解释代码Bar(opts.InitOpts(width="300px",height="300px",bg_color=color)) .add_xaxis(label) .add_yaxis('确诊人数',data) .reversal_axis() .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right"),itemstyle_opts = opts.ItemStyleOpts(color='#07737A')) .

时间: 2023-06-09 12:07:35 浏览: 90
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simple_opts.sh:简单的 Bash 选项解析器

该代码是使用pyecharts库绘制柱状图的代码。其中opts.InitOpts设置初始参数，如图表宽度、高度和背景颜色等。add_xaxis用于添加横坐标标签，label为标签列表。add_yaxis用于添加纵坐标数据，'确诊人数'为条目名称，data为数据列表。reversal_axis用于设置纵横坐标轴互换位置。set_series_opts用于设置系列参数，如标签位置和图形样式等。其中，label_opts用来设置标签位置为右侧，itemstyle_opts用来设置图形颜色。
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59804063pinlvguji.rar_EMD_EMD 程序_emd 降噪_imf_降噪emd

％ 语法 ％ IMF = EMD(X) ％ IMF = EMD(X,..., Option_name ,Option_value,...) ％ IMF = EMD(X,OPTS) ％ [IMF,ORT,NB_ITERATIONS] = EMD(...) (This is annotated in Chinese EMD procedures, very good. Syntax ...

解释代码：Line(opts.InitOpts(width= "300px",height="300px",bg_color=color))

这行代码是在创建一个实例对象，用于控制画布的大小和背景颜色。...width和height分别表示画布的宽度和高度，bg_color表示画布的背景颜色。在这个例子中，创建了一个宽度和高度都为300像素，背景颜色为color的画布。

解释代码：map = Map(opts.InitOpts(width= "300px",height="300px",bg_color=color))

Map() 是 pyecharts 库中的一个类，opts.InitOpts() 是 Map() 类的一个参数，它包含 width、height 和 bg_color 等属性，用于指定地图的一些基本设置。最后，将 opts.InitOpts() 对象传递给 Map() 类的构造函数，...

bar = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="1600px",height='600px')) .add_xaxis(x_axis) .add_yaxis('词频',y_axis) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="分词前50"),legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False)) ) bar.render_notebook()

这里的 opts.InitOpts(width="1600px", height="600px") 设置了图表的宽度为 1600 像素，高度为 600 像素。 2. 然后，使用 add_xaxis 方法设置 x 轴的数据，这里的 x_axis 是一个包含 x 轴数据的列表。 3. 使用 ...

def showBar2(): brand, xiaoliang = findGoodRate() # 获取柱状图的 xy 坐标的数据 c = ( Bar() ) c = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts( width='1200px', height='800px')) .add_xaxis(brand) .add_yaxis("销量", xiaoliang) .set_global_opts(yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="销量"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="品牌", axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=30)), datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(type_='slider', range_start=0, range_end=30)) ) return c

findGoodRate() 函数来获取柱状图的 x 和 y 坐标数据，然后使用 Bar() 类创建一个柱状图对象，使用 add_xaxis() 方法设置 x 轴数据，使用 add_yaxis() 方法设置 y 轴数据，使用 set_global_opts() 方法...

解释代码：Line(opts.InitOpts(width= "300px",height="300px",bg_color=color)) .add_xaxis(list(df_chinaDaily["date"])) .add_yaxis("confirm", np.around(np.array(df_chinaDaily["confirm"])/10000,2))

这段代码是在使用 echarts 绘制图表，其中 Line 是图表类型，opts.InitOpts 是用于设置图表初始化参数的类，width 和 height 分别设置了图表的宽度和高度，bg_color 设置了图表的背景颜色。add_xaxis 和 add_yaxis ...

idx = 9 def line_base() -> Line: global idx line = ( Line(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType. WHITE))#init_opts=opts.InitOpts(width="200px", height="500px") .add_xaxis(["{}".format(i) for i in range(idx)]) .add_yaxis( series_name="", y_axis=[randrange(50, 80) for _ in range(idx)], is_smooth=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), ) .set_global_opts( #title_opts=opts.TitleOpts(title="动态数据"), #legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="10%"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value"), ) ) idx = idx + 1 return line

这段代码定义了一个函数，函数名为line_base。它的返回值是一个Line类型的对象。global idx表示使用全局变量idx，line为一个元组，其中包含了一个初始化选项，主题为白色。Line类是一个用于绘制折线图的类。

def showPoint(): brand,C_brand = findCountBrand() c = ( Scatter(init_opts=opts.InitOpts( width='1500px', height='800px')) .add_xaxis(brand) .add_yaxis("品牌数量", C_brand) .set_global_opts( visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=150), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name_rotate=60, axislabel_opts={"rotate": 30}) ) ) return c

然后，使用 add_xaxis 和 add_yaxis 方法将品牌和品牌数量添加到散点图中。最后，使用 set_global_opts 方法设置了一个最大值为 150 的视觉映射选项和一些坐标轴选项。函数返回生成的散点图对象。

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

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) ....

解释这段代码，bar=( Bar(init_opts=opts.InitOpts(height='500px',width='1000px',theme='dark')) .add_xaxis(counts.index.tolist()) .add_yaxis( '出版社书籍数量', counts.values.tolist(), label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True,position='top'), itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts( color=JsCode("""new echarts.graphic.LinearGradient( 0, 0, 0, 1,[{offset: 0,color: 'rgb(255,90,71)'}, {offset: 1,color: 'rgb(32,178,170)'}]) """ ) ) ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts( title='各个出版社书籍数量柱状图'), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='书籍名称', type_='category', axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=90), ), yaxis_opts=opts.AxisOpts( name='数量', min_=0, max_=29.0, splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True,linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(type_='dash')) ), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger='axis',axis_pointer_type='cross') ) .set_series_opts( markline_opts=opts.MarkLineOpts( data=[ opts.MarkLineItem(type_='average',name='均值'), opts.MarkLineItem(type_='max',name='最大值'), opts.MarkLineItem(type_='min',name='最小值'), ] ) ) ) bar.render_notebook()

1. Bar(init_opts=opts.InitOpts(height='500px',width='1000px',theme='dark')) 创建一个 Bar 对象，并设置其初始参数，包括图表高度为 500px，宽度为 1000px，主题为 'dark'； 2. .add_xaxis(counts.index.to...

3 = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.WESTEROS)) .add_xaxis(cities) .add_yaxis("3A景区", A3) .add_yaxis("4A景区", A4) .add_yaxis("5A景区", A5) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="各地区景区排名分布"), datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(), opts.DataZoomOpts(type_="inside")], xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='省市名称'), toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='数量') ) )

- Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.WESTEROS)) 表示创建一个柱状图对象，设置图表主题为“Westeros”。 - .add_xaxis(cities) 表示将 cities 列表作为柱状图的 x 轴数据。 - .add_yaxis("3A景区...

解释这段代码ThemeRiver(init_opts=opts.InitOpts(width="1300px", height="600px")) .add( x_data, y_data, label_opts=opts.LabelOpts(font_size = 18), singleaxis_opts=opts.SingleAxisOpts( pos_top="50", pos_bottom="50"#, type_="time" ), ) .set_global_opts( tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="line") )

这段代码是在使用Echarts可视化库中的ThemeRiver图表类型，通过传入参数init_opts来设置图表的初始选项，包括宽度和高度。接着使用add方法向图表中添加数据，其中x_data和y_data分别表示横轴和纵轴的数据，label_...

def create_bar_chart(data): intervals = [[0,50],[50,200],[200,500],[500,1000],[1000,2000],[2000,5000],[5000,10000],[10000,1000000000]] counts = [len([int(x) for x in data if i[0] <= x < i[1]]) for i in intervals] bar_chart = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="1100px", height="400px", )) .add_xaxis([str(i) for i in intervals]) .add_yaxis("Count", counts) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="商品价格区间")) ) bar_chart.set_global_opts( xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="价格区间"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="商品数量") ) return bar_chart bar_charts = [] data = pd.read_csv("res2.csv",header=None)[1].values segments = [data]

3. Bar 类是 pyecharts 库中的柱状图组件，通过 add_xaxis 和 add_yaxis 方法添加数据，通过 set_global_opts 方法设置标题等全局选项。 函数的最后部分： 1. set_global_opts 方法设置了 x 轴和 y 轴的名称。 2. ...

##pyecharts矢量图 from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.faker import Faker from pyecharts import options as opts bar = Bar( init_opts=opts.InitOpts( renderer='svg' )) bar.add_xaxis(Faker.choose()) bar.add_yaxis('销售团队A',Faker.values()) bar.add_yaxis('销售团队B',Faker.values()) bar.set_series_opts(markline_opts=opts.MarkLineOpts( data=[opts.MarkLineItem(type_='max',name='最大值')] ) ) bar.set_global_opts( # 工具箱 toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True, # 显示工具箱 pos_left=700), # 工具箱离容器左侧的距离 # 修改 x 轴字体颜色 xaxis_opts=opts.AxisOpts( axislabel_opts=opts.LabelOpts( color="#000000" ) ) ) bar.render("test8.html") 怎么修改数据标签的字体颜色

init_opts=opts.InitOpts( renderer='svg' ) ) bar.add_xaxis(Faker.choose()) bar.add_yaxis('销售团队A', Faker.values()) bar.add_yaxis('销售团队B', Faker.values()) bar.set_series_opts( markline_opts=...

data2 = data1[data1['Quantity']>0].groupby('Country')['Price'].sum().sort_values(ascending=False).reset_index()怎么让这个数据转换为类似bar = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='1500px',height='400px')) .add_xaxis(sheet2['date'].tolist()) .add_yaxis("死亡人数",sheet2['dead'].tolist()) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="2020年1-2月疫情死亡的变化趋势"),toolbox_opts=opts.ToolboxOpts()) .set_series_opts(markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_='average',name='平均值')])) .set_series_opts(markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_='max',name='最大值'),opts.MarkPointItem(type_='min',name='最小值')])) ) bar.render_notebook()的

Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='1500px', height='400px')) .add_xaxis(data2['Country'].tolist()) .add_yaxis("Price", data2['Price'].tolist()) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=...

import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import Line import pandas as pd import openpyxl from collections import Counter df_tb = pd.read_csv('目的地前15.csv') x=df_tb['地址'].tolist() y=df_tb['累计游玩人数'].tolist() line=( Line(init_opts=opts.InitOpts(width="10000px", height="1000px")) .add_xaxis(x) .add_yaxis(10,y) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="日本前10目的地人数统计"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="景点名称"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="游玩人数(人)") ) ) line.render("目的地前15.html")给这个折线图规定x轴长度

xaxis_opts=opts.AxisOpts( name="景点名称", axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-45, font_size=12) # 设置标签旋转角度和字体大小 ), 其中，rotate 为标签旋转角度，font_size 为标签字体大小，可以...

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")] ) ) .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

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_=...

def predicttem(): df = pd.read_csv('output.csv') qw = df['wind Speed'].tail(30).round(2) line = ( Line(init_opts=opts.InitOpts(width='600px', height='400px', theme=ThemeType.MACARONS)) .add_xaxis(list(qw.index.get_level_values(1))) .add_yaxis(series_name="wind Speed", y_axis=qw, areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5)) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="温度预测折线图")) .render("templates/l1.html") )IndexError: Too many levels: Index has only 1 level, not 2

看起来问题出在这一行代码中：.add_xaxis(list(qw.index.get_level_values(1)))。这里使用了get_level_values()方法来获取索引的值，但是这个方法是为了多层次的索引设计的，而你的索引只有一层。因此，你可以...

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