xaxis_opts=opts.AxisOpts( axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15)), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=20), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="评论数量(条)", name_location="center", name_gap=30)) 解析代码

这段代码是用于设置一个柱状图的横纵坐标轴以及视觉映射的最大值的。具体来说：

- `xaxis_opts`是设置横坐标轴的一些选项，其中`axislabel_opts`是设置轴标签的一些选项，`rotate=-15`表示将标签旋转15度，以避免标签之间的重叠。
- `visualmap_opts`是设置视觉映射的一些选项，`max_=20`表示最大值为20，即将数据映射到色谱中的最大值为20。
- `yaxis_opts`是设置纵坐标轴的一些选项，`name`表示设置轴名称为“评论数量(条)”，`name_location`表示将轴名称放在轴的中心位置，`name_gap`表示轴名称与轴之间的距离为30像素。

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c = ( HeatMap(init_opts=opts.InitOpts(width='1080px')) .add_xaxis(df.corr().index.tolist()) .add_yaxis( "相关系数", df.corr().columns.tolist(), data, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, position="inside"), ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts( title="相关系数热力图", subtitle='数据来源：bestcities.org', pos_left='center'), legend_opts=opts.LegendOpts( is_show=False ), xaxis_opts=opts.AxisOpts( type_="category", splitarea_opts=opts.SplitAreaOpts( is_show=True, areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts( opacity=1 ) ), axislabel_opts=opts.LabelOpts( rotate=90, font_size =12 ), interval=0 ), yaxis_opts=opts.AxisOpts( name ='', type_="category", splitarea_opts=opts.SplitAreaOpts( is_show=True, areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts( opacity=1 ) ), axislabel_opts=opts.LabelOpts( font_size =12 ), interval=0 ), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts( min_=-1, max_=1, is_calculable=True, pos_left='right', is_show=False ), ) ) c.render_notebook() data = df[['排名', '平均WiFi速度', '联合办公空间的数量', '购买咖啡的平均价格', '出租车平均价格(每公里)', '酒吧2杯啤酒的平均价格', '一居室公寓月均价', '在当地中级餐厅用餐的平均费用', '平均日照时数', 'Tripadvisor上“要去的地方”的数量', '带有#的照片数量']] ## 数据标准化 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler model_scaler = MinMaxScaler() data_scaled = model_scaler.fit_transform(data)

这段代码看起来是使用Python中的matplotlib库来绘制数据的相关系数热力图，数据是从一个名为bestcities.org的网站获取的。主要使用了HeatMap、add_xaxis、add_yaxis、set_global_opts、TitleOpts、LegendOpts、AxisOpts、SplitAreaOpts、LabelOpts、VisualMapOpts等方法来设置图表的各种属性，最后调用c.render_notebook()方法将图表渲染到notebook中。另外，代码中还用到了sklearn.preprocessing库中的MinMaxScaler类对数据进行标准化处理。

def showPoint(): brand,C_brand = findCountBrand() c = ( Scatter(init_opts=opts.InitOpts( width='1500px', height='800px')) .add_xaxis(brand) .add_yaxis("品牌数量", C_brand) .set_global_opts( visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=150), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name_rotate=60, axislabel_opts={"rotate": 30}) ) ) return c

这是一个 Python 函数，用于生成一个散点图。它使用了 pyecharts 库，其中包含了 Scatter 类，用于生成散点图。函数中首先调用了一个名为 findCountBrand 的函数，用于获取品牌数量信息。然后，使用 add_xaxis 和 add_yaxis 方法将品牌和品牌数量添加到散点图中。最后，使用 set_global_opts 方法设置了一个最大值为 150 的视觉映射选项和一些坐标轴选项。函数返回生成的散点图对象。