from faker import Faker

时间: 2023-08-15 11:08:37 浏览: 133
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Faker-PicsumPhotos:用于PHP Faker的picsum.photos提供程序

这是一个Python库，用于生成伪造数据。你可以使用它来生成各种类型的假数据，如姓名、地址、日期、电子邮件地址等。你需要首先安装这个库，可以使用以下命令： ``` pip install Faker ``` 然后，你就可以在你的Python程序中导入这个库并使用它了。例如，以下代码将生成一个随机的英文姓名： ``` import faker fake = faker.Faker() name = fake.name() print(name) ```
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from pyecharts.faker import Faker

I'm sorry, as an AI language model, I don't have the pyecharts module installed, so I cannot import the Faker function from it. However, the Faker library is a Python package that generates fake data ...

from urllib import request, parse import json from faker import Faker class trans(object): def __init__(self): self.url = 'http://fanyi.youdao.com/translate?smartresult=dict&smartresult=rule' def tran(self, text): index = text.find("http") text = text[:index] text = text.replace('\n', '').replace('#', '').replace('RT ', '').replace(':', '') ua = Faker().user_agent() headers = { 'User-Agent': ua, 'Host': 'fanyi.youdao.com', 'Origin': 'http://fanyi.youdao.com', 'Referer': 'http://fanyi.youdao.com/', } # 表单数据 from_data = { 'i': text, 'from': 'UTO', 'to': 'UTO', 'smartresult': 'dict', 'client': 'fanyideskweb', 'doctype': 'json', 'version': '2.1', 'keyfrom': 'fanyi.web', 'action': 'FY_BY_REALTlME' } from_data = parse.urlencode(from_data).encode('utf-8') req = request.Request(self.url, from_data, headers) res = request.urlopen(req).read().decode("utf-8") target = json.loads(res) try: result = target['translateResult'][0][0]['tgt'] except: result = "Translate failed" return result if __name__ == '__main__': Obj = trans() text = "Speed limit 50 kph.\n#COVID19Africa #CoronavirusPandemic\n https://t…" res = Obj.tran(text) print(res) 這個編碼如果要導入從英語翻譯到多種語言怎麼加

from faker import Faker class trans(object): def __init__(self): self.url = 'http://fanyi.youdao.com/translate?smartresult=dict&smartresult=rule' def tran(self, text): index = text.find("http") ...

from pyecharts.faker import Fake

from pyecharts.faker import Fake # 使用 Fake 生成一些假数据 x_data = Fake.choose() y_data = Fake.values() # 创建一个柱状图并添加数据 bar = Bar() bar.add_xaxis(x_data) bar.add_yaxis("商家A", y_data, ...

from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.faker import Faker from pyecharts import options as opts import pandas as pd import openpyxl from collections import Counter df_tb = pd.read_csv('住宿攻略.csv') x=df_tb['name'].tolist() y=df_tb['num'].tolist() bar=( Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="1800px", height="800px")) .add_xaxis(x) .add_yaxis(300,y) ) bar.render("zhusu.html") 给这个柱形图加上横坐标和纵坐标的名称以及标题的代码

from pyecharts.faker import Faker from pyecharts import options as opts import pandas as pd import openpyxl from collections import Counter df_tb = pd.read_csv('住宿攻略.csv') x = df_tb['name']...

from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.faker import Faker c = ( Bar() .add_xaxis(Faker.choose()) .add_yaxis("商家A", Faker.values()) .add_yaxis("商家B", Faker.values()) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-Brush示例", subtitle="我是副标题"), brush_opts=opts.BrushOpts(), ) .render("bar_with_brush.html") )这个代码如何修改，让其在pycharm中显示出可视化图形来

from pyecharts.faker import Faker from pyecharts.render import make_snapshot from snapshot_selenium import snapshot as driver c = ( Bar() .add_xaxis(Faker.choose()) .add_yaxis("商家A", Faker....

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这是一个关于 JavaScript 中使用 faker 库的问题，我可以回答。faker 是一个用于生成假数据的 JavaScript 库，可以用于测试、模拟和演示。通过导入 faker 库，我们可以使用它提供的各种方法来生成假数据，例如生成...

##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 ) bar.render("test8.html") bar.render_notebook() 修改x轴字体颜色

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...

from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Map from pyecharts.faker import Faker import pandas as pd data = pd.read_csv('film.csv') # 处理数据 data['value'] = data['总票房'].str.replace(',', '').str.replace('$', '').astype(float) / 1000 # 将美元符号和千分号去掉，并将数据转换为千美元 c = Map() c.add("阿凡达地区票房排名", [list(z) for z in zip(data['地区'], data['value'],data['排名'])], "world") c.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) c.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="阿凡达播放分布-世界地图"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=500), ) c.render_notebook()它结果报错，说ValueError: too many values to unpack (expected 2)，请修改代码，将这三个数据在图上显示

from pyecharts.faker import Faker import pandas as pd data = pd.read_csv('film.csv') # 处理数据 data['value'] = data['总票房'].str.replace(',', '').str.replace('$', '').astype(float) / 1000 # 将...

from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar, Grid, Line from pyecharts.faker import Faker bar = ( Bar() .add_xaxis(Faker.choose()) .add_yaxis("商家A", Faker.values()) .add_yaxis("商家B", Faker.values()) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Grid-Bar")) ) line = ( Line() .add_xaxis(Faker.choose()) .add_yaxis("商家A", Faker.values()) .add_yaxis("商家B", Faker.values()) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="Grid-Line", pos_top="48%"), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top="48%"), ) ) grid = ( Grid() .add(bar, grid_opts=opts.GridOpts(pos_bottom="60%")) .add(line, grid_opts=opts.GridOpts(pos_top="60%")) .render("grid_vertical.html") )

导入了Faker模块，用于生成随机数据。 然后，代码定义了一个柱状图bar，通过add_xaxis方法添加了x轴数据，通过add_yaxis方法添加了两个系列的y轴数据，最后使用set_global_opts方法设置了图表的全局配置。 接着，...

import { faker } from "@faker-js/faker";

import { faker } from "@faker-js/faker" 是在 Vue 或其他支持 ES6 模块导入的 JavaScript 库中引入 Faker.js 的方式。Faker.js 是一个流行于 Node.js 中的工具，用于生成模拟的数据，如姓名、地址、电子邮件等，...

from pyecharts .faker import Faker from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar,Page,Pie,Timeline #随机获取一组测试数据 tl=Timeline() for i in range(2015,2020): bar=( Bar() .add_xaxis(['昆明','昭通','曲靖','玉溪','普洱','保山','丽江','临沧','楚雄','红河','文山', '西双版纳','大理','德宏','怒江','迪庆']) .add_yaxis("各城市犯罪未遂数量",Faker.values()) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts('时间线轮播柱形图示例'), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="数量）", name_location="center",name_gap=30)) ) tl.add(bar,"{}年".format(i)) tl.render_notebook() 怎么让这个时间轮播图每一年产生不一样的固定的数据

import random tl=Timeline() for i in range(2015,2020): data_list = [random.randint(100, 1000) for _ in range(16)] # 生成随机数据 bar=( Bar() .add_xaxis(['昆明','昭通','曲靖','玉溪','普洱','保山',...

rom faker import Faker fake = Faker() start_date = '2022-01-01' end_date = '2022-12-31' for i in range(100): date = fake.date_between(start_date=start_date, end_date=end_date) print(date)raise ParseError(f"Can't parse date string {value}") faker.providers.date_time.ParseError: Can't parse date string 2022/01/01 以上代码会出现错误

from faker import Faker from datetime import datetime fake = Faker() start_date = datetime.strptime('2022-01-01', '%Y-%m-%d').date() end_date = datetime.strptime('2022-12-31', '%Y-%m-%d').date() ...

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,...
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