c = ( 9. Bar() 10. .add_xaxis(x_data) 11. .add_yaxis("视频播放量", y_data) 12. .reversal_axis() 13. .set_series_opts(label_opts = opts.LabelOpts(position = "right")) 14. .set_global_opts(title_opts = opts.TitleOpts(title = "视频播放量")) 15. # .render("bar_reversa

时间: 2024-04-16 16:25:33 浏览: 15
这段代码是用于创建一个反向坐标轴的柱状图,并设置了标题为"视频播放量"。其中,9行代码创建了一个Bar对象,10行代码设置了x轴数据,11行代码设置了y轴数据并指定了标签为"视频播放量",12行代码将坐标轴反转,13行代码设置了数据系列的标签选项,将标签位置设置在右侧,14行代码设置了图表的全局选项,包括标题选项。最后一行代码是注释掉的,可能是用于生成图表文件的代码(render方法)。
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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)" ) ) ) )这段代码怎么修改

这段代码缺少一个右括号,可以在 `position="right"` 后面添加一个右括号即可。此外,代码中定义了一个变量 `c`,但是没有使用,您可以将 `c` 在代码末尾的括号后面添加 `.render("文件名.html")` 来生成可视化图表并保存到本地文件中。例如: ``` 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)") ) .render("文件名.html") ) ``` 其中,`文件名.html` 是您想要保存的文件名,可以根据实际情况修改。

如何把柱子变成红色bar = (Bar() .add_xaxis(Starring.index.tolist()) .add_yaxis('主演作品数量TOP15', filmmaker.values.tolist(), itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color='red')) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='主演作品数量', title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts()), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='上映数量', axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value}部")), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='主演', axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=45, interval=0))) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="top")) ) bar.render_notebook()

可以在 itemstyle_opts 中设置颜色参数来将柱子变成红色: ``` bar = ( Bar() .add_xaxis(Starring.index.tolist()) .add_yaxis( '主演作品数量TOP15', filmmaker.values.tolist(), itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color='#FF0000') # 红色 ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='主演作品数量', title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts()), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='上映数量', axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value}部")), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='主演', axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=45, interval=0)) ) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="top")) ) bar.render_notebook() ``` 其中,color 参数可以接受十六进制颜色值、RGB 值、颜色名称等格式,可以根据需要进行调整。

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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)

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