----> 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 10:03:27 浏览: 24
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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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;
这段代码主要用于设置共轭梯度(conjugate gradient)的选项。首先,定义了一个结构体变量 `init_CG_opts`,其中含了一些初始的共轭梯选项。这些选项包括是否使用 Fletcher-Reeves 更新规则(`CG_use_FR`)、收敛容差(`tol`)、是否使用标准步长算法(`CG_standard_alpha`)和调试模式(`debug`)。这些选项的值是根据 `params` 参数的相应值进行设置的。
接下来,定义了另一个结构体变量 `CG_opts`,用于存储最终的共轭梯度选项。这些选项的值是根据 `params` 参数的相应值进行设置的。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。如果 `params.CG_forgetting_rate` 等于正无穷或 `params.learning_rate` 大于等于1,则将 `CG_opts.init_forget_factor` 设置为0;否则,根据公式 `(1-params.learning_rate)^params.CG_forgetting_rate` 计算并设置 `CG_opts.init_forget_factor` 的值。
最后一行代码将 `seq.time` 设置为0,可能表示初始化序列的时间为0。
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。