pie = Pie() pie.add('电影数量前十五的国家',list(zip(c.index, c.values)),rosetype="area") ##面积模式 pie.render_notebook() ,这个代码为什么运行了没有图片出来

时间: 2024-04-01 07:33:59 浏览: 46
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【Python数据可视化源码实例Pyecharts库集合】饼状图.zip

这个问题可能是由于缺少必要的依赖包或者代码有误导致的。建议按照以下步骤进行排查： 1. 检查代码是否存在语法错误或逻辑错误； 2. 检查是否缺少必要的依赖包，如 pyecharts； 3. 尝试在命令行中执行代码，看是否出现错误提示； 4. 确认是否有生成图片的权限和路径设置是否正确； 5. 检查是否需要在代码中添加 show_config() 和 render() 方法。 若以上步骤无法解决问题，可以提供更多细节和错误信息以便更好地帮助你解决问题。
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基于Python pyecharts实现多种图例代码解析

data = [list(z) for z in zip(Faker.choose(), Faker.values())] # 示例数据 pie = ( Pie() .add("", data) .set_global_opts(title_opts=TitleOpts(title="饼状图标题")) ) pie.render("pie.html") ...

from pyecharts.charts import Pie bins = [0, 60, 70, 80, 90, 100] labels = ['不及格', '及格', '中等', '良好', '优秀'] df['等级'] = pd.cut(df['总评成绩'], bins=bins, labels=labels) grouped = df.groupby('等级')['姓名'].count() pie = Pie() pie.add('', grouped.index.tolist(), grouped.values.tolist()) pie.set_global_opts(title_opts={'text': '总评成绩等级分布'}) pie.render_notebook()存在pie.add('', grouped.index.tolist(), grouped.values.tolist()) TypeError: Pie.add() takes 3 positional arguments but 4 were given

pie.add('', list(zip(grouped.index.tolist(), grouped.values.tolist()))) pie.set_global_opts(title_opts={'text': '总评成绩等级分布'}) pie.render_notebook() 在修改后的代码中，我使用了 zip() 函数...

解释pie = Pie().add( series_name='销售比例', data_pair=[ list(z) for z in zip(product_counts.index.to_list(), product_counts.values.tolist()) ],

- data_pair=[list(z) for z in zip(product_counts.index.to_list(), product_counts.values.tolist())]：这部分代码是将 product_counts 中的索引（产品名称）和对应的值（销售量总和）转换为一个二维列表，...

from pyecharts.charts import Line from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.charts import Pie from pyecharts.charts import Grid from pyecharts import options as opts # 柱状图 from pyecharts.charts import Bar from pyecharts import options as opts bar=Bar() bar.add_xaxis(["衬衫","毛衣","领带","裤子","风衣","高跟鞋","袜子"]) bar.add_yaxis("商家A",[120,56,28,98,129,28,107]) bar.add_yaxis("商家B",[60,140,153,145,160,70,54]) bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="商家A和商家B销售情况柱状图")) bar.render() # 折线图 from pyecharts.charts import Line from pyecharts import options as opts from pyecharts.globals import ThemeType,RenderType x_data=['1月','2月','3月','4月','5月','6月'] y_data1=[2,4.9,7,23.2,25.6,76.7] y_data2=[2.6,5.9,9,26.4,28.7,70.7] y_data3=[2,2.2,3.3,4.5,6.3,10.2] line=( Line() .add_xaxis(x_data) .add_yaxis('蒸发量',y_data1) .add_yaxis('降水量',y_data2) .add_yaxis('平均温度',y_data3) ) line.render("zhexiantu.html") # 饼图 from pyecharts.faker import Faker from pyecharts.charts import Pie import pyecharts.options as opts Faker.choose() Faker.values() list(zip(Faker.choose(),Faker.values())) pie=( Pie() .add('',[list(x) for x in zip(["衬衫","毛衣","领带","裤子","风衣","高跟鞋","袜子"],[120,56,28,98,129,28,107])],center=[450,300],radius=[0,100]) ) pie.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='销售情况饼图',subtitle='商家A')) pie.render() # 多图布局 grid=( Grid() .add(bar,grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="70%")) .add(line,grid_opts=opts.GridOpts(pos_right="70%")) .add(pie,grid_opts=opts.GridOpts(pos_bottom="80%")) ) grid.render("2102010216-刘云龙.html")换成matplotlib和pandas

ax = df_pie.plot(kind='pie', y='销售量', labels=df_pie['商品'], autopct='%1.1f%%', startangle=90) ax.set_title('销售情况饼图') plt.show() # 多图布局 fig, axs = plt.subplots(ncols=3) # 柱状图 df_bar...

name = data_count.index.tolist() count = data_count.values.tolist() c0 = ( Pie() .add( '', [list(z) for z in zip(name, count)], # 饼图的半径，数组的第一项是内半径，第二项是外半径 # 默认设置成百分比，相对于容器高宽中较小的一项的一半 radius=['20%', '60%'], # 让图在这个位置显示 center=['50%', '65%'], # 是否展示成南丁格尔图，通过半径区分数据大小，有'radius'和'area'两种模式。 # radius：扇区圆心角展现数据的百分比，半径展现数据的大小 # area：所有扇区圆心角相同，仅通过半径展现数据大小 rosetype="radius", # 显示标签 label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), ) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter='{b}: {c}')) ) # 保存图为png文件，路径为当前文件夹的pie.png c0.render('pie.png',format='png')这个代码为什么不能输出图

这段代码中使用了 Pyecharts 中的 Pie 类和 LabelOpts 类，需要先导入相关的模块，例如： python from pyecharts.charts import Pie from pyecharts import options as opts 2. 没有正确设置环境 ...

import pandas as pd from pyecharts.charts import Pie from pyecharts import options as opts # 读取数据 data = pd.read_csv('东京购物清除暂无评分后的表格.csv') # 统计第二列数据的出现次数 count1 = data['score'].value_counts() # 生成第一个饼图 pie1 = Pie() pie1.add("个", [list(z) for z in zip(count1.index.tolist(), count1.values.tolist())]) pie1.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}")) pie1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="购物评分数量统计饼图")) # 保存成网页形式 pie1.render("日本购物饼图.html")把这个饼图变为环形图，且加上百分比

[list(z) for z in zip(count1.index.tolist(), count1.values.tolist())], radius=["40%", "55%"] # 设置内外半径 ) pie1.set_series_opts( label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c} ({d}%)") # 显示...

v = Faker.choose() c = ( Pie() .add( "", [list(z) for z in zip(v, Faker.values())], # 两个值 radius=["30%", "60%"], # 大小 center=["25%", "50%"], # 位置 rosetype="radius", label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), # 不在图形上显示数据 ) .add( "", [list(z) for z in zip(v, Faker.values())], radius=["30%", "60%"], center=["75%", "50%"], rosetype="area", ) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Pie-玫瑰图示例")) ) c.render_notebook()

在代码中，使用了 Pie 类来创建图形对象，并通过 add 方法向图形中添加两个扇形。radius 参数控制扇形的大小，center 参数控制扇形的位置，rosetype 参数控制玫瑰图的类型，label_opts 参数控制数据标签的显示。最后...

import pandas as pd from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Pie df = pd.read_csv("D:\pythonProject2\eijing_AQI_2018.csv") rank_message = df.groupby(['Quality_grade']) rank_com = rank_message['Quality_grade'].agg(['count']) rank_com.reset_index(inplace=True) rank_com_last = rank_com.sort_values('count', ascending=False) attr = rank_com_last['Quality_grade'] v1 = rank_com_last['count'] pie = ( Pie() .add("空气质量", [list(z) for z in zip(attr, v1)], radius=[80, 180], tooltip_opts=opts.TooltipOpts(textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(align='center'), formatter='{a}' + '
' + '{b}: {c} ({d}%)')) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='2018年北京全年空气质量情况', pos_left='center'), legend_opts=opts.LegendOpts(orient='vertical', pos_top='5%', pos_left='2%'), ) ) pie.render("北京全年空气质量等级占比饼图.html")

这段代码是使用 Python 中的 pandas 和 pyecharts 库绘制北京市 2018 年空气质量情况的饼图。...然后使用 pyecharts 中的 Pie 类创建饼图，设置数据源和参数，最后调用 render 方法生成 html 文件。

c = ( Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.CHALK)) .add("一流学科数", [list(z) for z in zip(data['地区'].values.tolist(), data['一流学科数'].values.tolist())], radius=["32%", "38%"], center=["20%", "50%"], rosetype="radius")

具体来说，代码使用了Pie类创建一个饼图，并且设置了图表的初始配置（例如主题类型）。add()方法用于向饼图中添加数据，数据由两个列表构成，分别表示标签和对应的数值。radius参数设置了饼图的内外半径，center参数...

Pie() .add('', [list(z) for z in zip(df0.index.values.tolist(), df0.values.tolist())], radius=['30%', '100%'], center=['50%', '60%'], rosetype='area

其中，'' 表示数据系列的名称为空，[list(z) for z in zip(df0.index.values.tolist(), df0.values.tolist())] 表示将 df0 数据框中的索引和值转换为列表，并将它们组合成一个二维列表。这个二维列表中的每个...

grid = ( Grid() .add(bar, grid_opts=opts.GridOpts(pos_right="50%")) .add(c, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="50%")) .add(c1, grid_opts=opts.GridOpts(pos_top="100%",pos_right="100%")) .add(wc, grid_opts=opts.GridOpts(pos_bottom="20%",pos_left="30%")) .add(a1, grid_opts=opts.GridOpts(pos_top="30%",pos_right="45%")) .render("垂直组合图_test.html") )将我们的折线图，饼图，柱状图，词云图，世界地图合成一个bi大屏，把世界地图放在大屏的右边位置，词云图放在左上位置，柱状图放在左下位置，饼图放在中间上面位置，折线图放在中间下面位置，整个大屏背景图换成黑色，请修改代码

.add("", [list(z) for z in zip(Faker.choose(), Faker.values())]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="饼图")) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}")) ) # ...

## 上面的代码都一样， page = Page(layout=Page.DraggablePageLayout) page.add( page = Page(layout=Page.DraggablePageLayout, init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.CHALK)), bar_film(), line_ranking(), pie_circletype(), WordCloud_wc(), Map_worldmap(), ) page.render("page_draggable_layout.html")File "<ipython-input-43-210a50f6b8d2>", line 5 line_ranking(), ^ SyntaxError: positional argument follows keyword argument修改以上代码，并以一个可以固定BI大屏中图片位置的结果输出

.add("世界地图", [list(z) for z in zip(Faker.country, Faker.values())], "world") .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="世界...

根据所给的江苏旅游景点.xlsx数据，分析完成以下任务： （1）读取江苏旅游景点.xlsx数据文件。（3分） （2）查看数据基本基本信息，包括数据长度、数据类型、数据的列标签。（4分） （3）进行数据预处理，包括数据空缺值检测与处理，重复值检测与处理。列标签星级缺失值使用“未定级”进行填充。（5分） （4）找出评分大于4的景区数据。（3分） （5）根据销量给用户推荐前8的景区名称，并使用漏斗图绘制景点销量前8的景区。（7分） （6）使用饼图绘制江苏省4A,5A景区所占比例（5） （6）使用饼图绘制江苏省每个市5A级景区数量所占比例。（7分） （7）用折线图表示扬州市不同景点的销量（6分）

.add("", [list(z) for z in zip(labels, values)]) .set_colors(['#C23531', '#2F4554']) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="江苏省4A,5A景区所占比例")) .set_series_opts(label_opts=opts....

使用pyecharts，由csv文件a.csv，完成下列问题（1）、获取处理好的数据 （2）、设置系列配置项和全局配置项，绘制销量前5的商品数量柱形图 （3）、设置系列配置项和全局配置项，绘制售货机每月总交易额折线图 （4）、设置系列配置项和全局配置项，绘制售货机各类（按照小类）商品的销售额饼图 （5）、设置系列配置项和全局配置项，绘制2017年每月每台售货机的销售额的时间线轮播多图 （6）、设置系列配置项和全局配置项，绘制售货机每月各类（按照大类）商品的销售额柱形图与饼图的并行多图。

[list(z) for z in zip(category_sales.index.tolist(), category_sales.tolist())], radius=['30%', '75%'], rosetype='radius' ) # 设置全局配置项 pie_chart.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts...

读取test1.xls表中数据利用pyecharts将商家A的销量用玫瑰图展示处理

.add("", [list(z) for z in zip(data.index, data.values)], radius=["30%", "70%"]) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}")) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=...

2、某城市2021年2月空气质量数据存入文件aqi.csv，数据文件内容如表1所示。其中，质量等级有五类：优、良、轻度污染、中度污染和重度污染。按照提供的数据完成以下要求。 表1 某城市 2021 年空气质量指数的部分数据aqi.csv 日期 AQI 质量等级 PM2.5含量（ppm） PM10含量（ppm） SO2含量（ppm） CO含量（ppm） NO2含量（ppm） O3_8h含量（ppm） 2021/1/1 79 良 58 64 8 0.7 57 23 2021/1/2 112 轻度污染 84 73 10 1 71 7 2021/1/3 68 良 49 51 7 0.8 49 3 2021/1/4 90 良 67 57 7 1.2 53 18 2021/1/5 110 轻度污染 83 65 7 1 51 46 2021/1/6 65 良 47 58 6 1 43 6 2021/1/7 50 优 18 19 5 1.5 40 43 2021/1/8 69 良 50 49 7 0.9 39 45 2021/1/9 69 良 50 40 6 0.9 47 33 2021/1/10 57 良 34 28 5 0.8 45 21 （1）使用pyecharts工具包绘制空气质量等级单变量饼图。 （2）利用seaborn工具包求AQI与PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2、O3_8h相关系数矩阵，并绘制热力图。

.add("", [list(z) for z in zip(aqi_counts.index.tolist(), aqi_counts.values.tolist())]) .set_colors(['#99CCFF', '#99CC00', '#FFFF33', '#FF9900', '#FF6666']) .set_global_opts(title_opts=opts....
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Vue.js开发利器：chrome-vue-devtools插件解析

资源摘要信息:"Vue.js Devtools 是一款专为Vue.js开发设计的浏览器扩展插件，可用于Chrome浏览器。这个插件是开发Vue.js应用时不可或缺的工具之一，它极大地提高了开发者的调试效率。Vue.js Devtools能够帮助开发者在Chrome浏览器中直接查看和操作Vue.js应用的组件树，观察组件的数据变化，以及检查路由和Vuex的状态。通过这种直观的调试方式，开发者可以更加深入地理解应用的行为，快速定位和解决问题。这个工具支持Vue.js的版本2和版本3，并且随着Vue.js的更新不断迭代，以适应新的特性和调试需求。" 知识点： 1. Vue.js Devtools定义： - Vue.js Devtools是用于调试Vue.js应用程序的浏览器扩展工具。 - 它是一个Chrome插件，但也存在其他浏览器（如Firefox）的版本。 2. 功能特性： - 组件树结构展示：Vue.js Devtools可以显示应用中所有的Vue组件，并以树状图的形式展现它们的层级和关系。 - 组件数据监控：开发者可以实时查看组件内的数据状态，包括prop、data、computed等。 - 事件监听：可以查看和触发组件上的事件。 - 路由调试：能够查看当前的路由状态，以及路由变化的历史记录。 - Vuex状态管理：如果使用Vuex进行状态管理，Vue.js Devtools可以帮助调试状态树，查看和修改state，以及跟踪mutations和actions。 3. 使用场景： - 在开发阶段进行调试，帮助开发者了解应用内部工作原理。 - 生产环境问题排查，通过复现问题时使用Vue.js Devtools快速定位问题所在。 - 教学和学习，作为学习Vue.js和理解组件驱动开发的辅助工具。 4. 安装和更新： - 通过Chrome网上应用店搜索并安装Vue.js Devtools。 - 插件会定期更新，以保持与Vue.js的兼容性和最新的特性支持。 5. 兼容性： - 通常支持主流的Vue.js版本，包括Vue.js 2.x和3.x。 - 适用于大多数现代浏览器。 6. 开发背景： - Vue.js Devtools由社区开发和维护，它不是Vue.js官方产品，但得到了广大Vue.js社区的认可和支持。 - 随着Vue.js版本的迭代，社区会不断优化和增加Vue.js Devtools的新功能，以满足开发者日益增长的调试需求。 7. 技术实现： - Vue.js Devtools利用浏览器提供的调试接口和Vue.js自身的调试能力，构建了一个用户友好的界面。 - 它通过Vue.js实例的$vm属性访问组件实例，从而读取和修改组件的数据和方法。 8. 社区支持： - 在使用过程中遇到问题可以参考社区论坛、GitHub仓库中的issue或文档。 - 社区活跃，经常会有新的开发者贡献代码或提供问题解决方案。 通过使用Vue.js Devtools，开发者可以更加高效地进行问题定位、性能优化和代码调试，是提升Vue.js应用开发和维护效率的强力工具。