from pyecharts.globals import ThemeType是什么意思

时间: 2024-01-25 09:03:40 浏览: 169
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解决pyecharts运行后产生的html文件用浏览器打开空白

`from pyecharts.globals import ThemeType` 表示从 `pyecharts.globals` 模块中导入 `ThemeType`。`ThemeType` 是一个枚举类型，用于指定图表的主题样式。在 Pyecharts 中，可以通过设置主题样式来改变图表的颜色、字体等方面的样式。常用的主题包括 `Light`、`Dark`、`Chalk`、`Essos` 等。例如，使用 `pyecharts.init()` 函数初始化 Pyecharts 后，可以通过设置 `theme=ThemeType.LIGHT` 来将主题设置为 Light 主题。
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from pyecharts.globals import ThemeType list2, list3 = {...} # 数据列表 c = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT)) .add_xaxis([1, 2, 3, 4, 5]) # x轴数据 .add_yaxis("product1", list2...

from pyecharts import options as opts from pyecharts.globals import ThemeType from pyecharts.globals import SymbolType from pyecharts.commons.utils import JsCode 解释这段代码

from pyecharts.globals import ThemeType 的意思是从 Pyecharts 库中的 globals 模块中导入 ThemeType 类。ThemeType 是一个枚举类，用于设置图表主题。 from pyecharts.globals import SymbolType 的意思是从...

mport requests from lxml import etree import csv import time import pyecharts from pyecharts import options as opts from pyecharts.options import * #导入的是一个模块中的所有类 from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.globals import ThemeType from bs4 import BeautifulSoup from selenium.webdriver import Chrome

这段代码导入了以下模块： ... ... - csv：用于读写 CSV 文件。...- pyecharts：一个基于 Python 的数据可视化库。 - Bar：用于生成柱状图。 - ThemeType：用于设置图表主题。 - Chrome：用于操作 Chrome 浏览器。

from pyecharts.charts import Line from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.charts import Pie from pyecharts.charts import Grid from pyecharts import options as opts # 柱状图 from pyecharts.charts import Bar from pyecharts import options as opts bar=Bar() bar.add_xaxis(["衬衫","毛衣","领带","裤子","风衣","高跟鞋","袜子"]) bar.add_yaxis("商家A",[120,56,28,98,129,28,107]) bar.add_yaxis("商家B",[60,140,153,145,160,70,54]) bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="商家A和商家B销售情况柱状图")) bar.render() # 折线图 from pyecharts.charts import Line from pyecharts import options as opts from pyecharts.globals import ThemeType,RenderType x_data=['1月','2月','3月','4月','5月','6月'] y_data1=[2,4.9,7,23.2,25.6,76.7] y_data2=[2.6,5.9,9,26.4,28.7,70.7] y_data3=[2,2.2,3.3,4.5,6.3,10.2] line=( Line() .add_xaxis(x_data) .add_yaxis('蒸发量',y_data1) .add_yaxis('降水量',y_data2) .add_yaxis('平均温度',y_data3) ) line.render("zhexiantu.html") # 饼图 from pyecharts.faker import Faker from pyecharts.charts import Pie import pyecharts.options as opts Faker.choose() Faker.values() list(zip(Faker.choose(),Faker.values())) pie=( Pie() .add('',[list(x) for x in zip(["衬衫","毛衣","领带","裤子","风衣","高跟鞋","袜子"],[120,56,28,98,129,28,107])],center=[450,300],radius=[0,100]) ) pie.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='销售情况饼图',subtitle='商家A')) pie.render() # 多图布局 grid=( Grid() .add(bar,grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="70%")) .add(line,grid_opts=opts.GridOpts(pos_right="70%")) .add(pie,grid_opts=opts.GridOpts(pos_bottom="80%")) ) grid.render("2102010216-刘云龙.html")换成matplotlib和pandas

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # 柱状图 df_bar = pd.DataFrame({ '商品': ["衬衫","毛衣","领带","裤子","风衣","高跟鞋","袜子"], '商家A': [120,56,28,98,129,28,107], '商家B': [60,...

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。

from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.commons.utils import JsCode from pyecharts.globals import ThemeType list2 = [ {"value": 12, "percent": 12 / (12 + 3)}, {"value": 23, "percent": 23 / (23 + 21)}, {"value": 33, "percent": 33 / (33 + 5)}, {"value": 3, "percent": 3 / (3 + 52)}, {"value": 33, "percent": 33 / (33 + 43)}, ] list3 = [ {"value": 3, "percent": 3 / (12 + 3)}, {"value": 21, "percent": 21 / (23 + 21)}, {"value": 5, "percent": 5 / (33 + 5)}, {"value": 52, "percent": 52 / (3 + 52)}, {"value": 43, "percent": 43 / (33 + 43)}, ] c = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT)) .add_xaxis([1, 2, 3, 4, 5]) .add_yaxis("product1", list2, stack="stack1", category_gap="50%") .add_yaxis("product2", list3, stack="stack1", category_gap="50%") .set_series_opts( label_opts=opts.LabelOpts( position="right", formatter=JsCode( "function(x){return Number(x.data.percent * 100).toFixed() + '%';}" ), ) ) .render("stack_bar_percent.html") )这个代码执行了没反应

这段代码给出了一个绘制堆叠柱状图并显示百分比标签的示例，但是在执行这段代码时，它只会生成一个HTML文件(stack_bar_percent.html)，并不会显示任何输出...你还需要确保已经安装了pyecharts和pandas等必要的依赖库。

from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.globals import ThemeType net_data=data1.query('Country=="Netherlands" and Quantity>0').groupby(data1['InvoiceDate'] .dt.strftime('%Y-%m'))['Price'].sum().reset_index() eire_data=data1.query('Country=="EIRE" and Quantity>0').groupby(data1['InvoiceDate'] .dt.strftime('%Y-%m'))['Price'].sum().reset_index() bar = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='1000px',height='600px')) .add_xaxis(list(net_data['InvoiceDate'])) .add_yaxis("荷兰", list(net_data['Price'])) .add_yaxis("爱尔兰", list(eire_data['Price'])) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="荷兰与爱尔兰每月销售情况对比"),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()加上注释

好的，这段代码使用 pyecharts 库绘制了荷兰与爱尔兰每月销售情况的对比柱状图。 python # 从数据集中选出荷兰每月销售额数据 net_data = data1.query('Country=="Netherlands" and Quantity>0').groupby(data1...

from pyecharts.charts import EffectScatter from pyecharts.components import Table from pyecharts import options as opts from pyecharts.globals import CurrentConfig, NotebookType CurrentConfig.NOTEBOOK_TYPE = NotebookType.JUPYTER_LAB import pandas as pd from pyecharts.globals import ThemeType if __name__ == '__main__': user_info = pd.read_csv('user_info.txt', delimiter='\t') # 统计用户年龄和性别分布 age_sex_count = user_info.groupby(['age', 'sex']).size().reset_index(name='count') # 将数据处理成可用于绘制小提琴图的格式 data = [] sexes = ['M', 'F'] for sex in sexes: age_count = [ {'name': str(age), 'value': count} for age, count in age_sex_count.loc[age_sex_count['sex'] == sex, ['age', 'count']].values ] data.append(age_count) # 使用 EffectScatter 绘制小提琴图 violin_chart = ( EffectScatter(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT)) .add_xaxis(['男性', '女性']) .add_yaxis("", data) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='用户年龄和性别分布'), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_piecewise=True, pieces=[ {'min': 0, 'max': 50, 'label': '0~50', 'color': '#7f1818'}, {'min': 50, 'max': 100, 'label': '50~100', 'color': '#e7ba52'}, {'min': 100, 'max': 150, 'label': '100~150', 'color': '#6a9f2a'}, {'min': 150, 'max': 200, 'label': '150~200', 'color': '#0065c4'}, ]), toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True, orient='vertical', pos_left='right', feature={ 'saveAsImage': {'title': '保存'} }) ) ) # 添加表格 table_data = age_sex_count.sort_values(by=['age', 'sex']).reset_index(drop=True) table = ( Table() .add(headers=table_data.columns.tolist(), rows=table_data.values.tolist()) .set_global_opts( title_opts=opts.ComponentTitleOpts(title='用户年龄和性别分布表格', subtitle=''), toolbox_opts=opts.ToolboxOpts( is_show=True, orient='vertical', pos_left='right', feature={ 'saveAsImage': {'title': '保存'} } ) ) ) # 将小提琴图和表格组成一个页面 page = ( violin_chart .overlap(table) .render('d.html') )

这段代码的主要功能是读取一个用户信息的数据文件，统计用户年龄和性别的分布情况，并绘制成小提琴图和表格两种可视化方式，最后将它们组合成一个页面并保存为 HTML 文件。具体的实现过程如下： ...

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')) .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')) ) 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=1200, height=1200)使用此代码画词云图，为什么在页面中除了标题其他都不显示，怎么改正

from pyecharts.globals import ThemeType from pyecharts.globals import SymbolType # 设置主题和字体 c = ( WordCloud(init_opts=opts.InitOpts(width='800px', height='600px', theme=ThemeType.ROMANTIC)) ....

pyecharts2.0.3中有ThemeType吗

from pyecharts.globals import ThemeType #选择CHALK主题 bar = Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.CHALK)) #选择WESTEROS主题 bar = Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.WESTEROS)) ...

module 'pyecharts.options' has no attribute 'TimelineOpts'

from pyecharts.globals import ThemeType from pyecharts import options as opts # 在使用Timeline等opts之前需要设置主题 opts.set_global_opts(theme=ThemeType.MACARONS) 然后您可以使用TimelineOpts： ...

pyecharts name 'ThemeType' is not defined

这个错误通常发生在使用 pyecharts 绘制图表时，导入了 ...from pyecharts.globals import ThemeType 这样就可以正确导入 ThemeType 枚举类型了。如果还有其他的依赖库没有导入，也可以根据错误提示逐个导入。

pyecharts教程

from pyecharts.globals import ThemeType bar = Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT)) bar.add_xaxis(cities) bar.add_yaxis("人口数量", populations) bar.set_global_opts(title_opts=opts....

pyecharts overlap

from pyecharts.globals import ThemeType from pyecharts.charts import Overlap # 创建一个空的Overlap对象 overlap = Overlap() # 创建饼图 pie = ( Pie() .add( "", [list(z) for z in zip(Faker.choose()...

使用Pyecharts读取test1.xls表中数据展示如图所示效果，要求柱状的颜色为渐变填充。

from pyecharts.globals import ThemeType # 读取数据 df = pd.read_excel('test1.xls') # 创建Bar对象 bar = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT)) .add_xaxis(df['name'].tolist()) .add_...

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from pyecharts.globals import ThemeType # 创建 K 线图对象 kline = Kline(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT)) # 添加 K 线数据 kline.add_xaxis(["2021-01-01", "2021-01-02", "2021-01-03", ...

怎么导入pyecharts

from pyecharts.globals import ChartType, ThemeType 其中，options模块提供了各种图表的配置选项，charts模块包含了各种图表类型的类，faker模块提供了一些虚假数据用于测试，globals模块包含了一些...
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