.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, formatter='{b}: {c}'))

时间: 2024-04-02 16:36:27 浏览: 21
这是一个关于设置图表系列选项的代码片段,具体含义如下: - `.set_series_opts()`: 设置系列选项 - `label_opts=`: 设置标签选项 - `opts.LabelOpts()`: 创建一个标签选项对象 - `is_show=True`: 显示标签 - `formatter='{b}: {c}'`: 格式化标签内容为数据项的名称和数值。其中,`{b}`表示数据项名称,`{c}`表示数据项数值。 这段代码的作用是在图表中显示每个数据项的名称和数值。
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pie.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}:{d}%"))

Null is a term used to indicate the absence of a value or an empty state. In computing, null is often used to represent a missing or undefined value, such as the absence of a variable or the lack of data in a database field. Null can also refer to a zero value or a placeholder value used to indicate that a value has not yet been assigned. In programming languages, null is often represented as a keyword or a special value that can be checked for and handled by the program.

Bar() .add_xaxis(name[::-1]) .add_yaxis("销售量", values[::-1]) .reversal_axis() .set_series_opts( label_opts=opts.LabelOpts(formatter='{b}:{c}', is_show=False ),

这段代码的作用是: 1. 调用 pyecharts 库中的 Bar 类,创建一个柱状图对象。 2. 调用 add_xaxis() 方法,将前面获取的名称列表 name 反转后作为 x 轴的数据。 3. 调用 add_yaxis() 方法,将前面获取的销量列表 values 反转后作为 y 轴的数据,并设置系列名称为“销售量”。 4. 调用 reversal_axis() 方法,将 x 轴和 y 轴进行反转,即将 x 轴变成竖直方向,y 轴变成水平方向。 5. 调用 set_series_opts() 方法,设置系列的一些选项,包括标签格式化选项、是否显示标签等。 其中,label_opts 参数中的 formatter='{b}:{c}' 表示将标签格式化为“名称:销量”的形式,is_show=False 表示不显示标签。

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from pyecharts.charts import Bar, Line, Pie, Map, Scatter from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Grid # 数据准备 x_data = ["Mon", "Tue", "Wed", "Thu", "Fri", "Sat", "Sun"] y_data1 = [820, 932, 901, 934, 1290, 1330, 1320] y_data2 = [50, 60, 70, 80, 90, 100, 110] y_data3 = [200, 300, 400, 500, 600, 700, 800] y_data4 = [400, 500, 600, 700, 800, 900, 1000] y_data5 = [300, 400, 500, 600, 700, 800, 900] y_data6 = [100, 200, 300, 400, 500, 600, 700] bar = ( Bar() .add_xaxis(x_data) .add_yaxis("销量", y_data1) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="柱状图"), legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="日期"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="销量"), ) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{c}")) ) line = ( Line() .add_xaxis(x_data) .add_yaxis("访问量", y_data2, is_smooth=True) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="折线图"), legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="日期"), yaxis_opts=opts.AxisOpts( name="访问量", splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True), axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=True), ), ) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{c}")) ) pie = ( Pie() .pie = Pie("客户性别比例", "好友总人数:350", title_pos="center") .pie.use_theme("dark") .pie.add('', attr, value, is_label_show=True, is_legend_show=True, legend_top='bottom') ) map_data = [("广东", 104), ("湖南", 71), ("北京", 50), ("上海", 50)] map = ( Map() .add("销量", map_data, "china") .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="地图"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(), ) ) custom = "" grid = ( Grid() .add(bar, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="5%", pos_top="5%", width="30%", height="40%")) .add(line, grid_opts=opts.GridOpts(pos_right="5%", pos_top="5%", width="30%", height="40%")) .add(pie, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="35%", pos_top="10%", width="30%", height="80%")) .add(map, grid_opts=opts.GridOpts(pos_right="5%", pos_bottom="5%", width="30%", height="40%")) .add_js_funcs(custom) ) grid.render("123.html") 为什么pie和map图位置都在网页最中间

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