init_opts=opts.initopts

时间: 2023-04-25 18:02:19 浏览: 418
init_opts=opts.initopts 是一个Python中的变量赋值语句,其中opts.initopts是一个变量名,可以根据具体的上下文来确定其含义。一般来说,这个语句的作用是给opts.initopts变量赋一个初始值,以便在后续的程序中使用。具体的初始值可以根据实际情况来设定,例如一个字符串、一个数字、一个列表等等。
相关问题

init_opts=opts.InitOpts的theme参数有哪些

:init_opts=opts.InitOpts的theme参数可以选择下列主题: - Light:亮色主题 - Dark:暗色主题 - Chalk:粉笔风格主题 - Essos:哑光蓝色主题 - Infographic:信息图表主题 - Macarons:马卡龙主题 - Purple-passion:紫色激情主题 - Roma:石榴主题 - Romance:浪漫主题 - Shine:闪亮主题 - Vintage:复古主题。 这些主题都是用于设置 Echarts 的初始主题。

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') ) )

这段代码是使用 pyecharts 绘制一个柱状图,其中: - `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", A3)` 表示将 `A3` 列表作为柱状图的一组 y 轴数据,命名为“3A景区”。 - `.add_yaxis("4A景区", A4)` 和 `.add_yaxis("5A景区", A5)` 同理,分别表示添加 “4A景区” 和 “5A景区” 的数据。 - `.set_global_opts()` 表示设置全局参数,其中: - `title_opts=opts.TitleOpts(title="各地区景区排名分布")` 表示设置图表标题为“各地区景区排名分布”。 - `datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(), opts.DataZoomOpts(type_="inside")]` 表示启用两个数据缩放组件,一个为外部滚动条,一个为内部缩放框。 - `xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='省市名称')` 表示设置 x 轴的名称为“省市名称”。 - `toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True)` 表示启用工具箱组件,包括下载图片、数据视图、重置等功能。 - `tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross")` 表示设置提示框组件的触发方式为坐标轴触发,指示线类型为十字准星。 - `yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='数量')` 表示设置 y 轴的名称为“数量”。 - `3 = (...)` 表示将这个柱状图对象命名为“3”,并赋值给变量 `3`。

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import pandas as pd import numpy as np from pyecharts.charts import Bar import pyecharts.options as opts path_marry = r"D:\迅雷下载\新建文件夹\数据集\数据可视化数据集\结婚离婚\结婚数据.csv" path_divorse = r"D:\迅雷下载\新建文件夹\数据集\数据可视化数据集\结婚离婚\离婚数据.csv" marry_data = pd.read_csv(path_marry) divorse_data = pd.read_csv(path_divorse) divorse_data = divorse_data.set_index(divorse_data["地区"]).drop(columns=["地区"]) show_data2 = marry_data["2019年"] show_data3 = divorse_data["2019年"] show_data4=pd.DataFrame() show_data4["结婚登记数"]=show_data2 show_data4["离婚登记数"]=show_data3 show_data4["结婚登记数占比"]=show_data4["结婚登记数"]/show_data4.sum(axis=1) show_data4["离婚登记数占比"]=1-show_data4["结婚登记数占比"] x_axis_data = show_data3.index.tolist() y_axis_data1 = show_data2.values.tolist() y_axis_data2 = show_data3.values.tolist() c = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="800px", height="700px")) .add_xaxis(x_axis_data) .add_yaxis( "2019年结婚登记数量(万对)" , y_axis_data1 ,stack="happy" ,itemstyle_opts={"color":"#006400"} ) .add_yaxis( "2019年离婚登记数量(万对)" , y_axis_data2 ,stack="happy" ) .reversal_axis() .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right")) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="全国各省2019年结婚登记数量(万对)") ,legend_opts=opts.LegendOpts( pos_left="40%" ,orient="vertical" ) ) ) c.render_notebook()请对这段代码修改,转为显示2个y变量的占比(总和为1)

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