calendar = ( Calendar() .add("", data, calendar_opts=opts.CalendarOpts(range_="2013")) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="Calendar-2013年航班情况"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts( max_=1100, min_=600, orient="horizontal", is_piecewise=True, pos_top="230px", pos_left="100px", ), ) )
时间: 2023-06-10 21:07:48 浏览: 44
这段代码是使用 pyecharts 插件来生成一个日历图,是用来展示 2013 年航班情况的。具体的实现方式是通过 Calendar() 函数来创建一个日历图,然后通过 add() 方法来添加数据,最后通过 set_global_opts() 方法来设置图表的全局配置,包括标题、视觉映射等。其中 visualmap_opts 参数用来设置图例,max_ 和 min_ 分别指定图例的最大值和最小值,is_piecewise=True 表示使用分段式的图例,pos_top 和 pos_left 参数则用来指定图例的位置。
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c = ( Geo() .add_schema(maptype="china", is_roam=False) .add("全国", df1, type_="scatter", symbol_size=6) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_piecewise=True, max_=130), title_opts=opts.TitleOpts(title="Python岗位按照城市数量统计(单位/百)")))
根据你提供的代码,这里的 `df1` 可能不符合 Geo 库期望的数据格式,导致了 ValueError 异常,你需要检查一下 `df1` 的格式是否正确。Geo 库期望的 `df1` 格式应该是一个二元组的列表,每个二元组分别代表一个数据点的名字和值。如果你的 `df1` 格式不正确,可以通过下面的代码将其转换为 Geo 库期望的格式:
```
data_pair = [(str(name), value) for name, value in zip(df1.index.tolist(), df1.values.tolist())]
```
然后将 `c` 变量中的 `df1` 替换为 `data_pair` 即可,如下所示:
```
data_pair = [(str(name), value) for name, value in zip(df1.index.tolist(), df1.values.tolist())]
c = (
Geo()
.add_schema(maptype="china", is_roam=False)
.add("全国", data_pair, type_="scatter", symbol_size=6)
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
.set_global_opts(
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_piecewise=True, max_=130),
title_opts=opts.TitleOpts(title="Python岗位按照城市数量统计(单位/百)")
)
)
```
from pyecharts.charts import Map data=data3.apply(lambda x:tuple(x),axis=1).values.tolist() map_v = (Map() .add(series_name="",data_pair=data, maptype="world",is_map_symbol_show=False) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="全球订单销量均值分布"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=130,is_piecewise=True), ) )加上#的注释
这段代码使用了 Python 中的 pyecharts 库,用于绘制地图可视化。
首先通过 apply 函数将数据转换为列表形式,然后使用 Map 类创建地图对象 map_v。
```python
from pyecharts.charts import Map
data=data3.apply(lambda x:tuple(x),axis=1).values.tolist()
map_v = (Map()
# 添加数据
.add(series_name="",data_pair=data, maptype="world",is_map_symbol_show=False)
# 设置系列选项
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
# 设置全局选项
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="全球订单销量均值分布"),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=130,is_piecewise=True),
)
)
```
在 add() 方法中,series_name 用于指定系列名称,这里为空字符串;data_pair 用于指定数据,这里通过 apply 函数转换后得到;maptype 用于指定地图类型,这里是世界地图;is_map_symbol_show 用于隐藏地图上的标记。
在 set_series_opts() 中,label_opts 用于设置标签选项,这里 is_show=False 表示不显示标签。
在 set_global_opts() 中,title_opts 表示设置标题选项,这里 title="全球订单销量均值分布" 表示设置标题为全球订单销量均值分布;visualmap_opts 表示设置视觉映射选项,这里 max_=130 表示最大值为 130,is_piecewise=True 表示分段显示。