line = ( Line() .add_xaxis(data['year'].tolist()) .add_yaxis("电影评分", data['rating'].tolist()) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="电影评分趋势图"), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value"), ) ) line.render_notebook()为代码添加区域缩放

你可以在 `set_global_opts()` 方法中添加 `datazoom_opts` 参数来实现区域缩放，示例代码如下：

line = (     
    Line()     
    .add_xaxis(data['year'].tolist())     
    .add_yaxis("电影评分", data['rating'].tolist())     
    .set_global_opts(         
        title_opts=opts.TitleOpts(title="电影评分趋势图"),         
        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis"),         
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"),         
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value"),         
        datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts()], # 添加区域缩放         
    ) 
)

line.render_notebook()

这样就会在图表下方添加一个区域缩放的滑动条，可以拖动滑动条来缩放图表区域。你也可以通过修改 `datazoom_opts` 参数来调整区域缩放的样式和行为。

相关问题

优化代码以X轴的区域进行缩放显示line = ( Line() .add_xaxis(data['year'].tolist()) .add_yaxis("电影评分", data['rating'].tolist()) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="电影评分趋势图"), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value"), ) ) line.render_notebook()

可以考虑以下优化方式：

1. 将data中的数据转换为numpy数组，可以提高绘图速度。
2. 为了让X轴坐标轴标签不重叠，可以通过设置x轴标签旋转角度来解决。
3. 可以考虑添加数据标签，方便观察数据变化。

修改后的代码如下：

import numpy as np
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts import options as opts

# 将data中的数据转换为numpy数组
x_data = np.array(data['year'].tolist())
y_data = np.array(data['rating'].tolist())

line = (
    Line()
    .add_xaxis(xaxis_data=x_data)
    .add_yaxis(
        series_name="电影评分",
        y_axis=y_data,
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, position="top"), # 添加数据标签
    )
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="电影评分趋势图"),
        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis"),
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category", axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-45)), # 设置x轴标签旋转角度
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value"),
    )
)

line.render_notebook()

# 绘制折线图 line = ( Line() .add_xaxis(data['year'].tolist()) .add_yaxis("电影评分", data['rating'].tolist()) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="电影评分趋势图"), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value"), ) .render("rating_trend.html") ) 将其在notebook中显示

可以使用 `NotebookDisplay` 函数将生成的 HTML 文件嵌入到 Jupyter Notebook 中展示，具体代码如下：

from pyecharts.render import NotebookRender
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts import options as opts

notebook_render = NotebookRender()
Line().add_xaxis(data['year'].tolist()).add_yaxis("电影评分", data['rating'].tolist()).set_global_opts(
    title_opts=opts.TitleOpts(title="电影评分趋势图"),
    tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis"),
    xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"),
    yaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value"),
).render_notebook(notebook_render)

notebook_render.show()

运行上述代码后，就可以在 Jupyter Notebook 中看到电影评分趋势图的折线图了。