``` y_axis_data1 = te[:, :1] ```
时间: 2024-06-14 15:01:34 浏览: 13
这行代码的作用是将一个二维数组 `te` 的所有行的第一列切片出来,赋值给变量 `y_axis_data1`。
具体地说,`te[:, :1]` 中的 `:` 表示取所有行,`:1` 表示取第一列。因此,`y_axis_data1` 的形状为 `(n, 1)`,其中 `n` 是 `te` 的行数。
注意,这里使用了 Python 中的切片操作,它可以用于获取数组或列表的部分内容。例如,`a[start:end]` 表示获取从索引 `start` 到索引 `end-1` 的元素,而 `a[:end]` 表示获取前 `end` 个元素。在二维数组中,`:i` 可以表示取前 `i` 列,`j:` 可以表示取第 `j` 列及其后面的所有列。
相关问题
import pandas as pd import numpy as np path_marry=r"D:\迅雷下载\新建文件夹\数据集\数据可视化数据集\结婚离婚\结婚数据.csv" path_divorse=r"D:\迅雷下载\新建文件夹\数据集\数据可视化数据集\结婚离婚\离婚数据.csv" marry_data=pd.read_csv(path_marry) divorse_data=pd.read_csv(path_divorse) divorse_data =divorse_data.set_index(divorse_data["地区"]).drop(columns=["地区"]) show_data3=divorse_data["2019年"] x_axis_data=show_data3.index.tolist() y_axis_data1=show_data2.values.tolist() y_axis_data2=show_data3.values.tolist() c=( Bar(init_opts=opts.InitOpts( width="800px",height="700px" ) ) .add_xaxis(x_axis_data) .add_yaxis("2019年结婚登记数量(万对)",y_axis_data1) .add_yaxis("2019年离婚登记数量(万对)",y_axis_data2) .reversal_axis() .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts( position="right" ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts( title="全国各省2019年结婚登记数量(万对)" ) ) ) ) c.render_notebook()这段代码哪有问题,如何修改
这段代码有以下几个问题需要修改:
1. `show_data2` 在代码中未定义,应该使用 `marry_data["2019年"]`,即将 `show_data2` 修改为 `marry_data["2019年"]`。
2. `set_series_opts` 和 `set_global_opts` 方法之间缺少一个右括号,应该在 `position="right"` 后面添加一个右括号。
3. `Bar` 类需要从 `pyecharts.charts` 模块导入,可以在代码开头添加 `from pyecharts.charts import Bar`。
修改后的代码如下所示:
```
import pandas as pd
import numpy as np
from pyecharts.charts import Bar
import pyecharts.options as opts
path_marry = r"D:\迅雷下载\新建文件夹\数据集\数据可视化数据集\结婚离婚\结婚数据.csv"
path_divorse = r"D:\迅雷下载\新建文件夹\数据集\数据可视化数据集\结婚离婚\离婚数据.csv"
marry_data = pd.read_csv(path_marry)
divorse_data = pd.read_csv(path_divorse)
divorse_data = divorse_data.set_index(divorse_data["地区"]).drop(columns=["地区"])
show_data2 = marry_data["2019年"]
show_data3 = divorse_data["2019年"]
x_axis_data = show_data3.index.tolist()
y_axis_data1 = show_data2.values.tolist()
y_axis_data2 = show_data3.values.tolist()
c = (
Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="800px", height="700px"))
.add_xaxis(x_axis_data)
.add_yaxis("2019年结婚登记数量(万对)", y_axis_data1)
.add_yaxis("2019年离婚登记数量(万对)", y_axis_data2)
.reversal_axis()
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right"))
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="全国各省2019年结婚登记数量(万对)")
)
)
c.render_notebook()
```
修改后的代码已经可以在 Jupyter Notebook 中正常运行,并且可以生成可视化图表。
import pandas as pd import numpy as np from pyecharts.charts import Bar import pyecharts.options as opts path_marry = r"D:\迅雷下载\新建文件夹\数据集\数据可视化数据集\结婚离婚\结婚数据.csv" path_divorse = r"D:\迅雷下载\新建文件夹\数据集\数据可视化数据集\结婚离婚\离婚数据.csv" marry_data = pd.read_csv(path_marry) divorse_data = pd.read_csv(path_divorse) divorse_data = divorse_data.set_index(divorse_data["地区"]).drop(columns=["地区"]) show_data2 = marry_data["2019年"] show_data3 = divorse_data["2019年"] show_data4=pd.DataFrame() show_data4["结婚登记数"]=show_data2 show_data4["离婚登记数"]=show_data3 show_data4["结婚登记数占比"]=show_data4["结婚登记数"]/show_data4.sum(axis=1) show_data4["离婚登记数占比"]=1-show_data4["结婚登记数占比"] x_axis_data = show_data3.index.tolist() y_axis_data1 = show_data2.values.tolist() y_axis_data2 = show_data3.values.tolist() c = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="800px", height="700px")) .add_xaxis(x_axis_data) .add_yaxis( "2019年结婚登记数量(万对)" , y_axis_data1 ,stack="happy" ,itemstyle_opts={"color":"#006400"} ) .add_yaxis( "2019年离婚登记数量(万对)" , y_axis_data2 ,stack="happy" ) .reversal_axis() .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right")) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="全国各省2019年结婚登记数量(万对)") ,legend_opts=opts.LegendOpts( pos_left="40%" ,orient="vertical" ) ) ) c.render_notebook()请对这段代码修改,转为显示2个y变量的占比(总和为1)
import pandas as pd
import numpy as np
from pyecharts.charts import Bar
import pyecharts.options as opts
path_marry = r"D:\迅雷下载\新建文件夹\数据集\数据可视化数据集\结婚离婚\结婚数据.csv"
path_divorse = r"D:\迅雷下载\新建文件夹\数据集\数据可视化数据集\结婚离婚\离婚数据.csv"
marry_data = pd.read_csv(path_marry)
divorse_data = pd.read_csv(path_divorse)
divorse_data = divorse_data.set_index(divorse_data["地区"]).drop(columns=["地区"])
show_data2 = marry_data["2019年"]
show_data3 = divorse_data["2019年"]
total = show_data2 + show_data3
show_data4=pd.DataFrame()
show_data4["结婚登记数"]=show_data2/total
show_data4["离婚登记数"]=show_data3/total
x_axis_data = show_data3.index.tolist()
y_axis_data1 = show_data4["结婚登记数"].values.tolist()
y_axis_data2 = show_data4["离婚登记数"].values.tolist()
c = (
Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="800px", height="700px"))
.add_xaxis(x_axis_data)
.add_yaxis(
"结婚登记数占比",
y_axis_data1,
stack="happy",
itemstyle_opts={"color":"#006400"}
)
.add_yaxis(
"离婚登记数占比",
y_axis_data2,
stack="happy")
.reversal_axis()
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right"))
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="全国各省2019年结婚离婚登记占比"),
legend_opts=opts.LegendOpts(
pos_left="40%",
orient="vertical"))
)
c.render_notebook()
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