def create_line(df): """ 生成城市地铁线路数量分布情况 """ title_len = df['line'] bins = [0, 5, 10, 15, 20, 25] level = ['0-5', '5-10', '10-15', '15-20', '20以上'] len_stage = pd.cut(title_len, bins=bins, labels=level).value_counts().sort_index() # 生成柱状图 attr = len_stage.index v1 = len_stage.values bar = ( Bar() .add_xaxis(attr.tolist()) .add_yaxis("", v1.tolist(), stack="stack1", label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True)) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="各城市地铁线路数量分布", pos_top="18", pos_left="center")) ) bar.render("各城市地铁线路数量分布.html")
时间: 2024-03-05 21:47:20 浏览: 30
这段代码是用 Python 的 pyecharts 库生成一个柱状图,用来展示各个城市地铁线路数量的分布情况。首先,代码中使用了 pandas 库的 cut 方法将地铁线路数量分成 5 个区间,并统计每个区间内的城市数量。然后,通过 pyecharts 的 Bar 类来生成柱状图,使用 add_xaxis 方法设置 x 轴的标签为各个区间,add_yaxis 方法设置 y 轴的值为每个区间内的城市数量,使用 set_global_opts 方法设置图表的标题和位置。最后,调用 render 方法将生成的图表保存为一个 HTML 文件。
相关问题
len_stage = pd.cut(title_len, bins=bins, labels=level).value_counts().sort_index()详解释
这行代码主要是对标题长度进行分组,并统计每组出现的频次。具体解释如下:
- `pd.cut()` 函数将 `title_len` 这个 Series 对象的数据按照 `bins` 参数指定的区间进行划分,并将划分后的结果转换为一个 Categorical 对象。
- `bins` 参数指定了划分的区间,可以是一个整数表示划分的组数,也可以是一个列表或数组表示划分的具体区间。例如,如果 `bins=[0, 10, 20, 30, 40, 50]`,则表示将标题长度分为五组,分别是长度小于等于 10、10 到 20、20 到 30、30 到 40、40 到 50 和大于 50。
- `labels` 参数指定了划分后每一组的标签,可以是一个列表或数组。例如,如果 `labels=['very short', 'short', 'medium', 'long', 'very long']`,则表示将长度小于等于 10 的组标记为 'very short',长度在 10 到 20 之间的组标记为 'short',以此类推。
- `value_counts()` 方法统计每个标签出现的频次,并返回一个 Series 对象。
- `sort_index()` 方法按照标签的顺序对结果进行排序。
最终,`len_stage` 是一个 Series 对象,其中索引是标签,值是相应的频次。
SV 的覆盖率屏蔽 ignore_bins[]={[0:8]}; 为啥Invalid
SV 的覆盖率屏蔽 ignore_bins[]={[0:8]} 为什么会被判定为无效呢?
通常情况下,覆盖率屏蔽(Coverage Exclusion)是用来排除不需要进行覆盖率分析的代码区域。ignore_bins[]={[0:8]} 的意思是忽略覆盖率统计中的第0到第8个bin。然而,如果该屏蔽规则被判定为无效,可能有以下几种原因:
1. 语法错误:请确保 ignore_bins[]={[0:8]} 这个屏蔽规则的语法是正确的,包括方括号、大括号、冒号、等号等符号的使用是否正确。
2. 越界错误:检查一下你的代码中是否存在 bin 的下标超出了有效范围的情况。如果你的代码中只有 8 个 bin,那么使用 ignore_bins[]={[0:8]} 就会导致越界错误,应该使用 ignore_bins[]={[0:7]}。
3. 上下文错误:有时候,屏蔽规则的适用范围可能与代码上下文相关。请确保你在正确的地方应用了 ignore_bins[]={[0:8]} 这个屏蔽规则。
如果以上解释仍然不能解决你的问题,请提供更多的上下文信息,以便我能够更准确地帮助你解决问题。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)