textStyle=opts.TextStyle(font_size=20), AttributeError: module 'pyecharts.options' has no attribute 'TextStyle'

时间: 2023-07-24 12:39:41 浏览: 130
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android_textview的属性.zip_android_android 属性

这个错误发生的原因可能是您使用的Pyecharts版本与示例代码中的版本不同。在旧版本中，TextStyle是一个有效的属性，但在新版本中，它可能已被替换为其他属性。您可以尝试使用新版本中的属性替换它，或者升级Pyecharts以解决此问题。您还可以在导入pyecharts.options时使用别名，并在代码中使用别名来避免此错误。例如： ```python from pyecharts import options as opts text_style = opts.LabelOpts(font_size=20) ``` 这样做可以避免使用TextStyle属性，从而避免出现此错误。
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chart.set_global_opts( xaxis_opts=opts.AxisOpts( is_scale=True, axislabel_opts={"rotate":'90'}, splitline_opts=opts.SplitLineOpts( is_show=True, linestyle_opts=opts.LineStyleOpts( type_='dashed')) ), yaxis_opts=opts.AxisOpts( is_scale=True, name='', type_="value", splitline_opts=opts.SplitLineOpts( is_show=True, linestyle_opts=opts.LineStyleOpts( type_='dashed')) ), title_opts=opts.TitleOpts( title=desc, subtitle='👇👇👇', pos_left=title_pos[0], pos_top=title_pos[1], title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts( color='#00BFFF', font_size=16) ), )

set_global_opts是该对象的一个方法，用于设置图表的全局配置。具体来说，该方法接受一个字典参数，包含了x轴、y轴、标题等方面的配置信息。比如，xaxis_opts指定了x轴的配置信息，包括是否按比例尺显示、标签...

word_cloud = ( WordCloud() .add(series_name='评论热词',data_pair=word_cloud_data,word_size_range=[20,200]) .set_global_opts( title_opts = opts.TitleOpts( title='评论热词',title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=23) , tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=True), ) )) word_cloud.render_notebook() TypeError: init() got an unexpected keyword argument 'tooltip_opts'

title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=23) ), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=True) ) ) word_cloud.render_notebook() 请注意，上述的修正仅仅是根据代码片段进行的推测。如果问题...

title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_weight='bold',font_size=16) ),

title_textstyle_opts是一个对象，利用opts.TextStyleOpts来定义标题文字的样式，主要包括两个属性： - font_weight='bold': 设置字体权重为粗体，增加标题的视觉强调效果。 - font_size=16: 设置字体大小...

from pyecharts.charts import WordCloud words=list(total_data['名称'].values) num=list(total_data['名称'].value_counts()) data=[k for k in zip(words,num)] data=[(i,str(j)) for i,j in data] wordcloud=(WordCloud() .add(data_pair=data,word_size_range=[10,100]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts( title='项目名称词云图',title_textstyle_opts= opts.TextStyleOpts(font_size=23)), tooltip_opts=opts.TooltipOpts (is_show=True)) ) wordcloud.render_notebook()

from pyecharts import options as opts # 处理数据 def process_data(data): words = list(data['名称'].values) num = list(data['名称'].value_counts()) data = [(i, str(j)) for i, j in zip(words, num)] ...

def create_map(df): # 绘制地图 value = [i for i in df['line']] attr = [i for i in df['city']] geo = ( Geo() .add_schema(maptype="china", itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="#323c48", border_color="#111")) .add("", [list(z) for z in zip(attr, value)], type_=ChartType.EFFECT_SCATTER, color="white") .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="已开通地铁城市分布情况", pos_top="0", pos_left="center", title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#fff")), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(min_=0, max_=25, textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#fff")), legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False), ) ) geo.render("已开通地铁城市分布情况.html")

具体来说，代码中使用了 pyecharts 的 Geo 类来绘制地图，通过 add_schema 方法来指定地图类型和样式，然后使用 add 方法来添加城市名称和地铁线路数的数据点，最后通过 set_global_opts 方法来设置全局的图表参数，...

def generate_word_cloud(data): word_count = {} for tag in data: if tag in word_count: word_count[tag] += 1 else: word_count[tag] = 1 word_cloud = ( WordCloud() .add(series_name="职位标签", data_pair=list(word_count.items())) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="职位标签词云图", pos_left="center", title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_weight="bold")), graphic_opts=[ opts.GraphicRect( graphic_item=opts.GraphicItem( left=0, top=0, z=0, bounding="raw", origin=[0, 0], ) ), opts.GraphicText( graphic_item=opts.GraphicItem(left="center", top="middle", z=100), ) ], ) ) word_cloud.width = "100%vh" word_cloud.height = "100vh" word_cloud.render('templates/word_cloud_chart.html')

这是一个生成职位标签词云图的 Python 函数，使用了第三方库 WordCloud。它接受一个列表类型的数据参数 data，遍历列表中的每个元素，统计每个元素出现的次数，最终生成一个词频字典 word_count。...

c = ( WordCloud() .add( # 系列名称，用于 tooltip 的显示，legend 的图例筛选。 series_name="热点分析", # 系列数据项，[(word1, count1), (word2, count2)] data_pair=data1, # 单词字体大小范围 word_size_range=[6, 66]) # 全局配置项 .set_global_opts( # 标题设置 title_opts=opts.TitleOpts( title="热点分析", title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=23) ), # 提示框设置 tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=True), ) .render("basic_wordcloud.html") )

这段代码是用 Python 的 pyecharts 库画词云图，其中 WordCloud() 表示创建一个词云图对象，add() 方法添加数据，data_pair 是一个列表，里面包含多个元组，每个元组有两个值，分别是单词和对应的出现次数；...

from pyecharts.charts import WordCloud from pyecharts import options as opts wc = ( WordCloud()# 创建词云图对象 .add(series_name='不同种类商品的销量', # 添加标题 data_pair=list(zip(product_list.index.tolist(),product_list.values.tolist())), word_size_range=[50, 200]) # 指定文字大小，注意如果字体太大可能显示不全 .set_global_opts( # 设置全局参数：标题\字号 title_opts=opts.TitleOpts(title='不同种类商品的销量', title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=23)) ) ) wc.render_notebook()

title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=23)) ) ) wc.render_notebook() 这段代码将创建一个词云图对象，并使用add()方法添加数据和标题，然后使用set_global_opts()方法设置全局参数，最后...

import jieba from collections import Counter from pyecharts.charts import WordCloud from pyecharts import options as opts from pyecharts.globals import ThemeType from pyecharts.globals import SymbolType import collections fp = open('词云图.txt','r',encoding='utf-8') text = fp.read().strip().replace('\n','').replace(' ','') cut_words = list(jieba.cut(text)) stopwords = [line.strip() for line in open('/home/bit/sgdata/停用词.txt','r',encoding='utf-8').readlines()] result = [] for cut_word in cut_words: if cut_word not in stopwords: result.append(cut_word) data = collections.Counter(result) data = data.most_common(300)#词频前300 data word_cloud=( WordCloud(init_opts=opts.InitOpts(width='890px',height='800px',theme=ThemeType.LIGHT)) .add( '词云图', data, word_size_range=[10,200],#字体的大小从10到200 mask_image='/home/bit/sgdata/yezi.jpg', #shape='circle', textstyle_opts=opts.TextStyleOpts( font_family='STCAIYUN.TTF'#字体样式 ) ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts( title='词云图', title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=23), pos_left='5%' ) ) .render('/home/bit/sgdata/wordcloud.html') )在这份代码上加一个可以保存有效词云的代码

你可以在代码最后添加以下代码来保存词云图： python word_cloud.render('有效词云图.html') 这会将词云图保存为一个名为“有效词云图.html”的文件。你可以根据需要更改文件名和路径。

具体解释下这段代码textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_family="cursive"), shape='star')

具体来说，代码中的 textstyle_opts 变量表示文本样式选项，通过设置 font_family="cursive" 参数将文本字体设置为草书体；而 shape 参数则表示图形形状，通过设置为 'star' 来生成一个五角星形状的图形。 ...

from pyecharts.charts import WordCloud from pyecharts.globals import SymbolType,ThemeType from IPython.display import IFrame data4 = data[['户型']].value_counts() # 查看售卖房屋频率较高的小区 c = ( WordCloud(init_opts=opts.InitOpts(width='800px', height='600px', theme=ThemeType.ROMANTIC)) .add(data['户型'], [list(z) for z in zip(data4.index.tolist(), data4.values.tolist())], word_size_range=[20, 80]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='出售房屋数量的各小区', title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=23)), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(formatter='{b}: {c}')) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(font_size=6, font_family='Microsoft YaHei')) ) c.render('D:/爬虫/二手房/广州二手房户型数量的词云图.html') c.render_notebook() print(list(z) for z in zip(data4.index.tolist(), data4.values.tolist())) print('D:/爬虫/二手房/广州二手房户型数量的词云图.html') IFrame("D:/爬虫/二手房/广州二手房户型数量的词云图.html", width=800, height=600)为什么使用此代码网页中只显示标题，没有词云图，可以怎么改正

.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='出售房屋数量的各小区', title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=23)), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(formatter='{b}: {c}')) .set_series_...

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()

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_...

import pandas as pd import numpy as np from pyecharts.charts import Map from pyecharts import options as opts # 读取数据文件 data = pd.read_csv('各省高考人数2.0.csv', encoding='utf-8') maps=( Map(opts.InitOpts(width="1400px",height="700px",theme='westeros')) .add("省份",#系列名称 [list(i) for i in zip (data['省份'],data['人数/万'])], "china", is_map_symbol_show=False,#省份处不显示小红点 ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="2023年各省高考人数",#标题 title_textstyle_opts==optsTextStyleOpts(font_size=20),#字体大小 pos_left='20%', pos_top='5%'),#标题位置 legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),#不显示图例 visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=150.0, is_piecewise=True, split_number=4,#将数据分为四段 range_text=['人数/万',''],#图例显示文字单位 range_color=["#d9ecf2","#a2d5f2","#e8ffc1","#a5ecd7"], pos_left='20%', pos_top='70%', ), )) maps.render("./2023各省高考人数.html")显示positional argument follows keyword argument帮我修改一下程序

title_textstyle_opts==optsTextStyleOpts(font_size=20), 修改为： title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=20), 同时，将以下部分： range_text=['人数/万',''], 修改为： ...

import pandas as pd from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Pie df = pd.read_csv("D:\pythonProject2\eijing_AQI_2018.csv") rank_message = df.groupby(['Quality_grade']) rank_com = rank_message['Quality_grade'].agg(['count']) rank_com.reset_index(inplace=True) rank_com_last = rank_com.sort_values('count', ascending=False) attr = rank_com_last['Quality_grade'] v1 = rank_com_last['count'] pie = ( Pie() .add("空气质量", [list(z) for z in zip(attr, v1)], radius=[80, 180], tooltip_opts=opts.TooltipOpts(textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(align='center'), formatter='{a}' + '
' + '{b}: {c} ({d}%)')) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='2018年北京全年空气质量情况', pos_left='center'), legend_opts=opts.LegendOpts(orient='vertical', pos_top='5%', pos_left='2%'), ) ) pie.render("北京全年空气质量等级占比饼图.html")

这段代码是使用 Python 中的 pandas 和 pyecharts 库绘制北京市 2018 年空气质量情况的饼图。首先使用 pandas 读取 csv 文件，然后按照空气质量等级进行分组统计，得到每个等级对应的数据个数。然后使用 pyecharts ...

salary_ranges = { "10000以下": 0, "10000-50000": 0, "50000-100000": 0, "100000-200000": 0, "200000以上": 0 } # 统计各个薪资范围的数量 for salary in data: # print(data[salary]) annual_salary = classify_salary(salary) if annual_salary is not None: if annual_salary < 10000: salary_ranges["10000以下"] += data[salary] elif 10000 <= annual_salary < 50000: salary_ranges["10000-50000"] += data[salary] elif 50000 <= annual_salary < 100000: salary_ranges["50000-100000"] += data[salary] elif 100000 <= annual_salary < 200000: salary_ranges["100000-200000"] += data[salary] else: salary_ranges["200000以上"] += data[salary] salary_pie = ( Pie() .add( series_name="年薪分布饼状图", data_pair=[(key, value) for key, value in salary_ranges.items()], radius=["40%", "75%"], ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts( title="年薪分布饼状图", pos_left="center", title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_weight="bold"), ), legend_opts=opts.LegendOpts( orient="vertical", pos_top="middle", pos_right="5%", item_width=20, item_height=10, ), ) .set_series_opts( label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}", font_size=12, font_weight="bold") ) ) salary_pie.width = "100%vh" salary_pie.height = "100vh" salary_pie.render('templates/salary_pie_chart.html')

这段代码看起来像是用 Python 的 pyecharts 库来制作一个年薪分布饼状图。首先，定义了一个字典 salary_ranges，其中包含了不同的薪资范围和初始值。然后通过循环遍历数据集，将薪资按照不同范围进行分类，统计每...

pie.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="Pass Rate", title_textstyle_opts= ))怎么设置title_textstyle_opts的字体颜色

在使用Pyecharts的图表设置中，title_textstyle_opts是一个用于设置标题文本样式的选项。当你想要设置标题的字体颜色时，你可以在这个选项中指定color属性。以下是如何设置标题文本颜色的示例代码： python ...

AttributeError: module 'pyecharts.options' has no attribute 'TextStyle'

在较早的版本中，TextStyle被定义在pyecharts.options模块中，但在新版本中已经移动到了pyecharts.globals模块中。 解决方法： 1.升级pyecharts至最新版本。 2.将代码中所有引用pyecharts.options.TextStyle的地方...

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