opts = signalwavelet.internal.vmd.vmdparser(length(x),class(x),varargin{:});
时间: 2023-05-12 19:02:23 浏览: 151
这段代码是在使用Matlab的信号处理工具箱中的VMD(Variational Mode Decomposition)函数,其中使用了内部的VMD解析器函数。opts是一个结构体,主要包含了VMD所需要的参数信息,例如信号长度和数据类型等。signalwavelet包含了信号分析和处理的工具,而internal表示该工具是Matlab内部使用的,不对外公开。vmdparser函数是用来解析输入参数的,它接受几个参数,包括信号长度、信号数据类型和其它可选参数。这段代码的作用是初始化VMD函数所需的参数信息,为后续的信号处理做好准备。
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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 中设置颜色参数来将柱子变成红色:
```
bar = (
Bar()
.add_xaxis(Starring.index.tolist())
.add_yaxis(
'主演作品数量TOP15',
filmmaker.values.tolist(),
itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color='#FF0000') # 红色
)
.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()
```
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。
from pyecharts.charts import Line import pyecharts.options as opts c = ( Line(init_opts=opts.InitOpts(theme = ThemeType.CHALK)) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="电影数量"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"), yaxis_opts=opts.AxisOpts( type_="value", axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=True), splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True), ), ) .add_xaxis(xaxis_data=Year['上映年份']) .add_yaxis( series_name="电影数量", y_axis=Year['电影数量'], symbol="emptyCircle", is_symbol_show=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts( color="red"), markpoint_opts=opts.MarkPointOpts( data=[opts.MarkPointItem(type_="max",name="最大值")] ) ) .set_series_opts(is_sort=True) ) c.render_notebook() 请修改一下代码,将折线图中x轴中上映年份以升序的形式排列在图中呈现出来
可以通过对传入的 `xaxis_data` 进行排序来实现 x 轴的升序排列。修改后的代码如下:
```python
from pyecharts.charts import Line
import pyecharts.options as opts
c = (
Line(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.CHALK))
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="电影数量"),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(
type_="value",
axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=True),
splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True),
),
)
.add_xaxis(xaxis_data=Year['上映年份'].sort_values())
.add_yaxis(
series_name="电影数量",
y_axis=Year['电影数量'],
symbol="emptyCircle",
is_symbol_show=True,
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="red"),
markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_="max", name="最大值")])
)
.set_series_opts(is_sort=True)
)
c.render_notebook()
```
其中,用 `sort_values()` 方法对 `Year['上映年份']` 进行排序。