上述代码报错 NameError: name 'JsCode' is not defined

时间: 2023-09-13 19:09:16 浏览: 703
抱歉,我之前的回答中使用了 `JsCode`,但是忘记导入相关的模块。请添加以下导入语句后再次尝试运行代码: ```python from pyecharts.commons.utils import JsCode ``` 这样就可以解决 `NameError: name 'JsCode' is not defined` 的错误。完整的代码如下: ```python from pyecharts.charts import Map from pyecharts import options as opts from pyecharts.commons.utils import JsCode c = ( Map() .add("东北地区", region1.values.tolist(), "china") .add("华北地区", region2.values.tolist(), "china") .add("华东地区", region3.values.tolist(), "china") .add("华南地区", region4.values.tolist(), "china") .add("华中地区", region5.values.tolist(), "china") .add("西北地区", region6.values.tolist(), "china") .add("西南地区", region7.values.tolist(), "china") .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts( title="2022年生态保护与环境治理业各地区企业数量分布", pos_top="top", pos_left="center" ), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts( max_=0.4714285714285714, min_=0.014285714285714285, is_show=True, range_color=["lightskyblue", "yellow", "orangered"], is_piecewise=True ), legend_opts=opts.LegendOpts( pos_top="bottom", pos_left="right" ) ) .set_series_opts( label_opts=opts.LabelOpts( font_size=6, position="bottom", horizontal_align="left", formatter=JsCode( """ function(params) { var color = params.data.value[2]; if (color) { return params.name; } else { return ''; } } """ ) ) ) ) # 查看图像 c.render_notebook() ``` 再次感谢您的指出,希望这次能够成功运行代码。如果还有其他问题,请随时提问。
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color0 = ['#FF76A2','#24ACE6'] color_js0="""new echarts.graphics.LinearGradient(0,1,0,0, [{offset:0,color:'#FFCOCB'},{offset:1,color:'#ed1941'}],false)""" color_js1="""new echarts.graphics.LinearGradient(0,1,0,0, [{offset:0,color:'#FFFFFF'},{offset:1,color:'#009ad6'}],false)""" t1=Timeline() for i in range(0,len(data_bj)): corrdy_high = list(data_bj['最高温度'])[i] corrdx = list(data_bj['日期'])[i] corrdy_low = list(data_bj['最低温度'])[i] x_max = list(data_bj['日期'])[i]+datetime.timedelta(days=10) y_max = int(max(list(data_bj['最高温度'])[0:i+1]))+3 y_min = int(max(list(data_bj['最低温度'])[0:i+1]))-3 title_date = listlist(data_bj['日期'])[i].strftime('%Y-%m-%d') c=( Line( init_opts=opts.InitOpts( theme='dark', #设置动画 animation_opts=opts.AnimationOpts(animation_delay_update=800), #设置宽度、高度 width='1500px', height='900px',) ) .add_xaxis(list(data_bj['日期'])[0:i]) .add_yaxis( series_name="", y_axis=list(data_bj['最高温度'])[0:i], is_smooth=True,is_symbol_show=False, linestyle_opts={ 'normal':{ 'width':3, 'shadowColor':'rgba(0,0,0,0.5)', 'shadowBlur':5, 'shadowOffsetY':10, 'shadowOffsetX':10, 'curve':0.5, 'color':JsCode(color_js0) } }, itemstyle_opts={ "normal":{ "color":JsCode( """new echarts.graphics.LinearGradient(0,0,0,1,[{offset:0,color:'#ed1941'},{offset:1,color:'#009ad6'}],false) """), "barBorderRadius":[45,45,45,45], "shadowColor":"rgb(0,160,221)" } }, ) .add_yaxis( series_name="", y_axis=list(data_bj['最低温度'])[0:i], is_smooth=True,is_symbol_show=False, itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color=JSCode(color_js1)), linestyle_opts={ 'normal':{ 'width':3, 'shadowColor':'rgba(0,0,0,0.5)', 'shadowBlur':5, 'shadowOffsetY':10, 'shadowOffsetX':10, 'curve':0.5, 'color':JsCode(color_js1) } }, ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts("莆田2022年每日最高最低温度变化\n\n{}".format(title_date),pos_left=330,padding=[30,20]), xaxis_opts=opts.AxisOpts.AxisOpts(type="time",max_=x_max), yaxis_opts=opts.AxisOpts.AxisOpts(min_=y_min,max_=y_max), ) ) t1.add(c,"{}".format(list(data_bj['日期'])[i])) t1.add_schema( axis_type='time', play_interval=100,#播放速度 pos_bottom="-29px", is_loop_play=False,#是否循环播放 width="780px", pos_left="30px", is_auto_play=True, is_timeline_show=False) t1.render_notebook() 代码存在什么问题

from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.faker import Faker from pyecharts.commons.utils import JsCode js_code_formatter_01=""" function(param){ return Number(param.value).toFixed(2); } """ show_data1=marry_data.loc["全国合计"] x_axis_data=pd.Series(show_data1.index).apply(lambda x:x[:-1]).values.tolist() #保留2位的方法(1) y_axis_data=show_data1.apply(lambda x:round(x,2)).values.tolist() y_axis_data=show_data1.values.tolist() c = ( Bar( init_opts=opts.InitOpts( width="1000px",height="400px",theme="dark" ) ) #创建柱状图对象,可设置背景,大小等基础属性 .add_xaxis(x_axis_data) #Faker.choose()生成随机的文字标签,Faker.values()则是生成随机的数字,position调整位置,rotate调整文字方向 # .add_yaxis("全国数据分布", y_axis_data ,label_opts=opts.LabelOpts(position="inside",rotate=90,color="yellow",font_size=12,font_weight="blod",formatter=JsCode(js_code_formatter_01))) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="全国结婚登记数量", subtitle="万对"),legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="right") ,visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=show_data1.max(),min_=show_data1.min(),range_color=['#3867d6','#45aaf2','#0fb9b1','#26de81','#fed330','#fa8231','#eb3b5a']) , markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(name="平均值",type_="average"), opts.MarkLineItem(name="最小值",type_="min")]) ) #visualmap是设置颜色映射,即可调整颜色 #legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="right")可以调整图例的位置,不仅可用left,right等 还可用数字如 20%代表距左边图形20%的位置 #notebook中可用c.render_notebook()方法 用前先要把pyechar中的render删除 c.render_notebook()这段代码报错,请帮我修改

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