.set_global_opts(title_opts={"text":"订单总金额每月金额饼图"})怎么调标题的位置

您可以使用`title_opts`参数中的`left`、`top`、`right`、`bottom`属性来调整标题的位置。具体来说，您可以通过修改这些属性的值来调整标题相对于图表的位置，例如：

.set_global_opts(title_opts={"text":"订单总金额每月金额饼图", "left": "center", "top": "top"})

这样可以将标题水平居中，垂直贴着图表的顶部显示。您可以根据需要调整这些属性的值来达到您想要的位置效果。

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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} <br/>{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} <br/>{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} <br/>{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} <br/>{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} <br/>{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：
- 调用draw_total函数，绘制总体逾期情况的饼图；
- 使用for循环遍历5个年龄段，分别获取未逾期人数和逾期人数，并将它们分别绘制在柱状图中；
- 分别使用Pie类创建5个年龄段的饼图，并设置它们的参数，如标题、提示框、标签等；
- 使用Page类将所有图形组合在一起，并输出为HTML文件。

总体来说，这段代码的目的是将数据可视化，便于用户更加直观地理解各年龄段逾期情况。

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“年龄分段”列和“比例”列。饼图的标题为“年龄分布比例”，图例位于左侧，饼图的中心点位于整个图形区域的左侧 35%，上下居中。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。