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：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Pie

# 创建一个Pie图表实例
pie = Pie()

# 设置图表的全局选项，包括标题的样式
pie.set_global_opts(
    title_opts=opts.TitleOpts(
        title="Pass Rate",
        title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#3398DB")  # 在这里设置字体颜色为 "#3398DB"
    )
)

# 其他配置和渲染图表的代码...

在这个例子中，`TextStyleOpts`类被用来定义标题文本的样式，并且通过`color`参数设置了字体颜色为蓝色（"#3398DB"）。你可以将`"#3398DB"`替换成你希望的颜色值。

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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}' + '<br/>' + '{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 中的 Pie 类创建饼图，设置数据源和参数，最后调用 render 方法生成 html 文件。

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，统计每个范围的数量。接着，使用 Pyecharts 中的 Pie 类来创建一个饼状图，设置数据系列、半径、标题、图例等参数，最后将饼状图渲染到模板文件 `salary_pie_chart.html`。