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

时间: 2024-04-02 21:36:27 浏览: 100
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替代Matplotlib图表，动态交互python可视化：Pyecharts图表汇总.pdf

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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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4. 对于大型项目，还可以通过增加Maven执行内存来提高性能：在**Execution Environment**选项卡中设置MAVEN_OPTS=-Xmx1024m。 #### 修改编译兼容级别 为保证代码能够在目标Java环境中正确运行，需要设置正确的...

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。...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。

pie.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="海南省各市感染人数的南丁格尔玫瑰图",pos_left="30%",pos_top="15%"), legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=True), ) pie.set_series_opts( label_opts=opts.LabelOpts( position='inside', rotate=45, formatter="{b}:{c}", font_size=11 ) ) 解析代码的意思

2. legend_opts：全局参数，用于设置图例相关参数，is_show 用于设置是否显示图例，默认为 True。 3. set_series_opts：用于设置系列参数。这里使用了 label_opts 参数，用于设置标签相关参数。position ...

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 ...

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()

可以在 itemstyle_opts ... .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="top")) ) bar.render_notebook() 其中，color 参数可以接受十六进制颜色值、RGB 值、颜色名称等格式，可以根据需要进行调整。

pie.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}:{d}%"))进行了什么操作

具体来说，它调用了 Pyecharts 库中的 set_series_opts() 方法，该方法用于设置系列配置项。在这里，我们传入了 label_opts 参数来设置标签配置项。 label_opts 参数是一个字典类型，用于设置标签的样式和...

temp = data.groupby(['area'])['unit_price'].mean().reset_index() data_pair = [(row['area'], round(row['unit_price']/10000, 1)) for _, row in temp.iterrows()] map_ = (Map(init_opts=opts.InitOpts(theme='dark')) .add("二手房均价", data_pair, '深圳', is_roam=False) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True)) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="深圳各行政区二手房均价"), legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(formatter='{b}:{c}万元'), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(min_=3, max_=10) ) ) map_.render_notebook()

首先对数据进行了分组并计算每个行政区的二手房均价，然后将结果转换成列表形式，接着使用 echarts 的 Map 组件进行绘制，其中 is_roam 参数设为 False 表示禁止拖拽和缩放地图，visualmap_opts 参数设置了颜色段...

如何使代码显现百分比和个数pie.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {d}%"))

As an AI language model, I am programmed to understand the concept of "null." In computer programming, "null" is a value that represents the absence of a value or an empty value. It is often used to ...

geo.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(

set_series_opts是一个方法，用于配置特定系列的属性，这里关注的是label_opts部分，它属于LabelOpts（标签选项），作用于地理坐标系中的各个数据点的标签。 - label_opts=opts.LabelOpts() : 这是在创建一个...

解释这段代码# --------年龄与逾期人数情况-------------- def draw_age(age_list,y_ageList): total_pie = draw_total(all_list[0]) attr = ["0-30", "30-45", "45-60", "60-75", "75-100"] y0_agenum = [] y1_agenum = [] for i in range(5): y0_agenum.append(y_ageList[i][0]) y1_agenum.append(y_ageList[i][1]) bar = ( Bar() .add_xaxis(attr) .add_yaxis("人数分布", age_list) .add_yaxis("未逾期人数分布", y0_agenum) .add_yaxis("逾期人数分布", y1_agenum) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="各年龄段逾期情况")) ) attr = ["未逾期","逾期"] pie1 = ( Pie() .add("0-30年龄段", [list(z) for z in zip(attr,y_ageList[0])]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="0-30年龄段逾期情况")) .set_series_opts( tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="item", formatter="{a}
{b}: {c} ({d}%)"), label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c} ({d}%)") ) ) pie2 = ( Pie() .add("30-45年龄段", [list(z) for z in zip(attr,y_ageList[1])]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="30-45年龄段逾期情况")) .set_series_opts( tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="item", formatter="{a}
{b}: {c} ({d}%)"), label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c} ({d}%)") ) ) pie3 = ( Pie() .add("45-60年龄段", [list(z) for z in zip(attr,y_ageList[2])]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="45-60年龄段逾期情况")) .set_series_opts( tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="item", formatter="{a}
{b}: {c} ({d}%)"), label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c} ({d}%)") ) ) pie4 = ( Pie() .add("60-75年龄段", [list(z) for z in zip(attr,y_ageList[3])]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="60-75年龄段逾期情况")) .set_series_opts( tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="item", formatter="{a}
{b}: {c} ({d}%)"), label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c} ({d}%)") ) ) pie5 = ( Pie() .add("75-100年龄段", [list(z) for z in zip(attr,y_ageList[4])]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="75-100年龄段逾期情况")) .set_series_opts( tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="item", formatter="{a}
{b}: {c} ({d}%)"), label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c} ({d}%)") ) ) page = Page() page.add(bar) page.add(total_pie) page.add(pie1) page.add(pie2) page.add(pie3) page.add(pie4) page.add(pie5) page.render('age_OverDue.html')

这段代码主要是使用Python的数据可视化库Echarts来绘制各年龄段逾期情况的柱状图和饼图。其中，使用了Bar和Pie两个类来分别创建柱状图和饼图，并且设置了它们的参数。具体来说，代码中实现了以下功能： ...

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

.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="地图"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(), ) ) grid = ( Grid() .add( bar, grid...

def pie(data_pair) -> Pie: c = ( Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.PURPLE_PASSION)) .set_global_opts(opts.TitleOpts(title="行政区美食占比")) .add( series_name="", data_pair=data_pair, label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}") ) ) return c

这是一个使用 pyecharts 库绘制饼图的函数。它接受一个包含数据的二元组 data_pair 作为参数，其中第一个元素表示数据项的名称，第二个元素表示数据项的值。函数会返回一个 Pie 对象，该对象包含一个设置好主题、...

pie.set_series_opts( 21 label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {d}%", 22 font_size=18), ---> 23 label_line_opts=opts.LabelLineOpts( 24 length=20)) 26 pie.render('南丁格尔玫瑰图.html') AttributeError: module 'pyecharts.options' has no attribute 'LabelLineOpts'

label_opts=opts.LabelOpts( formatter="{b}: {d}%", font_size=18, ), label_line=opts.PieSeriesOpts.LabelLineOpts( length=20 # 设置标注线的长度 ) ) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts...

c = ( Pie() .add( "", [list(z) for z in zip(age_rate['年龄分段'].tolist(),age_rate['比例'].round(4).tolist())], center=["35%", "50%"], ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="年龄分布比例"), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="15%"), ) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}")) ) c.render_notebook()

这是一个使用 pyecharts 绘制饼图的代码，其中数据来源是 age_rate 数据框中的...每个扇形区域的标签格式为“{b}: {c}”，其中 {b} 表示数据来源的标签，{c} 表示比例的值。最后，该饼图被渲染到 Jupyter Notebook 中。

from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Line import pandas as pd # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('6004021055.xlsx') # 提取数据 week = data['week'] need = data['need'] # 创建折线图对象 line = Line() line.set_global_opts( xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='week', split_number=18, interval=10), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='need', split_number=10, interval=10, axislabel_opts={"interval": 10}), title_opts=opts.TitleOpts(title='6004021055'), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross") ) # 设置图例 legend_data = ['需求'] line.add_xaxis(week) line.add_yaxis(legend_data[0], need, is_smooth=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) # 显示中文标签 line.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, position='top')) # 生成HTML文件 line.render('line_chart_6004021055.html')我这个代码中实现的效果里数据点上有没有对应数据显示出来

line.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, position='top')) # 生成HTML文件 line.render('line_chart_6004021055.html') 这样修改后，生成的折线图上只有在鼠标悬停时才会显示数据，...

temp = data.groupby(['position'])['unit_price'].mean().reset_index() data_pair = sorted([(row['position'], round(row['unit_price'] / 10000, 1)) for _, row in temp.iterrows()], key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10] bar = (Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme='dark')) .add_xaxis([x[0] for x in data_pair]) .add_yaxis('二手房均价', [x[1] for x in data_pair]) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, font_style='italic'), itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts( color=JsCode("""new echarts.graphic.LinearGradient(0, 1, 0, 0, [{ offset: 0, color: 'rgb(0,206,209)' }, { offset: 1, color: 'rgb(218,165,32)' }])""")) ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="深圳二手房均价TOP 10地段"), legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(formatter='{b}:{c}万元')) ) bar.render_notebook()

这段代码是用 Python 生成一个条形图，用于显示深圳市二手房均价排名前十的地段信息。具体来说，代码首先对数据进行了分组，计算出每个地段的二手房均价；然后对这些数据进行排序，取出前十个地段的名称和均价；...
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Linux下Sakagari Hurricane翻译工作：cpktools的使用教程

资源摘要信息:"cpktools是一套Python脚本工具，专门用于处理CRI-CPK格式的存档文件。这些工具主要在Linux环境下运行，对于在Sakagari Hurricane平台上进行翻译工作来说非常有用。cpktools提供了一系列功能，包括解包、提取文本，以及导入修改后的文本回到源文件中。" 在详细讨论这些知识点之前，有必要先了解一些相关背景信息。 背景知识： 1. CRI-CPK文件格式：这是一种专有的文件格式，由CRI Middleware公司开发，用于他们的游戏开发工具包。CPK文件可以被用于打包和分发游戏资源，如音频、视频、图像等。 2. Sakagari Hurricane：这是一个文本处理和翻译的软件工具，广泛用于游戏本地化工作中，让翻译人员能够编辑游戏文本而无需修改原始游戏代码。 3. Python：是一种流行的编程语言，其脚本的可读性和简洁性使其在数据处理和自动化任务中非常受欢迎。 4. Python 2.x：指的是Python编程语言的2.x版本，它在2000年至2010年间非常流行。当前流行的版本是Python 3.x，两者之间存在一定的不兼容性。 5. bitarray：这是一个Python库，提供了存储和操作位数组的高效方式。 现在，我们来具体看看cpktools提供的工具。 知识点： 1. cpkunpack.py：这是一个Python脚本，用于解压CPK文件。当你运行这个脚本时，它会将CPK文件中的数据解包，并且将HEADER、TOC（Table of Contents，目录表）、ITOC（Index Table of Contents，索引目录表）和ETOC（Extended Table of Contents，扩展目录表）信息打印到标准输出（stdout）。这一步骤是进行翻译工作前的重要步骤，因为它允许翻译人员访问和编辑存储在CPK文件中的文本资源。 2. screxport.py：这个脚本可以用来从scr.bin文件中提取Shift-JIS编码的字符串。Shift-JIS是一种用于日文字符编码的字符编码方案。该工具搜索文件中的标记前缀，将标记前缀后的文本作为字符串提取出来。需要注意的是，这个工具只适用于未被压缩或加密的脚本文件。 3. scrimport.py：这个脚本的功能是将编辑过的字符串导入回scr.bin文件。使用这个脚本时，翻译人员可以替换掉原来的标记前缀文本。如果需要导入的文本超过了原始长度，这个脚本还支持随机拆分文本文件。这意味着翻译人员可以处理较长的文本，并且将它们正确地导入到游戏中。 安装指南： 要使用cpktools，用户需要安装Python 2.x版本。同时，为了运行cpkunpack.py，需要从python-pip安装bitarray库。可以使用以下命令进行安装： ``` pip install bitarray ``` cpktools通常会包含在名为“cpktools-master”的压缩包文件中。解压该压缩包后，你将能够访问上述的Python脚本工具。 在处理CPK文件时，一个常见的工作流程可能包括：使用cpkunpack.py提取CPK文件内容，然后用screxport.py提取需要翻译的文本，进行翻译后，利用scrimport.py将修改后的文本导回到scr.bin文件中。完成这些步骤后，翻译后的文本就可以应用到游戏中了。 总结来说，cpktools为处理CRI-CPK存档文件提供了一套完整的解决方案，使得翻译人员能够有效地进行文本编辑工作。由于这些脚本都是使用Python编写的，因此它们对于熟悉Python编程的用户来说易于上手。对于想在Linux环境下自动化或辅助游戏本地化工作的用户，cpktools是一个宝贵的资源。