.add_schema

".add_schema" 是一个 API（应用程序编程接口）的方法，用于向一个模型或数据集中添加模式（schema），以帮助解析和理解数据。通常，模式定义了数据的结构、类型、约束和关系等信息，使得数据可以被更好地理解和使用。在机器学习和自然语言处理领域中，常常需要使用模式来训练模型或处理数据。因此，添加模式是这些领域中一个非常常见的操作。

相关问题

你的示例代码有报错：TypeError: BMap.add_schema() missing 1 required positional argument: 'center'

非常抱歉，我之前的回答有误。这个错误是因为 `add_schema()` 方法需要传入地图的中心点坐标参数，而我示例代码中漏掉了这个参数。以下是正确的示例代码：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import BMap

# 创建地图实例
bmap = (
    BMap()
    .add_schema(baidu_ak="你的密钥", center=[116.404, 39.915], zoom=11)
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="BMap示例"))
)

# 添加标记点
bmap.add_coordinate("北京市", 116.404, 39.915)
bmap.add_coordinate("上海市", 121.48, 31.22)
bmap.add_coordinate("广州市", 113.23, 23.16)
bmap.add_coordinate("深圳市", 114.07, 22.62)
bmap.add_coordinate("成都市", 104.06, 30.67)
bmap.add_coordinate("杭州市", 120.19, 30.26)

bmap.add_marker(
    series_name="",
    data_pair=[
        {"name": "北京市", "value": [116.404, 39.915]},
        {"name": "上海市", "value": [121.48, 31.22]},
        {"name": "广州市", "value": [113.23, 23.16]},
        {"name": "深圳市", "value": [114.07, 22.62]},
        {"name": "成都市", "value": [104.06, 30.67]},
        {"name": "杭州市", "value": [120.19, 30.26]},
    ],
    label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}"),
)

# 保存地图
bmap.render("bmap.html")

注意，你需要将 `add_schema()` 方法中的 `baidu_ak` 参数替换为你自己的密钥。

timeline = Timeline() timeline.add_schema(play_interval=2000) unique_months = df_agg['month'].unique() for month in unique_months: month_data = df_agg[df_agg['month'] == month][['tianqi', 'count']] \ .sort_values(by='count', ascending=True) data = month_data.values.tolist() bar = Bar() bar.add_xaxis([x[0] for x in data]) bar.add_yaxis('', [x[1] for x in data]) bar.reversal_axis() bar.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position='right')) bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=f"{city}{year}年{month}月天气变化")) timeline.add(bar, f'{month}月') timeline.render(f'{city}_{year}.html')这段代码是什么

这段代码使用 `pyecharts` 库绘制了一个时间轴图，展示了指定城市在指定年份内每个月的天气变化情况。

具体来说，代码中的 `Timeline()` 函数创建了一个时间轴对象 `timeline`。接着，`timeline.add_schema(play_interval=2000)` 设置了时间轴的播放间隔为 2000ms。

然后，`unique_months = df_agg['month'].unique()` 获取了 `df_agg` 中所有不重复的月份数据。

接着，代码使用一个 `for` 循环遍历每个月份，对于每个月份，首先从 `df_agg` 中获取该月份的数据，然后对该月份的数据按照数据量进行排序。接着，代码使用 `pyecharts` 库的 `Bar()` 函数，创建一个柱状图对象 `bar`。

接着，代码使用 `bar.add_xaxis()` 和 `bar.add_yaxis()` 函数分别添加柱状图的 x 轴和 y 轴数据。其中，x 轴数据是该月份中不同天气类型，y 轴数据是该月份中每种天气类型出现的次数。然后，通过 `bar.reversal_axis()` 函数将 x 轴和 y 轴进行反转，以便更好地显示数据。

接着，代码使用 `bar.set_series_opts()` 和 `bar.set_global_opts()` 函数设置柱状图的样式和全局选项，例如标题、标签位置等。

最后，通过 `timeline.add()` 函数将每个月份的柱状图添加到时间轴对象 `timeline` 中，通过 `timeline.render()` 函数将时间轴图保存为一个 HTML 文件，文件名为 `{city}_{year}.html`。

综上，这段代码的作用是读取经过处理的数据，生成一个时间轴图并将其保存为 HTML 文件，以展示指定城市在指定年份内每个月的天气变化情况。