Scatter() .add_xaxis(df_counts.index.values.tolist()) .add_yaxis('4A-5A景区数量', df_counts.values.tolist(),symbol_size=50,itemstyle_opts=item_style) .set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_show=False, type_='size', range_size=[5,50])

这段代码是使用 pyecharts 库创建一个散点图。首先使用 `Scatter()` 方法创建一个散点图对象，然后使用 `add_xaxis()` 方法向散点图中添加 x 轴数据，即 `df_counts.index.values.tolist()` 表示将 `df_counts` 数据框的索引转换为列表。接着使用 `add_yaxis()` 方法向散点图中添加 y 轴数据，即 `'4A-5A景区数量'` 表示数据系列的名称为“4A-5A景区数量”，`df_counts.values.tolist()` 表示将 `df_counts` 数据框的值转换为列表。`symbol_size=50` 表示设置散点的大小为 50，`itemstyle_opts=item_style` 表示设置散点的样式为 `item_style`。接下来使用 `set_global_opts()` 方法为图表设置全局选项，其中 `visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(...)` 表示设置可视化映射的选项，其中包含多个参数。`is_show=False` 表示不显示可视化映射，`type_='size'` 表示设置可视化映射的类型为大小映射，即根据数据大小映射散点大小，`range_size=[5,50]` 表示设置散点大小的数据范围为 5 到 50。最终，这段代码将生成一个散点图，并将其展示在当前的 notebook 中。