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

时间: 2024-04-17 13:25:30 浏览: 39
你可以通过设置 `tooltip_opts` 中的 `formatter` 属性来自定义数据提示框的显示内容。下面是修改后的代码,只在鼠标悬停时显示数据: ```python 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", formatter="{c}") ) # 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') ``` 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,数据显示的内容是数据点对应的值。

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import pandas as pd from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Boxplot, Line, Grid # 读取数据 df = pd.read_excel('200马力拖拉机明细.xlsx') # 创建DataFrame df = pd.DataFrame({ 'FactoryName': df['FactoryName'], 'JiJXH': df['JiJXH'], 'sale': df['sale'] }) # 将FactoryName和JiJXH合并为一列 df['FactoryName-JiJXH'] = df['FactoryName'] + '-' + df['JiJXH'].astype(str) # 对FactoryName-JiJXH进行分组 grouped = df.groupby('FactoryName-JiJXH') # 绘制箱线图 box = Boxplot() box_data = [] for name, group in grouped: box_data.append([round(i, 2) for i in group['sale'].tolist()]) box.add_xaxis([name]) box.add_yaxis('', box.prepare_data(box_data), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger='axis', axis_pointer_type='cross')) box.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='Sale Boxplot', subtitle=''), xaxis_opts=opts.AxisOpts( axislabel_opts=opts.LabelOpts(interval=0, formatter='{value|换行}'.replace('换行', '\n')) ) ) box.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) # 绘制折线图 line = Line() for name, group in grouped: line.add_xaxis([name]) line.add_yaxis('Median', [round(group['sale'].median(), 2)], label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) line.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='Sale Median Line', subtitle=''), xaxis_opts=opts.AxisOpts( axislabel_opts=opts.LabelOpts(interval=0, formatter='{value|换行}'.replace('换行', '\n')) ) ) # 合并图表 grid = Grid( init_opts=opts.InitOpts( width='1400px', height='800px', page_title='Boxplot and Median Line', theme='white' ) ) grid.add(box, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left='10%', pos_right='10%')) grid.add(line, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left='10%', pos_right='10%')) grid.render('boxplot_and_line.html') 提示list index out of range

import pandas as pd from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Line 读取Excel文件 data = pd.read_excel('6004020918.xlsx') 提取数据 week = data['week'] need = data 定义三步指数平滑函数 def triple_exponential_smoothing(series, alpha, beta, gamma, n_preds): result = [series[0]] season_length = len(series) // n_preds # 初始化水平、趋势和季节性指数 level, trend, season = series[0], series[1] - series[0], sum(series[:season_length]) / season_length for i in range(1, len(series) + n_preds): if i >= len(series): # 预测新值 m = i - len(series) + 1 result.append(level + m * trend + season) else: # 更新水平、趋势和季节性指数 value = series[i] last_level, level = level, alpha * (value - season) + (1 - alpha) * (level + trend) trend = beta * (level - last_level) + (1 - beta) * trend season = gamma * (value - level) + (1 - gamma) * season result.append(level + trend + season) return result 设置三步指数平滑法参数 alpha = 0.2 beta = 0.3 gamma = 0.4 n_preds = 77 # 预测的值数量 进行三步指数平滑预测 predictions = triple_exponential_smoothing(need[:100], alpha, beta, gamma, n_preds) 创建折线图对象 line = Line() line.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='时间序列预测分析'), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top='5%'), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross") ) 添加预测值数据 line.add_xaxis(week[100:177]) line.add_yaxis('预测值', predictions, is_smooth=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) 添加实际值数据 line.add_yaxis('实际值', need[100:177], is_smooth=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) 生成HTML文件 line.render('time_series_forecast.html')我希望在图中显示的实际值从数据的初始开始,一直绘制到177周,同样,预测的也要从第一周开始预测,预测出第一周到第177周的结果并在图中呈现,如果三步指数平滑法的代码不对你可以进行修改,但是要是三步指数平滑法,把修改好的代码给我

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