----> 2 map=(Map( 3 init_opts=opts.InitOpts(bg_color='#FFFFFF',width='900px',height='500px')) 4 .add("",[list(i) for i in zip(place_count['收货地址'],place_count['订单编号'])],maptype='china',is_visualmap=True,visual_text_color='#000',is_labei_show=True) 5 .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="不同省份订单数量统计"))) TypeError: add() got an unexpected keyword argument 'is_visualmap'

时间: 2024-01-19 08:03:27 浏览: 194
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JAVA-OPTS参数设置.docx

这个错误提示是因为在调用 `add()` 方法时传入了一个未知的关键字参数 `is_visualmap`，导致程序报错。你需要检查一下 `add()` 方法的文档或者源代码，看一下该方法支持哪些关键字参数。如果确实需要使用 `is_visualmap` 参数，可以尝试升级相关的库或者查看该参数在哪个版本中被添加进去的。另外，也可以考虑使用其他替代方案来达到相同的效果。
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elasticsearch-7.4.2-linux-x86_64.tar.gz

在Linux环境下，可以直接运行./elasticsearch命令来启动服务，但在此之前，为了确保服务稳定运行，还需要进行一些必要的环境配置，比如设置合适的堆内存大小（可以通过ES_JAVA_OPTS环境变量指定）。 config...

解释一下这段代码% Set conjugate gradient uptions init_CG_opts.CG_use_FR = true; init_CG_opts.tol = 1e-6; init_CG_opts.CG_standard_alpha = true; init_CG_opts.debug = params.debug; CG_opts.CG_use_FR = params.CG_use_FR; CG_opts.tol = 1e-6; CG_opts.CG_standard_alpha = params.CG_standard_alpha; CG_opts.debug = params.debug; if params.CG_forgetting_rate == Inf || params.learning_rate >= 1 CG_opts.init_forget_factor = 0; else CG_opts.init_forget_factor = (1-params.learning_rate)^params.CG_forgetting_rate; end seq.time = 0;

与 init_CG_opts 不同的是，CG_opts 中的某些选项可能会覆盖 init_CG_opts 中的初始值。 最后，根据 params.CG_forgetting_rate 和 params.learning_rate 的值来设置 CG_opts.init_forget_factor 的值...

idx = 9 def line_base() -> Line: global idx line = ( Line(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType. WHITE))#init_opts=opts.InitOpts(width="200px", height="500px") .add_xaxis(["{}".format(i) for i in range(idx)]) .add_yaxis( series_name="", y_axis=[randrange(50, 80) for _ in range(idx)], is_smooth=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), ) .set_global_opts( #title_opts=opts.TitleOpts(title="动态数据"), #legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="10%"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value"), ) ) idx = idx + 1 return line

这段代码定义了一个函数，函数名为line_base。它的返回值是一个Line类型的对象。global idx表示使用全局变量idx，line为一个元组，其中包含了一个初始化选项，主题为白色。Line类是一个用于绘制折线图的类。

temp = data.groupby(['area'])['unit_price'].mean().reset_index() data_pair = [(row['area'], round(row['unit_price']/10000, 1)) for _, row in temp.iterrows()] map_ = (Map(init_opts=opts.InitOpts(theme='dark')) .add("二手房均价", data_pair, '深圳', is_roam=False) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True)) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="深圳各行政区二手房均价"), legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(formatter='{b}:{c}万元'), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(min_=3, max_=10) ) ) map_.render_notebook()

首先对数据进行了分组并计算每个行政区的二手房均价，然后将结果转换成列表形式，接着使用 echarts 的 Map 组件进行绘制，其中 is_roam 参数设为 False 表示禁止拖拽和缩放地图，visualmap_opts 参数设置了颜色段...

def pie(data_pair) -> Pie: c = ( Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.PURPLE_PASSION)) .set_global_opts(opts.TitleOpts(title="行政区美食占比")) .add( series_name="", data_pair=data_pair, label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}") ) ) return c

这是一个使用 pyecharts 库绘制饼图的函数。它接受一个包含数据的二元组 data_pair 作为参数，其中第一个元素表示数据项的名称，第二个元素表示数据项的值。函数会返回一个 Pie 对象，该对象包含一个设置好主题、...

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

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_=...

c = ( HeatMap(init_opts=opts.InitOpts(width='1080px')) .add_xaxis(df.corr().index.tolist()) .add_yaxis( "相关系数", df.corr().columns.tolist(), data, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, position="inside"), ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts( title="相关系数热力图", subtitle='数据来源：bestcities.org', pos_left='center'), legend_opts=opts.LegendOpts( is_show=False ), xaxis_opts=opts.AxisOpts( type_="category", splitarea_opts=opts.SplitAreaOpts( is_show=True, areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts( opacity=1 ) ), axislabel_opts=opts.LabelOpts( rotate=90, font_size =12 ), interval=0 ), yaxis_opts=opts.AxisOpts( name ='', type_="category", splitarea_opts=opts.SplitAreaOpts( is_show=True, areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts( opacity=1 ) ), axislabel_opts=opts.LabelOpts( font_size =12 ), interval=0 ), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts( min_=-1, max_=1, is_calculable=True, pos_left='right', is_show=False ), ) ) c.render_notebook() data = df[['排名', '平均WiFi速度', '联合办公空间的数量', '购买咖啡的平均价格', '出租车平均价格(每公里)', '酒吧2杯啤酒的平均价格', '一居室公寓月均价', '在当地中级餐厅用餐的平均费用', '平均日照时数', 'Tripadvisor上“要去的地方”的数量', '带有#的照片数量']] ## 数据标准化 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler model_scaler = MinMaxScaler() data_scaled = model_scaler.fit_transform(data)

主要使用了HeatMap、add_xaxis、add_yaxis、set_global_opts、TitleOpts、LegendOpts、AxisOpts、SplitAreaOpts、LabelOpts、VisualMapOpts等方法来设置图表的各种属性，最后调用c.render_notebook()方法将图表渲染...

解释这段代码ThemeRiver(init_opts=opts.InitOpts(width="1300px", height="600px")) .add( x_data, y_data, label_opts=opts.LabelOpts(font_size = 18), singleaxis_opts=opts.SingleAxisOpts( pos_top="50", pos_bottom="50"#, type_="time" ), ) .set_global_opts( tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="line") )

这段代码是在使用Echarts可视化库中的ThemeRiver图表类型，通过传入参数init_opts来设置图表的初始选项，包括宽度和高度。接着使用add方法向图表中添加数据，其中x_data和y_data分别表示横轴和纵轴的数据，label_...

def showBar2(): brand, xiaoliang = findGoodRate() # 获取柱状图的 xy 坐标的数据 c = ( Bar() ) c = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts( width='1200px', height='800px')) .add_xaxis(brand) .add_yaxis("销量", xiaoliang) .set_global_opts(yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="销量"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="品牌", axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=30)), datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(type_='slider', range_start=0, range_end=30)) ) return c

findGoodRate() 函数来获取柱状图的 x 和 y 坐标数据，然后使用 Bar() 类创建一个柱状图对象，使用 add_xaxis() 方法设置 x 轴数据，使用 add_yaxis() 方法设置 y 轴数据，使用 set_global_opts() 方法...

import csv import pandas as pd data=pd.read_csv('data.csv') year = data.groupby('上映')['电影名'].count() year #或者用year = data['上影时间'].value_counts() import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import Line #注意缩进问题 c = ( Line(init_opts=opts.InitOpts(theme = ThemeType.CHALK)) .add_xaxis(list(year.index)) .set_global_opts( yaxis_opts=opts.AxisOpts( type_="value", axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=True), ), ) .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_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="1982-2022年电影数量总和")) ) c.render_notebook()该代码折线图，请修改代码中存在问题，将 折线图显现出来并在折线图上展现数据

Line(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.CHALK)) .add_xaxis(list(year.index)) .set_global_opts( yaxis_opts=opts.AxisOpts( type_="value", axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=True), ), ...

3 = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.WESTEROS)) .add_xaxis(cities) .add_yaxis("3A景区", A3) .add_yaxis("4A景区", A4) .add_yaxis("5A景区", A5) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="各地区景区排名分布"), datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(), opts.DataZoomOpts(type_="inside")], xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='省市名称'), toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='数量') ) )

- Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.WESTEROS)) 表示创建一个柱状图对象，设置图表主题为“Westeros”。 - .add_xaxis(cities) 表示将 cities 列表作为柱状图的 x 轴数据。 - .add_yaxis("3A景区...

解释这段代码，bar=( Bar(init_opts=opts.InitOpts(height='500px',width='1000px',theme='dark')) .add_xaxis(counts.index.tolist()) .add_yaxis( '出版社书籍数量', counts.values.tolist(), label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True,position='top'), itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts( color=JsCode("""new echarts.graphic.LinearGradient( 0, 0, 0, 1,[{offset: 0,color: 'rgb(255,90,71)'}, {offset: 1,color: 'rgb(32,178,170)'}]) """ ) ) ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts( title='各个出版社书籍数量柱状图'), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='书籍名称', type_='category', axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=90), ), yaxis_opts=opts.AxisOpts( name='数量', min_=0, max_=29.0, splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True,linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(type_='dash')) ), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger='axis',axis_pointer_type='cross') ) .set_series_opts( markline_opts=opts.MarkLineOpts( data=[ opts.MarkLineItem(type_='average',name='均值'), opts.MarkLineItem(type_='max',name='最大值'), opts.MarkLineItem(type_='min',name='最小值'), ] ) ) ) bar.render_notebook()

1. Bar(init_opts=opts.InitOpts(height='500px',width='1000px',theme='dark')) 创建一个 Bar 对象，并设置其初始参数，包括图表高度为 500px，宽度为 1000px，主题为 'dark'； 2. .add_xaxis(counts.index.to...

def showPoint(): brand,C_brand = findCountBrand() c = ( Scatter(init_opts=opts.InitOpts( width='1500px', height='800px')) .add_xaxis(brand) .add_yaxis("品牌数量", C_brand) .set_global_opts( visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=150), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name_rotate=60, axislabel_opts={"rotate": 30}) ) ) return c

这是一个 Python 函数，用于生成一个散点图。它使用了 pyecharts 库，其中包含了 Scatter 类，...最后，使用 set_global_opts 方法设置了一个最大值为 150 的视觉映射选项和一些坐标轴选项。函数返回生成的散点图对象。

解释代码Bar(opts.InitOpts(width="300px",height="300px",bg_color=color)) .add_xaxis(label) .add_yaxis('确诊人数',data) .reversal_axis() .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right"),itemstyle_opts = opts.ItemStyleOpts(color='#07737A')) .

其中opts.InitOpts设置初始参数，如图表宽度、高度和背景颜色等。add_xaxis用于添加横坐标标签，label为标签列表。add_yaxis用于添加纵坐标数据，'确诊人数'为条目名称，data为数据列表。reversal_axis用于设置纵横...

def create_map(df): # 绘制地图 value = [i for i in df['line']] attr = [i for i in df['city']] geo = ( Geo() .add_schema(maptype="china", itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="#323c48", border_color="#111")) .add("", [list(z) for z in zip(attr, value)], type_=ChartType.EFFECT_SCATTER, color="white") .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="已开通地铁城市分布情况", pos_top="0", pos_left="center", title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#fff")), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(min_=0, max_=25, textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#fff")), legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False), ) ) geo.render("已开通地铁城市分布情况.html")

具体来说，代码中使用了 pyecharts 的 Geo 类来绘制地图，通过 add_schema 方法来指定地图类型和样式，然后使用 add 方法来添加城市名称和地铁线路数的数据点，最后通过 set_global_opts 方法来设置全局的图表参数，...

c = ( Map(init_opts=opts.InitOpts(width="1000px", height="600px")) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="上证股市（省市视角）上市公司分析"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts( min_=1000, max_=110000, range_text = ['上市公司数量（个）颜色区间:', ''], is_piecewise=True, pos_top= "middle", pos_left="left", orient="vertical", split_number=10 ) ) .add("GDP",all_list,maptype="china") .render("Map2.html") )

首先，通过Map()方法创建一个地图对象，通过opts.InitOpts()设置地图的初始宽度和高度。 然后，.set_global_opts()方法设置全局选项，包括标题和视觉映射选项。title_opts用于设置图表的标题。visualmap_...

bar = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="1600px",height='600px')) .add_xaxis(x_axis) .add_yaxis('词频',y_axis) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="分词前50"),legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False)) ) bar.render_notebook()

这里的 opts.InitOpts(width="1600px", height="600px") 设置了图表的宽度为 1600 像素，高度为 600 像素。 2. 然后，使用 add_xaxis 方法设置 x 轴的数据，这里的 x_axis 是一个包含 x 轴数据的列表。 3. 使用 ...

IndexError Traceback (most recent call last) <ipython-input-23-2818760d9d6c> in <module>() 1 sca = (Scatter(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.ESSOS,width='980px')) 2 .add_xaxis([i[1] for i in data_pair]) ----> 3 .add_yaxis('The Car Info',[[i[2],i[0]] for i in data_pair], 4 symbol_size=7, 5 label_opts=opts.LabelOpts(formatter=JsCode(label_js),position='right',distance=5), <ipython-input-23-2818760d9d6c> in (.0) 1 sca = (Scatter(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.ESSOS,width='980px')) 2 .add_xaxis([i[1] for i in data_pair]) ----> 3 .add_yaxis('The Car Info',[[i[2],i[0]] for i in data_pair], 4 symbol_size=7, 5 label_opts=opts.LabelOpts(formatter=JsCode(label_js),position='right',distance=5), IndexError: list index out of range

3. 在使用 data_pair 时，你使用了错误的索引值。你可以检查代码中所有使用 data_pair 的地方，确保索引值正确。 希望这些提示能够帮助你找到问题所在。如果需要更多帮助，请提供更多代码和上下文信息。

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机器学习在医院再入院率预测中的应用分析

资源摘要信息:"readmission-prediction:使用机器学习方法预测医院入院率" 1. 机器学习在医疗领域的应用 机器学习技术在医疗领域具有广泛的应用潜力，特别是在疾病的预测、诊断、治疗方案的制定以及患者的管理等方面。本项目专注于使用机器学习方法来预测糖尿病患者的医院再入院率，这是医疗数据科学中的一个重要分支，其目的是为了优化医疗资源的分配，降低医疗成本，以及提升患者的生活质量。 2. 糖尿病患者再入院率的预测 糖尿病是一种常见的慢性疾病，患者需要长期管理和监控。然而，即使在管理得当的情况下，糖尿病患者仍可能因为并发症或其他健康问题而需要再次入院治疗。通过机器学习技术，可以分析患者的医疗记录、生活习惯、治疗响应等数据，以预测哪些患者存在高风险的再次入院可能性。 3. 数据集与数据处理 本项目中所使用的数据集是公开可获得的，这使得其他研究者或开发者可以复制或扩展这项研究。数据预处理是机器学习项目中的关键步骤，它包括清洗数据（如处理缺失值、异常值）、数据标准化或归一化、特征选择（确定哪些变量对于预测模型最为重要）、数据转换（如编码分类变量）等。 4. Jupyter Notebook的使用 Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，允许创建和共享包含代码、可视化和解释性文本的文档，非常适合于数据分析、机器学习、统计建模等工作。在本项目中，Jupyter Notebook被用作演示和解释数据预处理和模型构建过程的工具。它也方便了结果的可视化展示，比如绘制各种图表和图形，以直观地展示模型的性能和预测结果。 5. 机器学习建模 机器学习模型的构建是通过选择适当的算法来完成的，可能包括决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。在建模过程中，需要对算法进行训练和验证，通常使用交叉验证的方法来评估模型的泛化能力。最终的模型需要在测试集上进行评估，以确保其准确性和可靠性。 6. 输出文件的生成 生成的最终输出文件可能包括模型的性能指标（如准确率、召回率、F1分数等）、关键特征的重要性排名、预测结果的可视化展示等。这些输出文件对于理解模型的预测能力以及将模型应用于实际医疗决策中都至关重要。 7. 项目团队与贡献 项目的成功往往需要一个跨学科的团队合作。这样的团队可能包括数据科学家、医疗专家、软件开发人员等。每个成员都根据自己的专业背景贡献于项目的不同方面，共同完成从数据收集、处理到模型构建和验证的全过程。 8. 教程与文档 本项目还包含详细说明和教程，这为学习者和使用者提供了宝贵的学习资源。通过阅读这些文档，用户不仅能够理解项目的实施步骤，还能学会如何应用机器学习技术于解决实际问题。这些教程可能是以文本、图表、代码注释等多种形式存在。 9. 开源精神与学术诚信 通过公开数据集和代码，本项目体现了开源精神，促进了知识共享和技术进步。这同时也强调了学术诚信的重要性，确保了研究成果的透明度和可验证性。 综上所述，本项目通过综合运用数据科学和机器学习方法，提供了一个预测糖尿病患者再入院率的有效框架，这对于医疗行业具有重要的实践意义和潜在的经济效益。通过开源的方式，也促进了相关知识的普及和技术的传播。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩