line1 = ( Line() # 生成line类型图表 .add_xaxis(attr) # 添加x轴 .add_yaxis("北京", v[0], color='red') # 添加y轴,Faker.values()是使用faker的随机数据生成y轴数值 .add_yaxis("上海", v[1], color='purple') .add_yaxis("广州", v[2], color='blue') .add_yaxis("深圳", v[3], color='orange') .add_yaxis("西安", v[4], color='green') .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='2022年北上广深西AQI全年走势图'), graphic_opts=[ opts.GraphicGroup( graphic_item=opts.GraphicItem( # 设置文本内容和样式 graphic_textstyle_opts=opts.GraphicTextStyleOpts(text="Hello World", font="bold 26px Arial"), # 设置文本位置为图表中心 graphic_position=[200, 200] ) ) ] ) )用最新版pyechart修改此代码,特别是添加文本内容部分

时间: 2024-01-04 17:02:04 浏览: 31
以下是使用最新版pyecharts修改后的代码,其中添加文本内容的部分已经修改: ```python line1 = (Line() # 生成line类型图表 .add_xaxis(attr) # 添加x轴 .add_yaxis("北京", v[0], color='red') # 添加y轴,Faker.values()是使用faker的随机数据生成y轴数值 .add_yaxis("上海", v[1], color='purple') .add_yaxis("广州", v[2], color='blue') .add_yaxis("深圳", v[3], color='orange') .add_yaxis("西安", v[4], color='green') .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='2022年北上广深西AQI全年走势图'), graphic_opts=[ opts.GraphicGroup( graphic_item=opts.GraphicItem( # 设置文本内容和样式 graphic_textstyle_opts=opts.GraphicTextStyleOpts(text="Hello World", font="bold 26px Arial"), # 设置文本位置为图表中心 graphic_position=[200, 200] ), # 添加文本内容的样式 children=[ opts.GraphicText( graphic_item=opts.GraphicItem( graphic_textstyle_opts=opts.GraphicTextStyleOpts( text="这是一个文本内容", font="normal 16px Arial", fill="#333333" ), graphic_position=[200, 240] ) ) ] ) ] ) ) ``` 其中,我们使用了 `opts.GraphicText` 来添加文本内容,并设置了文本的样式和位置。

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import pandas as pd from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Line # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('6004020918.xlsx') # 提取数据 week = data['week'] need = data['need'] # 定义单步指数平滑函数 def single_exponential_smoothing(series, alpha, n_preds): result = [series[0]] for i in range(1, len(series) + n_preds): if i >= len(series): # 预测新值 m = i - len(series) + 1 result.append(alpha * result[-1] + (1 - alpha) * (result[-1] - result[-2])) else: # 更新指数平滑值 result.append(alpha * series[i] + (1 - alpha) * result[i - 1]) return result # 设置单步指数平滑法参数 alpha = 0.5 n_preds = 77 # 预测的值数量 # 进行单步指数平滑预测 predictions = single_exponential_smoothing(need[:100], alpha, n_preds) # 创建折线图对象 line = Line() line.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='时间序列预测分析'), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top='5%'), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross") ) # 添加预测值数据 line.add_xaxis(week[100:177]) line.add_yaxis('预测值', predictions, is_smooth=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) # 添加实际值数据 line.add_yaxis('实际值', need[100:177], is_smooth=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) # 生成HTML文件 line.render('time_series_forecast_1.html')我希望在图中显示的实际值从数据的初始开始,一直绘制到177周,同样,预测的也要从第一周开始预测,预测出第一周到第177周的结果并在图中呈现,如果单步指数平滑法的代码不对你可以进行修改,但是要是单步指数平滑法

import pandas as pd from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Line # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('6004020918.xlsx') # 提取数据 week = data['week'] need = data['need'] # 定义三步指数平滑函数 def triple_exponential_smoothing(series, alpha, beta, gamma, n_preds): result = [series[0]] season_length = len(series) // n_preds # 初始化水平、趋势和季节性指数 level, trend, season = series[0], series[1] - series[0], sum(series[:season_length]) / season_length for i in range(1, len(series) + n_preds): if i >= len(series): # 预测新值 m = i - len(series) + 1 result.append(level + m * trend + season) else: # 更新水平、趋势和季节性指数 value = series[i] last_level, level = level, alpha * (value - season) + (1 - alpha) * (level + trend) trend = beta * (level - last_level) + (1 - beta) * trend season = gamma * (value - level) + (1 - gamma) * season result.append(level + trend + season) return result # 设置三步指数平滑法参数 alpha = 0.2 beta = 0.5 gamma = 0.4 n_preds = 177 # 预测的值数量 # 进行三步指数平滑预测 predictions = triple_exponential_smoothing(need[:177], alpha, beta, gamma, n_preds) # 创建折线图对象 line = Line() line.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='时间序列预测分析'), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top='5%'), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross") ) # 添加预测值数据 line.add_xaxis(week[:177]) line.add_yaxis('预测值', predictions, is_smooth=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) # 添加实际值数据 line.add_yaxis('实际值', need[:177], is_smooth=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) # 生成HTML文件 line.render('time_series_forecast.html')修改代码,使预测出的为负的数据取0

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