系统标签和分数数据。接着，创建了一个雷达图对象，并设置了雷达图的指标。然后，使用一个循环将每个系统的数据添加到雷达图中。最后，设置了图表的样式，并渲染成HTML文件。

其中，第一个雷达图是多例模式，可以同时选择多个系统进行展示；第二个雷达图是单例模式，只能选择一个系统进行展示。

你可以根据需要修改数据和样式，并使用`radar.render`方法渲染成不同的HTML文件。

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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

这段代码主要是导入了一些 pyecharts 中使用到的 options 和 charts 模块，以及一些工具类的 JsCode。其中，Line 表示折线图，AxisTickOpts 表示坐标轴刻度线的相关配置。通过这些导入的类和工具，我们可以使用 pyecharts 来进行数据可视化，例如生成折线图等。

利用这些包绘制图import asyncio from aiohttp import TCPConnector, ClientSession import random import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import Scatter3D

这段代码导入了一些 Python 库和模块，其中包括 `asyncio`、`aiohttp`、`random`、`pyecharts`。它们的作用分别是：

- `asyncio`：Python 的异步 I/O 库，提供了事件循环、协程、任务等机制，可以编写高效的异步代码。
- `aiohttp`：基于 asyncio 实现的 HTTP 客户端和服务器，可以进行异步网络通信。
- `random`：Python 的随机数生成模块，可以生成随机数、随机序列等。
- `pyecharts`：一个 Python 的数据可视化库，提供了各种图表类型，可以生成交互式的图表。

这段代码还导入了 `Scatter3D` 类型的图表，可以用于绘制三维散点图。绘制图表的过程需要根据具体的数据和需求进行相应的配置和调用。